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(zhi)能(neng)空間；
工業 4.0，如新的(de)自動化和機器人系(xi)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
生成式人(ren)工(gong)智(zhi)能，或(huo)(huo)評估現有(you)數據(ju)（如(ru)文本、音頻或(huo)(huo)視覺文件）的(de)(de)(de)算(suan)法(fa)，主要(yao)識別該(gai)數據(ju)的(de)(de)(de)基本模式，然后復(fu)制該(gai)模式以(yi)生成類似的(de)(de)(de)內容。這種算(suan)法(fa)正(zheng)在(zai)逐步改進。隨(sui)著(zhu)模型的(de)(de)(de)輸入(ru)數據(ju)的(de)(de)(de)變(bian)化和業務結果的(de)(de)(de)變(bian)化，模型本身(shen)也需要(yao)調整。缺乏(fa)維護會導(dao)致人(ren)工(gong)智(zhi)能算(suan)法(fa)最終喪失價值。
具體來說，生成式人工智能包(bao)括(kuo)多種技術(shu)：
生成對抗(kang)網(wang)絡。生成對抗(kang)網(wang)絡是兩個(ge)神經(jing)網(wang)絡：一(yi)個(ge)生成器(qi)和(he)(he)一(yi)個(ge)判(pan)別(bie)器(qi)，它們相互競(jing)爭(zheng)，以(yi)找(zhao)到(dao)兩個(ge)網(wang)絡之間的(de)平衡。生成器(qi)網(wang)絡負責生成與源數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)相似的(de)新數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)或內(nei)容(rong)。判(pan)別(bie)器(qi)網(wang)絡負責區分源數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)和(he)(he)生成的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，以(yi)便識別(bie)哪(na)些數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)更接近原始數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)。
Transformer。像(xiang)(xiang) GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 這樣的(de) Transformer 模(mo)擬了認知注意力，并對(dui)輸入數據部(bu)分的(de)重要性進行差(cha)異測量(liang)。它(ta)們被(bei)訓練來理(li)解(jie)語言或圖像(xiang)(xiang)，學習一些分類任(ren)務(wu)，并從大量(liang)數據集中生成文(wen)本或圖像(xiang)(xiang)。
變分自(zi)編(bian)碼(ma)器。編(bian)碼(ma)器將輸(shu)入編(bian)碼(ma)為壓縮碼(ma)，而解碼(ma)器則從(cong)該碼(ma)中(zhong)重(zhong)現初(chu)始信息。如果選擇和訓(xun)練正確，這種(zhong)壓縮表示(shi)將輸(shu)入數(shu)據分布存儲(chu)在(zai)一個更小的(de)維度(du)表示(shi)中(zhong)。
3. 增強的人類和人工智能混合勞動力的到來
雖然工(gong)作(zuo)流管理是工(gong)作(zuo)中的(de)(de)新(xin)常態(tai)，但未(wei)來的(de)(de)工(gong)作(zuo)更多(duo)的(de)(de)是在增強(qiang)的(de)(de)環境中與(yu)人(ren)工(gong)智能配對。所(suo)有重(zhong)復性的(de)(de)工(gong)作(zuo)都是可(ke)能實(shi)現的(de)(de)，并且將是自動化的(de)(de)。
無論(lun)你從事(shi)的是(shi)人(ren)力資源、行(xing)政(zheng)、營銷(xiao)(xiao)、銷(xiao)(xiao)售還是(shi)工程(cheng)領域，隨著人(ren)工智能/機(ji)器學習工具的不斷增加，你的工作(zuo)效(xiao)率也(ye)會提高。這也(ye)只是(shi)未來工作(zuo)的一個(ge)常規部分(fen)。
例如，人(ren)工智能(neng)/機(ji)器(qi)學(xue)習技術在諸如法學(xue)和醫藥等知(zhi)識領域(yu)中得到了廣泛(fan)的(de)應用，以瀏覽不斷增加的(de)數據量，并為特定任務找(zhao)到正確的(de)信息(xi)。因(yin)此(ci)，許多白領工作都有很大的(de)提升空間(jian)，他(ta)們可能(neng)會(hui)創(chuang)造出(chu)更(geng)有成效的(de)工作，使(shi)他(ta)們能(neng)夠做自己天生擅(shan)長的(de)事情。
