2023年市场需要哪些人工智能发展

人工智能技术的进步和创新正在成为企业和其他行业有前途的重要价值。 在数字化时代，我们已经看到人工智能技术如何影响日常生活。 而且，尤其是影响许多人在他们的家中、工作场所和他们周围的一切。

人工智能技术的好处显着影响了其他行业，如农业、汽车、医疗保健、法律和制造业。 由于人工智能的发展仍在继续。 开发人员仍有很大的空间来增强他们的软件以有效地影响市场。

当然，在数字世界的未来，我们将为新功能引入大量空间。 随着越来越多的人工智能发展不断涌现。 人工智能的能力将增加，以跟上数据的指数增长。 因此，以下是 2020 年市场需要的少数AI 开发。

强化学习

强化学习是机器学习算法的第三大常见类别。 而且，它是一个使用类似于试错法的经验顺序决策的框架。 通过与环境互动采取适当的行动后进行学习。 这种机器学习算法的方法朝着获得奖励的目标前进。

强化学习算法与有监督和无监督学习算法完全不同。 监督学习负责学习标记的数据集，并构建一个能够预测新数据集潜力的系统。 例如，根据特定位置的汽车价格查找新车的价格。

另一方面，无监督学习算法负责寻找相似性。 并且，还可以连接未标记的数据，甚至可以对它们进行聚类。 例如，无监督学习算法可以提供一组未标记图像的颜色、大小、尺寸和更多参数。

强化学习算法与其他两种常见形式的独特之处在于，尽管它是一个框架，但它不使用数据识别技术。 因此，视频游戏开发商正在慢慢地在计算机上使用它来确定打败游戏所需的动作。

强化学习算法在机器学习中是相当新的。 因此，只有少数游戏机和机器人采用了该算法。 然而，各行各业已经开始关注强化学习算法，以发现其用途和优势，并继续对其进行试验。

强化学习的潜在用途

关于市场如何使用强化学习技术，已经有很多考虑。 然而，一些行业已经就如何结合强化学习技术来帮助他们的工作场所和劳动力提出了自己的想法。

在医疗保健行业，强化学习机器可以帮助确定针对哮喘、糖尿病、精神分裂症等慢性疾病的不同治疗策略。 在高等教育阶段，强化学习可用于个性化学习系统和通过数据驱动的智能辅导系统进行教学。

量子计算

市场将需要一种新的计算方式来应对大量复杂的数据集。 因为传统的计算方式没有机会。 量子计算是市场必然需要的人工智能技术。 因为它可以影响很多领域的新突破。

其中一些突破可以显着改善设施，使每个人受益，例如机器学习方法可以更快地诊断疾病。 量子计算带来的另一项突破是算法，可以快速引导资源、药物来拯救生命，甚至构建新材料来制造高效的结构和设备。

技术创新使量子计算机能够通过执行计算以指数方式处理更多数据。 它基于对象状态的概率。 此外，量子计算霸权是一个术语，用于表示量子计算机在管理任何给定任务方面优于经典计算机。

量子计算机使开发人员能够比以往更快地进行计算，其性能优于任何具有高端和昂贵组件的超级计算机。 但是，量子计算机使用的存储信息的单位是量子比特或量子比特。

仍然存在很多漏洞，例如没有连贯性或产生不必要的计算机。 研究人员和开发人员正在寻找一种方法来保持量子位的相干性，以降低基本计算的错误率。

人工智能与新技术的融合

人工智能发展的一个重要因素是它与其他新兴技术的结合。 人工智能和物联网的融合是市场需要的东西，因为加密货币的兴起正在急剧增加。

人工智能和物联网融合产生的另一项创新是自动驾驶汽车。 自动驾驶汽车已经成为可能，使用汽车周围的传感器来获取只有物联网才能实现的实时数据。 与其他程序和软件一起执行基于判断的决策，为 AI 模型提供支持。

市场将需要人工智能和物联网的融合。 因为可以根据收集到的数据做出决策，从而采取明智的行动。 然而，所有这些行动只有在技术包含深度学习（机器学习的一个子集）中的人工智能算法时才会发生。

由于人工智能还不完美，融合另一种颠覆性技术可以填补人工智能的漏洞，使其变得更好。 整合区块链和人工智能可以帮助弥补彼此的弱点，使市场受益。 人工智能的问题是隐私和信任问题，而区块链是安全和可扩展性问题。

将这两种颠覆性技术结合在一起可以让他们解决自己的问题。 整合它们的好处是，区块链可以为分散的数据市场提供动力，以帮助提高人工智能算法的透明度和可信度。

带走

人工智能还有很长的路要走。 开发人员仍在改进它们在市场上的用途和好处，以防止出现错误。 许多行业都清楚人工智能技术如何改善他们的工作场所。 此外，它还可以帮助他们的员工提高效率和生产力。

明年市场需要的AI 开发只是技术进步和创新中的一小部分。 迟早会出现新的技术趋势，让市场变得更好，让消费者的生活更轻松。

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