如今，当科技行业每天都在发展时，人工智能 （AI） 是每时每刻都在进步并彻底改变我们生活和工作方式的主要力量。一些几年前似乎不可能完成的艰巨任务现在正在成为我们现实中不可或缺的一部分。当科学家和工程师争论这些快速变化是好是坏时，企业应该在采用 AI 新技术方面保持领先地位，以便在当今不断变化的环境中生存和发展。
在当今世界，AI 领域的新技术不再局限于科幻小说的领域。它们完全融入了我们的日常生活。尽管许多人认为他们支持在 AI 中使用新技术，但它的影响参与了每个人的生活，无论他们是否有手机、互联网连接，或者只是在超市买东西。IT 领域也发生了巨大的变化。从 Web 开发人员和 UI/UX 设计师到 Android 和 iOS 程序员，每个人都被迫接受新的现实并修改他们的工作流程。
在本文中，我们将揭示人工智能新技术隐藏的所有秘密，讨论其主要趋势和特点，并了解如何在每项业务中成功实施人工智能新技术。从自然语言处理 （NLP） 和 GPT 的显着进步到 AI 对销售和营销行业的影响，我们将探索成功将新 AI 技术转化为利润的统计数据、引人入胜的事实和现实世界的商业示例。
AI 领域的 11 大新技术
GPT-3.5/GPT-4
生成对抗网络 （GAN）
可解释的 AI （XAI）
自然语言处理 （NLP）
医疗
生物测定学
强化学习
预测性 AI 分析
聊天机器人和虚拟助手
销售和市场
数据分析
AI 新技术的高度普及影响着生活的所有行业。医疗保健、教育、金融、零售以及我们每天面临的更多领域。在医疗保健和生命科学领域，最新 AI 技术的主要职责是提高诊断准确性、实现个性化医疗、促进药物发现以及维持许多其他关键活动。金融行业使用 AI 驱动的算法来改进风险评估、更有效地检测欺诈并增强客户服务。零售和电子商务利用 AI 中的新技术进行需求预测、个性化营销策略和优化供应链运营。总而言之，在讨论人工智能的新技术之前，让我们向您展示更多的统计信息，以帮助更好地了解人工智能行业的发展趋势。
首先，MarketsandMarkets 研究表明，到 2030 年，全球人工智能市场预计将达到 13452 亿美元，在 2023-2030 年的预测期内，复合年增长率为 36.8%。如此快速增长是由于它与各种其他技术的协同作用造成的。人工智能与物联网 （IoT）、机器人技术、自然语言处理 （NLP） 和计算机视觉等其他变革性技术的融合增强了人工智能的能力并扩展了其应用领域。我们将在下面介绍所有这些技术。
与目前只有 1502 亿美元的市场规模相比，真的很难想象人工智能新技术在不久的将来会发展得有多快。此外，预计人工智能新闻的快速发展所涵盖的大多数细分市场都是指技术和商业。MarketsandMarkets报告还确保人工市场已按垂直领域划分为零售和电子商务、BFSI、政府和国防、医疗保健和生命科学、电信、能源和公用事业、制造、农业、IT/ITeS、媒体和娱乐、汽车、运输和物流等。
根据 Statista 报告，2022 年，全球企业在人工智能方面的投资总额达到近 920 亿美元，比上一年略有下降。2018 年，对 AI 新闻的年度投资略有下降，但这只是暂时的。您可以看到，自 2016 年以来，AI 投资增长了六倍多，在任何市场中都是惊人的增长。它证明了全球人工智能新技术发展的重要性。此外，Gartner 2022 年的调查显示，80% 的高管认为自动化可以应用于任何业务决策。三分之一的组织正在多个业务部门应用 AI。
您是否害怕因为 AI 中的新技术而失去工作？好消息是你绝对不应该。世界经济论坛确保人工智能的兴起也对就业市场产生重大影响。据估计，到 2030 年，AI 将在全球范围内创造 7000 万个工作岗位，同时取代 2000 万人，从而净增加 5000 万个工作岗位。
2023 年 6 月最近的 LinkedIn 美国高管信心指数调查反映了乐观的前景：47% 的高管认为生成式 AI 将提高生产力; 44% 的受访者计划在未来一年提高其最新的 AI 技术利用率;40% 的受访者将 AI 视为释放增长和收入的关键。Microsoft 的 2023 年工作趋势指数进一步支持了这种情绪，显示高达 70% 的人很乐意将任务委托给 AI 以减轻他们的工作量。