在每個行業中，都會涌(yong)現出人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)驅(qu)動的智能(neng)工(gong)具，這些工(gong)具可以(yi)幫助該行業的個人(ren)(ren)高(gao)效工(gong)作(zuo)。這通常被稱(cheng)為增(zeng)強型勞動力或人(ren)(ren)類(lei)-人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)混合工(gong)作(zuo)。
4. IT 中的云計算和邊緣管理
雖然(ran)邊(bian)緣計算(suan)正迅速成為許多企業的(de)必備工(gong)具，但部(bu)署(shu)仍處(chu)于(yu)早期階段。云(yun)計算(suan)和邊(bian)緣原(yuan)生業務流程將在 IT 領域占據更(geng)多的(de)主導地位，并在商業世界(jie)中更(geng)加(jia)無(wu)處(chu)不在。
一些人(ren)認為(wei)人(ren)工智能管理將(jiang)成為(wei) IT 部(bu)門的(de)責任。為(wei)了應(ying)(ying)對與可管理性、安全性和規模有(you)關的(de)邊(bian)緣計算挑戰，IT 部(bu)門將(jiang)轉向云原生技術。例如，作為(wei)容器(qi)化微服(fu)務(wu)的(de)平臺，Kubernetes 已經成為(wei)大規模管理邊(bian)緣人(ren)工智能應(ying)(ying)用(yong)的(de)主(zhu)要工具(ju)。
那(nei)些在云端上(shang)使用(yong) Kubernetes 的(de)(de) IT 部門可(ke)以利用(yong)他們(men)的(de)(de)經驗(yan)來構建自己的(de)(de)邊緣(yuan)云原生管理(li)方案。預期(qi)將會有更多的(de)(de)第三方和相關的(de)(de)服務被采(cai)用(yong)。
5. 人工智能在網絡安全中的應用
現代企業環境中的網(wang)絡攻擊面是(shi)(shi)巨大的，并(bing)且它(ta)還在(zai)繼續快速增長(chang)。這意味著，分析和(he)改善一個組織(zhi)的網(wang)絡安(an)全態勢需(xu)要的不僅僅是(shi)(shi)人類的干預。人工智能在(zai)各個領域都(dou)有(you)很好的應用(yong)前景，而網(wang)絡安(an)全正(zheng)是(shi)(shi)其中的一項重(zhong)要內(nei)容。具體包括：
威脅檢測；
戰斗(dou)機器(qi)人(ren)；
端點保護；
違(wei)約風險保護；
服務停(ting)機(ji)保護(hu)。
在網(wang)絡安全(quan)方面(mian)，人工智能的(de)(de)作用必須(xu)通過自動化來提高。有 69% 的(de)(de)機構(gou)相(xiang)信(xin)，人工智能是處理(li)網(wang)絡攻擊的(de)(de)必備條件，但是這一領域在 2022 到 2032 年期間(jian)都有升級的(de)(de)需求。
6. 更大更好的語言模型
OpenMind 的 GPT-4 將(jiang)能(neng)夠(gou)(gou)做什么(me)？北京智(zhi)源人工智(zhi)能(neng)研(yan)究院(yuan)（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是否(fou)能(neng)跟上(shang)步(bu)伐？2022 年將(jiang)回答很多問題，即更大(da)、更好的語言(yan)模型(xing)(xing)將(jiang)如何能(neng)夠(gou)(gou)創造(zao)新(xin)(xin)的工作(zuo)、新(xin)(xin)的應用程序和(he)新(xin)(xin)的商業模式——新(xin)(xin)型(xing)(xing)技術創業公司將(jiang)改變互聯網，并(bing)在元宇宙中幫助我們組織內容。
更大的人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)模型(xing)(xing)也(ye)許可(ke)以讓人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)完成一些事情，也(ye)可(ke)以讓它學習一些新的可(ke)能(neng)(neng)性(xing)。人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)和(he)機器學習模型(xing)(xing)需要海量(liang)數據，這(zhe)些模型(xing)(xing)將繼續擴(kuo)大，并利用更大的數據集來做出越(yue)來越(yue)準確的決(jue)策(ce)。
