导读：人工智能融合了各种尖端和未来技术。从初创企业到巨头企业，将人工智能用于运营效率、数据挖掘等方面的竞争越来越激烈。
人工智能将改变各个行业，从增强医疗保健到彻底改变交通运输。本文探讨了我们对2023年人工智能的预期，以及它将如何影响我们的生活。
趋势一、生成型人工智能
生成式人工智能从现有数据集合中生成新数据或内容。它旨在生成尽可能接近原始、真实世界的输入数据。深度学习算法用于这一人工智能类别，以发现数据集中的模式和特征，数据集可能包括代码、文本、照片、音频、视频或其他数据类型，生成人工智能目前有多种用途。
趋势二、量子机器学习
量子机器学习的发展是技术上的重大突破，因为它将能够创建复杂的机器学习模型，能够解决目前难以解决或过于复杂的经典计算问题，包括人工智能辅助的超级计算机。因此IBM、微软和亚马逊等企业在该领域进行了大量投资。
趋势三、边缘人工智能
边缘计算使分析更接近数据源，这意味着数据源具有实时数据处理所需的基础设施。然而，边缘人工智能仍处于早期阶段，到2027年，其潜在市场规模将超过30亿美元。
然而，随着物联网(IoT)设备的日益普及，它变得越来越流行。事实上，边缘人工智能越来越受欢迎，因为它通过本地分析大大降低了能源消耗，并消除了与将数据卸载到远程计算机系统相关的隐私问题。
人工智能赋予了自动机器学习行业开发高端、可扩展且有效的机器学习模型的能力。除此之外，重点是提高神经网络模型的性能。
趋势五、物联网和数字孪生
物联网(IoT)的扩展也是一个值得探索的新趋势。这一类别包括任何联网的小工具，包括智能手机。例如，Uber正在使用物联网传感器测试这些汽车，以彻底改变运输业务。同样，人工智能的影响在这里很明显。
数字孪生是模拟产品或流程如何工作的虚拟模型。这种模式将有利于大规模制造业、能源部门和城市发展。
趋势六、低代码、无代码AI
网站和应用开发中的低代码、无代码趋势将转移到人工智能，使企业能够使用预建模板和拖放技术对这些智能系统进行个性化设置。它将加快人工智能与现有工作流程的整合，人工智能的使用也将在其企业内更快地扩大规模。
趋势七、网络安全
事实上，技术的发展可能会产生意想不到的后果，使企业及其人员的敏感信息和数字资产面临风险。采用基于人工智能的网络防御保障措施，和先进的安全系统来检测这些威胁。通过采取这些预防措施，我们可以保护我们的消费者免受欺诈者和黑客的攻击。
趋势八、增强分析
由于增强分析会影响企业看待数据的方式，因此它在各个领域都有应用，使其成为2023年人工智能的主要趋势之一。据数据预测，到2025年，75%的数据故事将使用增强分析方法自动生成。这种日益增长的数据文化将帮助业务用户和领导者获得深刻的洞察力，并自动化识别重大变化的过程，即使他们缺乏数据知识。