总而言之，正如统计数据所示，人工智能新技术的发展将给商业市场带来积极的变化。现在让我们告诉您更多关于 AI 的主要趋势和新技术，这些趋势和新技术会让您大吃一惊。
1. 人工智能新技术：GPT-3.5/GPT-4
GPT 已成为最新 AI 技术中讨论最多的突破之一，这已经不是什么秘密了。但是你知道这样一项轰动一时的技术的历史吗？我们将从一开始就讲述一切。
所有的历史都始于 1960 年代的 ELIZA 和 1990 年代的 ALICE 等早期例子。这些早期的聊天机器人使用基于规则的方法，并且参与有意义对话的能力受到限制。在 2010 年代，世界见证了结合了机器学习和 NLP 技术的 AI 驱动的聊天机器人的出现。Facebook Messenger 和 Slack 等平台已经普及了供企业和消费者使用的聊天机器人。
随着 GPT 等深度学习模型的发展，突破随之而来。OpenAI 于 2018 年推出的 GPT-1 标志着聊天机器人能力的重大飞跃。它可以生成上下文相关的文本，即使它有局限性。 GPT-2于 2019 年发布，以其能够更大规模地生成类似人类的文本而闻名。然而，由于担心可能被滥用，它的发布最初引起了争议。GPT-3 于 2020 年发布，在其前辈的基础上进一步改进，并因其自然语言理解和生成能力而受到广泛关注。
GPT-3.5 是 GPT-4 的前身，拥有惊人的 1750 亿个参数。从这个角度来看，它的规模是其前身 GPT-10 的 2 倍多，后者有 15 亿个参数。GPT-3.5 展示了理解和生成类似人类文本的非凡能力。它可以写论文、回答问题，甚至创作诗歌。事实上，将其作品与人类作家的作品区分开来往往是具有挑战性的。
你有没有提到最后的摘要是 GPT 写的？我们认为不会。
AI 领域的新技术发展得非常快。
许多企业利用 GPT-3.5 来自动化内容创建。例如，一家媒体公司使用它每天生成数千篇文章，大大减少了对人类作家的需求。
GPT-4 是下一个进化版本，拥有更惊人的参数数量，据传超过 2000 亿个。这种规模的飞跃有望带来前所未有的语言理解和生成能力。各行各业的企业都在探索 GPT-4 的潜力。内容生成、客户支持和虚拟助手是 GPT-4 的功能有望大放异彩的领域。
GPT-3.5 和 GPT-4 只是一个开始。AI 模型开发的速度表明，功能更强大的语言模型即将出现，对从内容创建到虚拟助手等行业都有影响。
2023 年 11 月 6 日，OpenAI 首席执行官山姆·阿尔特曼 （Sam Altman） 推出了一个全新的 Chat GPT 版本，其中包括 GPT、Chat GPT Store、GPT-4 Turbo 以及我们将在本文中介绍的其他人工智能新技术。
“OpenAI 是目前世界上最先进、使用最广泛的平台，”山姆·阿尔特曼 （Sam Altman） 说。实际上，全球各个年龄和职业的人都在使用 Chat GPT。
一项技术对于一个 10 岁的老人和一个 10 岁的孩子来说都是可以理解的，这一事实不能不给人留下深刻印象。如此令人难以置信的成功背后需要大量的努力。“今天，我们有大约 200 万开发人员在我们的 API 上构建各种用例，做着令人惊叹的事情，超过 92% 的财富 500 强公司都在我们的产品上构建，现在每周约有 1 亿活跃用户使用 Chat GPT，”Sam Altman 保证道。
如果您想真正深入了解这个人工智能和数字创新新技术的神奇世界，描述新 GPT-4 Turbo 中可用的所有工具，并考虑在 Chat GPT Store 的帮助下通过新 GPT 获利的方法 - 您绝对应该阅读我们的新文章。
2. 人工智能新技术：生成对抗网络 （GAN）
生成对抗网络 （GAN） 是 Ian Goodfellow 和他的同事于 2014 年发明的。Goodfellow 的想法是将两个神经网络在一个竞争框架中相互竞争：生成器网络和判别器网络。这种对抗性训练过程彻底改变了生成建模领域，并已成为 AI 新技术中最具颠覆性的解决方案之一。
