2023年市場需要哪些人工智能發展

人工智能技術的進步和創新正在成為企業和其他行業有前途的重要價值。 在數字化時代，我們已經看到人工智能技術如何影響日常生活。 而且，尤其是影響許多人在他們的家中、工作場所和他們周圍的一切。

人工智能技術的好處顯著影響了其他行業，如農業、汽車、醫療保健、法律和製造業。 由於人工智能的發展仍在繼續。 開發人員仍有很大的空間來增強他們的軟件以有效地影響市場。

當然，在數字世界的未來，我們將為新功能引入大量空間。 隨著越來越多的人工智能發展不斷湧現。 人工智能的能力將增加，以跟上數據的指數增長。 因此，以下是 2020 年市場需要的少數AI 開發。

強化學習

強化學習是機器學習算法的第三大常見類別。 而且，它是一個使用類似於試錯法的經驗順序決策的框架。 通過與環境互動採取適當的行動後進行學習。 這種機器學習算法的方法朝著獲得獎勵的目標前進。

強化學習算法與有監督和無監督學習算法完全不同。 監督學習負責學習標記的數據集，並構建一個能夠預測新數據集潛力的系統。 例如，根據特定位置的汽車價格查找新車的價格。

另一方面，無監督學習算法負責尋找相似性。 並且，還可以連接未標記的數據，甚至可以對它們進行聚類。 例如，無監督學習算法可以提供一組未標記圖像的顏色、大小、尺寸和更多參數。

強化學習算法與其他兩種常見形式的獨特之處在於，儘管它是一個框架，但它不使用數據識別技術。 因此，視頻遊戲開發商正在慢慢地在計算機上使用它來確定打敗遊戲所需的動作。

強化學習算法在機器學習中是相當新的。 因此，只有少數遊戲機和機器人採用了該算法。 然而，各行各業已經開始關注強化學習算法，以發現其用途和優勢，並繼續對其進行試驗。

強化學習的潛在用途

關於市場如何使用強化學習技術，已經有很多考慮。 然而，一些行業已經就如何結合強化學習技術來幫助他們的工作場所和勞動力提出了自己的想法。

在醫療保健行業，強化學習機器可以幫助確定針對哮喘、糖尿病、精神分裂症等慢性疾病的不同治療策略。 在高等教育階段，強化學習可用於個性化學習系統和通過數據驅動的智能輔導系統進行教學。

量子計算

市場將需要一種新的計算方式來應對大量複雜的數據集。 因為傳統的計算方式沒有機會。 量子計算是市場必然需要的人工智能技術。 因為它可以影響很多領域的新突破。

其中一些突破可以顯著改善設施，使每個人受益，例如機器學習方法可以更快地診斷疾病。 量子計算帶來的另一項突破是算法，可以快速引導資源、藥物來拯救生命，甚至構建新材料來製造高效的結構和設備。

技術創新使量子計算機能夠通過執行計算以指數方式處理更多數據。 它基於對象狀態的概率。 此外，量子計算霸權是一個術語，用於表示量子計算機在管理任何給定任務方面優於經典計算機。

量子計算機使開發人員能夠比以往更快地進行計算，其性能優於任何具有高端和昂貴組件的超級計算機。 但是，量子計算機使用的存儲信息的單位是量子比特或量子比特。

仍然存在很多漏洞，例如沒有連貫性或產生不必要的計算機。 研究人員和開發人員正在尋找一種方法來保持量子位的相干性，以降低基本計算的錯誤率。

人工智能與新技術的融合

人工智能發展的一個重要因素是它與其他新興技術的結合。 人工智能和物聯網的融合是市場需要的東西，因為加密貨幣的興起正在急劇增加。

人工智能和物聯網融合產生的另一項創新是自動駕駛汽車。 自動駕駛汽車已經成為可能，使用汽車周圍的傳感器來獲取只有物聯網才能實現的實時數據。 與其他程序和軟件一起執行基於判斷的決策，為 AI 模型提供支持。

市場將需要人工智能和物聯網的融合。 因為可以根據收集到的數據做出決策，從而採取明智的行動。 然而，所有這些行動只有在技術包含深度學習（機器學習的一個子集）中的人工智能算法時才會發生。

由於人工智能還不完美，融合另一種顛覆性技術可以填補人工智能的漏洞，使其變得更好。 整合區塊鍊和人工智能可以幫助彌補彼此的弱點，使市場受益。 人工智能的問題是隱私和信任問題，而區塊鍊是安全和可擴展性問題。

將這兩種顛覆性技術結合在一起可以讓他們解決自己的問題。 整合它們的好處是，區塊鏈可以為分散的數據市場提供動力，以幫助提高人工智能算法的透明度和可信度。

帶走

人工智能還有很長的路要走。 開發人員仍在改進它們在市場上的用途和好處，以防止出現錯誤。 許多行業都清楚人工智能技術如何改善他們的工作場所。 此外，它還可以幫助他們的員工提高效率和生產力。

明年市場需要的AI 開發只是技術進步和創新中的一小部分。 遲早會出現新的技術趨勢，讓市場變得更好，讓消費者的生活更輕鬆。

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