1. AI-on-5G
2022 年，工業 AI 和 AI-on-5G 物聯網應用將會成為主流。想象一下，當我們以元宇宙為目標的時候，我們對物理空間的升級方式同樣令人印象深刻。
AI-on-5G 組合計算基礎設施為傳感器、計算平臺和人工智能應用的整合提供了一種高性能、安全的鏈接結構，無論是在現場、場所還是云端中。具體包括：
汽車系統；
智能空間(jian)；
工業 4.0，如新的自動化和機器(qi)人系統。
AI-on-5G 通常與無線環境中的超低延遲、保證服務質量以及提高安全性有關。人工智能和工業物聯網解決方案的融合，以及邊緣人工智能的發展，使得這一切成為可能，并更容易實現。
2. 生成式人工智能
生(sheng)成式人(ren)工智能(neng)，或評估現(xian)有(you)數(shu)據（如文本、音頻或視覺文件）的(de)算(suan)法，主要(yao)識別該數(shu)據的(de)基(ji)本模式，然后復制(zhi)該模式以生(sheng)成類似的(de)內容。這種算(suan)法正在(zai)逐步改進(jin)。隨著模型的(de)輸入數(shu)據的(de)變化和業務結果(guo)的(de)變化，模型本身也需要(yao)調整(zheng)。缺(que)乏維(wei)護(hu)會導致(zhi)人(ren)工智能(neng)算(suan)法最(zui)終喪失價(jia)值。
具(ju)體來說，生成式人工智能包括(kuo)多種(zhong)技術：
生(sheng)(sheng)成對抗(kang)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)。生(sheng)(sheng)成對抗(kang)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)是兩個(ge)(ge)神(shen)經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)：一個(ge)(ge)生(sheng)(sheng)成器和(he)一個(ge)(ge)判(pan)別器，它們(men)相(xiang)互(hu)競爭(zheng)，以找到兩個(ge)(ge)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)之間的平衡。生(sheng)(sheng)成器網(wang)(wang)絡(luo)(luo)負責生(sheng)(sheng)成與(yu)源數(shu)據(ju)(ju)相(xiang)似(si)的新(xin)數(shu)據(ju)(ju)或內容。判(pan)別器網(wang)(wang)絡(luo)(luo)負責區分源數(shu)據(ju)(ju)和(he)生(sheng)(sheng)成的數(shu)據(ju)(ju)，以便識別哪些數(shu)據(ju)(ju)更接近(jin)原始數(shu)據(ju)(ju)。
Transformer。像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 這樣的 Transformer 模擬了認知注意力(li)，并對輸入數(shu)據部分的重要(yao)性進行差異(yi)測量(liang)。它們被(bei)訓練(lian)來理解語(yu)言或(huo)圖(tu)像，學(xue)習一些(xie)分類任(ren)務，并從大(da)量(liang)數(shu)據集中生成文(wen)本(ben)或(huo)圖(tu)像。
變分(fen)自編碼(ma)器。編碼(ma)器將(jiang)輸入編碼(ma)為壓(ya)(ya)縮(suo)碼(ma)，而(er)解碼(ma)器則從該碼(ma)中(zhong)重(zhong)現初始信(xin)息。如果選擇和訓練正(zheng)確，這種壓(ya)(ya)縮(suo)表示將(jiang)輸入數據(ju)分(fen)布存儲在(zai)一個更小(xiao)的維(wei)度表示中(zhong)。
3. 增強的人類和人工智能混合勞動力的到來
雖然工作流管理是(shi)(shi)(shi)工作中的(de)(de)(de)新常(chang)態，但未來的(de)(de)(de)工作更多的(de)(de)(de)是(shi)(shi)(shi)在增強(qiang)的(de)(de)(de)環境中與人工智能配(pei)對。所有重復性的(de)(de)(de)工作都是(shi)(shi)(shi)可(ke)能實現的(de)(de)(de)，并(bing)且將是(shi)(shi)(shi)自動化的(de)(de)(de)。
無(wu)論(lun)你從事的是人(ren)力資(zi)源、行政、營銷、銷售還是工(gong)(gong)程領域，隨著人(ren)工(gong)(gong)智能/機器學(xue)習(xi)工(gong)(gong)具的不斷增加，你的工(gong)(gong)作(zuo)效率也會提高。這也只是未來工(gong)(gong)作(zuo)的一個常(chang)規部分。
例如(ru)，人工智能/機器學習技術在諸如(ru)法學和醫藥(yao)等(deng)知識領(ling)域(yu)中(zhong)得到(dao)了廣泛的(de)(de)(de)應用，以瀏覽(lan)不斷增加(jia)的(de)(de)(de)數據量，并為(wei)特定任務找(zhao)到(dao)正確(que)的(de)(de)(de)信息。因此，許多白領(ling)工作都有很(hen)大的(de)(de)(de)提升空(kong)間，他們可能會(hui)創造(zao)出更有成效的(de)(de)(de)工作，使他們能夠(gou)做自己天生擅長的(de)(de)(de)事情。