多年来，GAN 的复杂性越来越高。GAN 模型的大小呈指数级增长，像 BigGAN 这样的模型拥有令人印象深刻的 120 亿个参数，能够生成具有高度数字化的高分辨率图像。此外，GAN 具有显着提高的图像超分辨率。例如，“ESRGAN”是一种增强型超分辨率 GAN，可以以卓越的质量放大图像，使其在医学成像和增强视觉内容等应用中具有不可估量的价值。
关于 GAN 货币化的一个有趣事实是“Edmond de Belamy”，这是一幅由 GAN 生成的肖像。它已成为第一件在佳士得拍卖的人工智能生成艺术品，售价超过 432,000 美元。
如果我们考虑 GAN 对全球经济的整体影响，它的价值是相当巨大的。Statista 报告确保 2022 年全球生成式 AI 市场的估值为 103 亿美元，预计到 2031 年将增长到 1360 亿美元。预计在 2023 年至 2031 年的预测期内，这一增长将保持 33.2% 的复合年增长率 （CAGR）。Statista 还提到，生成式 AI 的市场份额可能会在未来几年迅速扩大。医疗保健、媒体和娱乐等多个领域对生成式 AI 解决方案的需求不断增长，这将推动市场扩张以及 AI 新技术的发展。
预计 GAN 的未来将有更多令人兴奋的发展。研究人员正在探索 3D 建模、视频生成等领域的应用，GAN 继续重新定义 AI 新技术的界限。
3. AI 新技术：可解释 AI （XAI）
当研究人员开始寻求使 AI 更加透明和可解释的方法时，可解释的 AI 新闻开始发展。XAI 旨在提供有关 AI 模型如何做出特定决策的见解，使人类更容易信任和理解 AI 生成的结果。它确保 AI 驱动的决策与人类价值观和期望保持一致。
XAI 使用各种技术，使其成为 AI 领域所有新技术中最独特的模型之一。这些系统包括决策树、线性模型和基于规则的系统，它们提供了有关模型如何进行预测的见解。
由于其越来越受欢迎，全球 XAI 市场正处于增长轨道上。据估计，到 2027 年，随着医疗保健、金融和制造等行业越来越多地采用最新的 AI 技术，这一数字将达到12 亿美元。预计该领域将迅速发展，以应对挑战并使每个人都更容易获得 AI 中的新技术。
4. 人工智能新技术：自然语言处理 （NLP）
自然语言处理 （NLP） 的历史可以追溯到 1950 年代，当时研究人员首次尝试教计算机理解和生成人类语言。未来，NLP 将在 AI 新技术的出现和发展中发挥至关重要的作用。
深度学习通过递归神经网络 （RNN） 等模型和基于 transformer 的模型（如 GPT 和 BERT）彻底改变了 NLP。这些模型在从情感分析到机器翻译的各种 NLP 任务中取得了最先进的结果。
NLP 已经走向全球，XLM-R 和 mBERT 等多语言模型能够理解和生成多种语言的文本。这种全球影响力为跨文化交流和业务扩张开辟了新的途径。Siri、Alexa 和 Google Assistant 等虚拟助手在很大程度上依赖 NLP 来自然地理解和响应用户查询。到 2024 年，全球虚拟助手市场预计将达到250 亿美元。
在商业行业，NLP 改变了公司的运营方式和与客户互动的方式。NLP 支持的聊天机器人和虚拟助手正在彻底改变客户支持。他们可以即时响应客户查询、处理日常任务并提供个性化帮助，从而提高客户满意度并降低运营成本。
当然，NLP 模型用于生成高质量的书面内容，例如文章、产品描述和营销材料。此外，NLP 驱动的 SEO 工具可帮助企业为搜索引擎优化其在线内容，从而提高其知名度和覆盖范围。
NLP 的未来在对话式 AI 新技术、文档摘要和 AI 驱动的内容创建等领域前景广阔。NLP 将继续为企业提供高效沟通和决策的工具。总而言之，随着 NLP 技术的不断进步，使用语言处理的企业能够更好地在竞争日益激烈的环境中蓬勃发展。
5. AI 新技术：医疗保健
将最新的 AI 技术整合到医疗保健中是整个行业发展中不安全但必要的一步。由于定制的医疗保健软件解决方案和 AI 中的新技术，它使患者护理、诊断和治疗成为可能。一切都始于医学成像中的早期 AI 应用。AI 驱动的医学成像（例如放射学和病理学）已经取得了显着进步。2020 年，全球医学成像领域的 AI 市场价值为 11.3 亿美元，预计到 2027年将达到 86.6 亿美元。