雖然 OpenAI 的大規模(mo)(mo)生成性預訓練 Transformer（GPT）模(mo)(mo)型的持續發展(zhan)成為(wei)時尚(shang)的頭(tou)條新(xin)聞，但 DeepMind、微軟研究院以及其(qi)他公司的做法也值得關(guan)注。圍(wei)繞著(zhu)高度進化(hua)的大型人工智(zhi)能語(yu)言模(mo)(mo)型，已經出現了幾十家(jia)新(xin)的初創公司。
2022 年，它將(jiang)把我(wo)們引向何處？
一些分析家認為或透(tou)露，GPT-4 可能包含(han)大(da)(da)約 100 萬億個參數，使其(qi)比 GPT-3 大(da)(da) 500 倍。我們(men)可以推測，這一發(fa)展(zhan)朝著離創造能夠發(fa)展(zhan)語言并進行與人類無(wu)異的對(dui)話的機器又近了(le)一步。
7. 人工智能在元宇宙中的應用
人工(gong)智(zhi)能在(zai)元宇宙和虛擬現實中更(geng)多的沉(chen)浸(jin)式(shi)工(gong)作和社交場景中可能會(hui)有哪些(xie)應用，并與消費者腦機接(jie)口(kou)的演變有關？手機最(zui)終(zhong)將如(ru)何(he)被顛(dian)覆？
元(yuan)宇宙是一個術語，是指一個環境，更具(ju)體地(di)說是一個數字(zi)環境，多個用戶可(ke)以一起工作和游(you)戲(xi)。如果我們(men)今天(tian)在有愚蠢(chun)算法(fa)和推薦引擎的平臺上游(you)戲(xi)，那(nei)么明天(tian)的人工智(zhi)能(neng)確(que)實會(hui)幫助我們(men)在虛擬世界中導(dao)航和監控我們(men)未(wei)來(lai)的工作、社(she)交(jiao)和約會(hui)生活？
新類(lei)型的(de)應(ying)用(yong)程序、更智(zhi)能的(de)數字代理、深度造假人類(lei)（實(shi)際(ji)上是機器人），所有這(zhe)些都在互(hu)聯網的(de)未來(lai)等(deng)待著(zhu)我(wo)們，似乎是元宇宙產品(pin)。
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(neng)是否會真正(zheng)實現民主化(hua)？在一個(ge)更加自動化(hua)的世(shi)界里，億(yi)萬(wan)富翁創造的財(cai)富會不(bu)會分配給我(wo)們其他人？在這(zhe)個(ge)意(yi)義上(shang)，拯救(jiu)地球的不(bu)是加密技術，而(er)是低代碼/無代碼人工智能(neng)。
在未(wei)來，人們無需(xu)(xu)昂貴的工程(cheng)師(shi)團(tuan)隊(dui)，也無需(xu)(xu)非(fei)常專業的技能，就可以(yi)開始新的業務(wu)。盡管(guan)今天對(dui)人工智(zhi)(zhi)能工程(cheng)師(shi)的需(xu)(xu)求很高，但是(shi)我(wo)們可以(yi)設想一(yi)個(ge)(ge)完全不同的世(shi)(shi)界。一(yi)個(ge)(ge)人工智(zhi)(zhi)能可以(yi)自(zi)己編碼(ma)的世(shi)(shi)界。人工智(zhi)(zhi)能最終將(jiang)能夠修改(gai)自(zi)己的代碼(ma)，在 2022 年，我(wo)相信我(wo)們會在這個(ge)(ge)方(fang)向上取得突(tu)破性進(jin)展。
今天，組織(zhi)面(mian)臨的主(zhu)要挑戰之一是缺(que)乏能(neng)夠研發出所需要的工(gong)(gong)具(ju)和算法的有經驗(yan)的人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)工(gong)(gong)程師。隨著無代碼或低代碼解決方(fang)案(an)的出現，這(zhe)(zhe)一挑戰可以(yi)(yi)通過提(ti)供簡單(dan)而直觀(guan)的界面(mian)來解決，這(zhe)(zhe)些界面(mian)可以(yi)(yi)用來創(chuang)建人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)上的復雜系統(tong)。
隨(sui)著我(wo)們加快人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能在商(shang)業中的(de)(de)應用，并(bing)升(sheng)級人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能流(liu)程(cheng)，隨(sui)著程(cheng)序(xu)員與人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能-人(ren)(ren)類系統的(de)(de)合作，我(wo)們通過軟件工(gong)(gong)程(cheng)來制造產品的(de)(de)方法將會發生根本性的(de)(de)變化，并(bing)更容易被所有人(ren)(ren)接受，從而以(yi)更分(fen)散的(de)(de)方式分(fen)配其部(bu)分(fen)價值。