在(zai)每個行業中，都(dou)會涌現出人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能驅動的智(zhi)(zhi)能工(gong)(gong)具，這(zhe)些(xie)工(gong)(gong)具可以幫(bang)助該行業的個人高(gao)效工(gong)(gong)作(zuo)。這(zhe)通常被稱為增(zeng)強型勞(lao)動力或人類-人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能混合工(gong)(gong)作(zuo)。
4. IT 中的云計算和邊緣管理
雖然(ran)邊緣計算(suan)(suan)正迅速成(cheng)為(wei)許(xu)多企(qi)業的(de)必備工具，但部署仍(reng)處(chu)于早期階(jie)段。云計算(suan)(suan)和(he)邊緣原生業務(wu)流(liu)程將(jiang)在 IT 領域占據更(geng)多的(de)主(zhu)導地位，并在商業世界中更(geng)加無(wu)處(chu)不在。
一些人(ren)認為人(ren)工(gong)智(zhi)能管理將成(cheng)為 IT 部門的(de)責任。為了應對與可管理性(xing)、安全性(xing)和規模(mo)有關的(de)邊緣(yuan)計算挑戰，IT 部門將轉(zhuan)向云原生技術。例如，作(zuo)為容器化(hua)微服務的(de)平臺，Kubernetes 已經成(cheng)為大規模(mo)管理邊緣(yuan)人(ren)工(gong)智(zhi)能應用(yong)的(de)主要(yao)工(gong)具。
那(nei)些在云(yun)端(duan)上使用 Kubernetes 的(de) IT 部門可以利用他們的(de)經驗來(lai)構(gou)建(jian)自己的(de)邊緣(yuan)云(yun)原(yuan)生管(guan)理方(fang)案(an)。預期將會有更多(duo)的(de)第(di)三方(fang)和相關(guan)的(de)服務(wu)被采用。
5. 人工智能在網絡安全中的應用
現代企業環境中(zhong)的(de)網(wang)絡(luo)攻擊面是巨大的(de)，并且它還在繼續快速增長。這意(yi)味著，分析和改善(shan)一個(ge)組織的(de)網(wang)絡(luo)安全態勢需要的(de)不僅僅是人類的(de)干預。人工智能在各個(ge)領(ling)域都有很好(hao)的(de)應用前(qian)景，而網(wang)絡(luo)安全正是其中(zhong)的(de)一項重(zhong)要內容。具體包(bao)括：
威脅(xie)檢(jian)測；
戰斗機(ji)器人；
端點保護；
違(wei)約風險(xian)保護；
服務停機保護。
在網絡安(an)全方面(mian)，人(ren)工(gong)智能(neng)的(de)(de)作用(yong)必(bi)須通過自(zi)動(dong)化(hua)來提高。有 69% 的(de)(de)機構相信(xin)，人(ren)工(gong)智能(neng)是處理網絡攻擊的(de)(de)必(bi)備(bei)條件，但是這一(yi)領域在 2022 到 2032 年期間都有升(sheng)級的(de)(de)需求。
6. 更大更好的語言模型
OpenMind 的(de) GPT-4 將(jiang)能夠做什么(me)？北京智源人(ren)工(gong)(gong)智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是否能跟上步伐？2022 年(nian)將(jiang)回答很多問題，即更大、更好(hao)的(de)語言模型將(jiang)如何(he)能夠創造新(xin)的(de)工(gong)(gong)作(zuo)、新(xin)的(de)應用程序(xu)和新(xin)的(de)商業模式——新(xin)型技術創業公司將(jiang)改變互聯(lian)網，并(bing)在(zai)元宇宙(zhou)中幫助我(wo)們組(zu)織(zhi)內容。
更大(da)的人工智(zhi)能模型(xing)也(ye)許可(ke)(ke)以讓(rang)人工智(zhi)能完成(cheng)一些(xie)事情，也(ye)可(ke)(ke)以讓(rang)它學習一些(xie)新的可(ke)(ke)能性。人工智(zhi)能和(he)機器學習模型(xing)需要(yao)海量數(shu)據，這些(xie)模型(xing)將繼續擴大(da)，并(bing)利用(yong)更大(da)的數(shu)據集來做出越(yue)來越(yue)準(zhun)確的決策(ce)。