在医疗保健行业实施 AI 新技术的好处是开创性的。AI 算法在诊断癌症和心脏病等疾病方面表现出卓越的准确性。例如，AI 模型在乳腺 X 光检查中检测乳腺癌的准确率达到了 94%。此外，AI 通过预测潜在的候选药物和分析大量数据集来加速药物发现。它减少了与将新药推向市场相关的时间和成本，每种药物的成本可能超过 26 亿美元。
COVID-19 大流行加速了远程医疗的采用。AI 驱动的远程医疗平台支持远程会诊，使医疗保健更容易获得。根据 Fortune Business Insights 的数据，2022 年全球远程医疗市场价值为 87.41 亿美元，预计将从2023 年的 944.4 亿美元增长到2030 年的 2862.2 亿美元。有关远程医疗和远程医疗的更多信息，请参阅我们关于医疗保健 Web 开发的文章。
当我们见证 AI 对医学成像、诊断、药物发现和远程医疗的显著影响时，很明显，医疗保健正处于数字革命的边缘。AI 中的新技术具有挽救生命、改善患者治疗效果和优化医疗保健服务的潜力，将成为未来真正的救星。
6. 人工智能新技术：生物识别技术
在 AI 新技术的帮助下，生物识别技术取得了快速增长。如果说 2020 年生物识别市场的价值为 226.8 亿美元，那么到 2027 年底，预计将达到859.6 亿美元。现在让我们告诉您更多关于在 AI 中实施新技术的最流行的生物识别方法。
指纹识别是使用最广泛的生物识别方法之一。它应用于各个领域，从智能手机解锁到边境控制。Future Market Insights 报告指出，指纹传感器市场占全球生物识别系统市场的 15%。截至 2022 年底，指纹传感器的收入为 37 亿美元，预计到 2032 年将增长到 102 亿美元。
与此同时，面部识别最新的 AI 技术已经变得非常准确，深度学习模型实现了接近人类的性能。它用于访问控制、监控和用户身份验证等应用程序。此外，人工智能中的新技术被用来防止欺诈并在身份验证中获得牵引力。击键动态和语音识别等行为生物识别技术可以分析用户行为的独特模式并提高安全级别。此外，生物识别技术，特别是指纹和面部识别，用于安全支付和金融交易。它们为传统身份验证方法提供了一种方便且安全的替代方案。
生物识别技术的未来有望在 AI 中实施新技术，例如步态识别、基于 DNA 的生物识别和脑电波身份验证。这些创新将继续改变我们的现实，决定我们如何验证身份并与技术互动。
EvenFlow AI：AI 新技术的明显例子
我们知道你有点厌倦了只阅读理论。让我们向您展示一个在实际业务中实施 AI 新技术的真实示例。The devabit 的团队由 Vue.js 专家、远程程序员、Web 开发人员和 UI/UX 设计师组成，他们构建了一个平台，可以帮助您方便地预订 BMW、Honda 和 Ford 汽车的维护或维修预约。
EvenFlow AI 项目是人工智能和数据驱动技术如何改变行业（在本例中为汽车和服务行业）的一个典型例子。
EvenFlow AI 利用最新的 AI 技术，从航空业采用的收入管理策略中汲取灵感。它优化了 BMW、Honda 和 Ford 汽车的维护和维修预约安排。该平台采用动态定价，这是 AI for Business Applications 的常见做法。通过组织服务请求以实现利润最大化，它反映了用于优化定价利润率和最大化收入的预测性 AI 分析的趋势。
EvenFlow AI 优先考虑用户的便利性，允许车主在不太受欢迎的非高峰时间进行预约，同时仍能获得激励。通过实施此功能，企业可以增强客户体验并简化人员的工作条件。该平台的实时产能管理对于确保有效利用资源至关重要，类似于 AI 系统如何优化各个行业的供应链管理。
综上所述，EvenFlow AI 清楚地展示了 AI 技术与传统行业的融合，以增强用户体验并提高效率。如您所见，它与前面讨论的主要趋势密切相关，并展示了 AI 如何重塑各个行业的企业和行业。
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7. 人工智能新技术：强化学习
强化学习 （RL） 是机器学习的一个子领域，它从行为心理学中汲取灵感。它的历史始于神经网络和自适应控制算法的早期实验。RL 在自动驾驶系统的开发中发挥了至关重要的作用，包括自动驾驶汽车和机器人技术。它使机器能够通过与环境交互并做出决策来学习，以实现奖励最大化。此外，RL 在游戏行业取得了长足的进步。它负责在围棋、国际象棋和 Dota 2 等游戏中击败人类冠军的 AI 系统。
RL 通过优化和自动化为业务运营提供支持。它用于供应链管理、能源效率和金融交易等应用。强化学习支持现实世界的决策，例如优化智慧城市中的交通流量、管理建筑物的能源消耗，甚至在电子商务中提出个性化建议。
RL 的未来在自然语言理解等领域具有潜力，机器可以学习以更特定的方式与人类互动，以及应对气候变化和资源管理等复杂的全球挑战。
8. AI 新技术：预测性 AI 分析
预测性 AI 分析结合了数据科学、机器学习和统计建模方面的所有进步。预测性 AI 分析改善了工业运营，尤其是在预测性维护方面。它可以帮助企业预测设备故障并优化维护计划，从而减少停机时间和维护成本。AI 中的这些新技术使企业能够分析客户行为和偏好并提供量身定制的内容和推荐，从而在营销个性化中发挥着至关重要的作用。这会带来更高的转化率和客户满意度。
在金融领域，预测性 AI 分析用于风险评估、欺诈检测和投资组合优化。它支持更明智、更及时的决策，从而降低财务风险。研究人员认为预测性 AI 分析在不久的将来很有前途。深度学习、实时数据处理和可解释 AI 的进步将进一步拓宽其功能，使其成为做出明智决策的绝佳工具。
9. 人工智能新技术：聊天机器人和虚拟助手
正如我们之前已经提到的，人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手的概念已经发展了几十年，早期的聊天机器人如 ELIZA 在 1960 年代。如今，在您的企业中实施聊天机器人和虚拟助手的主要目标是改善客户服务。他们提供对客户查询的即时响应，24/7 全天候运营并处理日常任务，从而提高客户满意度并为企业节省成本。AI 中的这些新技术通过分析用户数据和行为来个性化用户体验。他们推荐产品、内容和服务，从而提高参与度和销售额。
许多 AI 聊天机器人和虚拟助手都是多语言的，打破了语言障碍，促进了全球交流和业务扩展。在企业内部，聊天机器人通过自动执行日常任务、安排会议和协助员工检索信息来简化工作场所的效率。这有助于提高生产力和时间管理。
AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手已成为数字环境不可或缺的一部分，改变了客户服务、个性化和工作场所的生产力。随着他们的不断进步，他们将在塑造企业和个人与技术互动的方式方面发挥更重要的作用。
10. 人工智能新技术：销售和营销
人工智能在营销领域的新技术不断改变着企业与消费者沟通的方式。从早期的营销自动化到今天的预测分析，AI 中的新技术彻底改变了整个营销流程。
如今，AI 通过分析客户数据和行为来实现营销活动的超个性化。个性化的内容和产品推荐可以提高转化率和客户忠诚度。AI 驱动的销售工具提供准确的销售预测和潜在客户评分。帮助企业识别高价值潜在客户并优化销售策略，从而提高收入和销售团队效率。此外，由 AI 提供支持的营销自动化简化了重复性任务、电子邮件营销和潜在客户培养。
不要忘记，在营销中使用最新的 AI 技术会引发与数据隐私、算法偏见和负责任地使用客户数据相关的道德问题。保持透明度并遵守数据保护法规至关重要。
11. 人工智能新技术：数据分析
最后但并非最不重要的一点是，受 AI 新技术影响的行业是数据分析领域。将 AI 中的新技术实施 到数据分析中，改变了组织从大量数据集中提取见解的方式。这种演变始于传统的数据分析技术，现在已经演变为高级 AI 驱动的分析。
AI 改进了数据处理任务，从数据收集和清理到转换和存储。它减少了手动工作，提高了数据分析的速度和准确性。由机器学习算法提供支持的预测分析用于预测趋势、客户行为和市场动态。这为业务战略提供了信息，并帮助组织在竞争中保持领先地位。
AI 驱动的数据分析平台提供个性化的数据控制面板和报告，因此用户可以接收与其角色和目标相关的自定义见解。