雖然 OpenAI 的(de)(de)(de)大規模(mo)(mo)(mo)生成性預訓練 Transformer（GPT）模(mo)(mo)(mo)型的(de)(de)(de)持續發(fa)展成為(wei)時(shi)尚(shang)的(de)(de)(de)頭(tou)條新(xin)聞，但(dan) DeepMind、微軟研究院以及其(qi)他公司(si)的(de)(de)(de)做(zuo)法也值得關(guan)注(zhu)。圍繞著(zhu)高度進化的(de)(de)(de)大型人工(gong)智能語言模(mo)(mo)(mo)型，已經出現了幾十家新(xin)的(de)(de)(de)初創公司(si)。
2022 年，它將把(ba)我們引(yin)向何處(chu)？
一些分析家認為或透露，GPT-4 可能(neng)包含(han)大約 100 萬億個參數(shu)，使其比 GPT-3 大 500 倍。我們可以推測，這一發展(zhan)朝(chao)著離創造能(neng)夠發展(zhan)語言并(bing)進行與人類無異的(de)對(dui)話的(de)機器(qi)又近了一步。
7. 人工智能在元宇宙中的應用
人工(gong)智能在元(yuan)宇宙和虛擬現實中(zhong)更多的沉浸式工(gong)作和社交場(chang)景(jing)中(zhong)可能會有(you)哪些(xie)應用，并與消費者腦(nao)機接(jie)口的演變有(you)關？手機最終將如何被顛覆？
元(yuan)宇宙是一個術語(yu)，是指(zhi)一個環境，更具體地說是一個數(shu)字環境，多個用(yong)戶可以一起(qi)工作和游戲。如果我們今天(tian)在有愚蠢算法(fa)和推(tui)薦引擎的平臺(tai)上(shang)游戲，那么明天(tian)的人工智能(neng)確實會幫助我們在虛擬世(shi)界中導(dao)航和監控我們未來的工作、社交(jiao)和約(yue)會生活(huo)？
新(xin)類(lei)(lei)型的應用(yong)程序、更(geng)智(zhi)能的數字代理、深度造假(jia)人類(lei)(lei)（實(shi)際(ji)上是機器人），所有這些都在互聯(lian)網的未來等待著我們，似乎(hu)是元(yuan)宇宙產(chan)品。
8. 人工智能的民主化和可達性——低代碼/無代碼人工智能
人工智能是否會(hui)真正實現民(min)主化？在一(yi)個(ge)更加自動化的(de)世界里，億萬富翁創(chuang)造(zao)的(de)財富會(hui)不(bu)會(hui)分配(pei)給我們其(qi)他人？在這(zhe)個(ge)意義上，拯(zheng)救地球的(de)不(bu)是加密(mi)技術(shu)，而(er)是低代碼/無代碼人工智能。
在未來，人(ren)們無需(xu)(xu)昂貴的(de)(de)工(gong)(gong)程師團隊，也(ye)無需(xu)(xu)非(fei)常專業的(de)(de)技(ji)能(neng)(neng)，就(jiu)可以(yi)開始新的(de)(de)業務(wu)。盡(jin)管今(jin)天(tian)對(dui)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)工(gong)(gong)程師的(de)(de)需(xu)(xu)求很高(gao)，但(dan)是(shi)我們可以(yi)設(she)想(xiang)一個完全不同的(de)(de)世(shi)(shi)界。一個人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)可以(yi)自(zi)己編碼的(de)(de)世(shi)(shi)界。人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)最終將能(neng)(neng)夠修(xiu)改自(zi)己的(de)(de)代(dai)碼，在 2022 年(nian)，我相信(xin)我們會在這個方向上取得突破性進展。
今天(tian)，組織面臨的(de)主要(yao)挑戰之(zhi)一(yi)是缺(que)乏能(neng)夠研發出(chu)所需要(yao)的(de)工(gong)具和算法的(de)有經驗的(de)人(ren)工(gong)智能(neng)工(gong)程師(shi)。隨著無(wu)代碼(ma)或低(di)代碼(ma)解決(jue)方案的(de)出(chu)現(xian)，這(zhe)一(yi)挑戰可以通過提供簡單而直觀的(de)界(jie)面來(lai)解決(jue)，這(zhe)些界(jie)面可以用來(lai)創建人(ren)工(gong)智能(neng)上(shang)的(de)復雜系統。
隨著(zhu)(zhu)我(wo)們(men)加快人(ren)工(gong)(gong)智能在商(shang)業中(zhong)的(de)應(ying)用，并升級人(ren)工(gong)(gong)智能流程(cheng)(cheng)，隨著(zhu)(zhu)程(cheng)(cheng)序員與人(ren)工(gong)(gong)智能-人(ren)類(lei)系統的(de)合(he)作，我(wo)們(men)通過軟件工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)來制造(zao)產(chan)品(pin)的(de)方法(fa)將(jiang)會發(fa)生(sheng)根本性的(de)變化(hua)，并更(geng)容易(yi)被所有人(ren)接受，從而以更(geng)分散的(de)方式(shi)分配其部分價值。
