在2022年，随着企业和他们的员工希望利用他们的数字自我来大幅改善沟通，节省时间、金钱和资源，数字人类将继续崛起。
2022年将看到新的混合劳动力的增长，人类员工与数字员工分担他们的工作量。他们将把重复性或常规性的任务卸载给机器，而机器也能很好地完成这些任务，甚至在某些情况下做得更好。
更重要的是，员工将拥有自己的数字化身，拥有超人的技能--例如说任何语言的能力。这将有助于打破地理和文化障碍，实现一个全新的无摩擦沟通时代。
由于人工智能视频制作的进步，以及视频的纯粹便携性，新的增强型混合劳动力将变得无处不在。这将与异步通信发挥得很好，异步通信被证明是远程工作环境中最有效的媒介。
人工智能将从数字应用迁移到物理应用。在2020年并持续到2021年，世界已经被真实的、物理的问题所唤醒。因此，人工智能应用的重点将从数字领域转移到物理领域，人工智能可以在帮助我们解决现实世界的挑战中发挥关键作用。例如，塑造我们的物理世界的人工智能应用，例如，消除制造、供应链和物流中的关键漏洞的应用，将成为关注的焦点。人工智能将成年，并进入成年阶段。要求人工智能的物理功能的一个例子是质量检查，这是一项传统上由人类工人执行的任务。对于3500万工人来说，人工智能的物理影响可能是巨大的--大约相当于加拿大的人口--致力于在制造车间执行这一基本功能。2022年将是人工智能的一个关键时刻：许多制造商面临的紧迫性需要创新技术来帮助应对我们的实体经济基础设施的大流行性破坏。
让云在天空中。人工智能将加速从服务器向边缘迁移。数据生存的地方需要被解释（通常是实时的），不应该离开公司的围墙。今天，大量可用于人工智能的处理器、摄像头和其他硬件使这成为可能。越来越多的公司意识到，建立一个真正有效的人工智能算法的方法是在他们自己独特的数据上进行训练，这些数据可能随着时间的推移而有很大的变化。为了有效地做到这一点，智能需要直接与产生数据的传感器对接。从那里，人工智能应该在计算边缘运行，并与云基础设施对接，只是偶尔用于备份和/或增加功能。任何关键流程--例如在制造工厂--都不会也不应该完全依赖云端的人工智能，使制造车间暴露在可能破坏生产的连接/延迟问题中。2022年将看到边缘学习技术的兴起，使人工智能能够在几秒钟内从头开始 "重新编程"，无论何时何地都需要。这种转变范式的技术将使人工智能能够以每个用户都能负担得起的速度、延迟和成本真正服务于其目的。
2022年，人工智能将继续增长，成为各行业企业组织的宝贵和关键的工作负载。我们将看到更多的团队投资于世界级的人工智能计算，以加快他们的研究和业务。在这种情况下，对更快、更省电和专用的人工智能计算的需求将继续与应用程序、模型和数据集一起快速增长。利用人工智能作为其业务增长的关键战略的公司将需要从他们的人工智能计算基础设施中获得更快的解决时间，更多的可扩展性，以及通过不同的消费模式获得更广泛的访问。
在人工智能模型和用例方面，我们预计大型语言模型在文本和其他序列数据建模问题上将继续扩大和使用，同时更加关注参数和数据效率更高的模型和方法。在计算机视觉方面，我们将看到越来越多地使用高分辨率的二维和三维图像数据集和视频，这将导致对专门建造的人工智能计算平台的更大需求，在规模上具有更高的性能和效率。我们还希望看到图形神经网络的持续发展和更多的采用，用于从药物发现到金融到社会网络分析的行业应用。
围绕人工智能的数据的讨论将被优先考虑。围绕人工智能数据的讨论已经开始，但还没有得到足够的重视。数据是建立人工智能系统最关键的方面，而我们现在才开始讨论和思考获取、准备和监测数据的系统，以确保性能和没有偏见。2022年，组织将不得不在企业架构中优先考虑数据优先的方法，以使人工智能和分析能够解决问题，并促进新的收入来源。
合成数据将是构建元宇宙的必要条件。没有合成数据的使用，就不可能建立元空间。为了将现实重塑为数字孪生体，有必要深入了解人类、物体、三维环境以及它们之间的相互作用。创建这些人工智能能力需要大量的高质量标记的三维数据--这些数据是人类无法标记的。我们没有能力标记三维空间的距离，推断材料属性或标记高保真重现空间所需的光源。使用生成性人工智能模型和视觉效果（VFX）技术相结合建立的合成数据，将成为推动新的元空间应用所需的人工智能模型的一个关键因素。
GPT-4、神经网络和2022年的人工智能革命：一般来说，人工智能技术的重大突破很难计时。然而，2022年将是令人兴奋的一年，一个潜在的新语言模型，GPT-4，带来了大幅提高自然语言人工智能的希望。自动生成的文章与人类写作无异，改进的实时语言翻译，以及元学习能力只是下一步可能出现的一些想法。利用这种类似人类的处理能力，并将其应用于现有的技术，如云，将提升科技的进步，不仅仅是在一个部门，而是在每一个行业。
机器学习（ML）和人工智能（AI）方法在临床步态分析中的应用仍处于起步阶段。要利用这些方法并看到临床步态的真正好处和进步，还需要几年时间。然而，在大流行病导致临床实践延迟的同时，使用ML在后台检测视频捕获中的头部位置的面部模糊的实际应用也在上升，例如。虽然这种应用还没有取代传统的方法，但涉及这些方法的临床研究却明显增加。在另一个例子中，目前正在开发用于自动步态数据解释和病人分类的ML算法。这些发展和趋势只会在2022年继续发展，随着步态分析自动化的增加，临床社区可以继续在新的诊断和治疗方法上大步前进。
希望你的假期愉快，2022年是你有史以来最好的一年 我们将在这里为您带来您所期待的Neural团队的所有新闻、分析和意见。
同时，您可以在这里查看去年的预测，并且像往常一样，时间旅行者可以在他们方便时查看明年的预测。
2022年将看到新的混合劳动力的增长，人类员工与数字员工分担他们的工作量。他们将把重复性或常规性的任务卸载给机器，而机器也能很好地完成这些任务，甚至在某些情况下做得更好。
更重要的是，员工将拥有自己的数字化身，拥有超人的技能--例如说任何语言的能力。这将有助于打破地理和文化障碍，实现一个全新的无摩擦沟通时代。
由于人工智能视频制作的进步，以及视频的纯粹便携性，新的增强型混合劳动力将变得无处不在。这将与异步通信发挥得很好，异步通信被证明是远程工作环境中最有效的媒介。
人工智能将从数字应用迁移到物理应用。在2020年并持续到2021年，世界已经被真实的、物理的问题所唤醒。因此，人工智能应用的重点将从数字领域转移到物理领域，人工智能可以在帮助我们解决现实世界的挑战中发挥关键作用。例如，塑造我们的物理世界的人工智能应用，例如，消除制造、供应链和物流中的关键漏洞的应用，将成为关注的焦点。人工智能将成年，并进入成年阶段。要求人工智能的物理功能的一个例子是质量检查，这是一项传统上由人类工人执行的任务。对于3500万工人来说，人工智能的物理影响可能是巨大的--大约相当于加拿大的人口--致力于在制造车间执行这一基本功能。2022年将是人工智能的一个关键时刻：许多制造商面临的紧迫性需要创新技术来帮助应对我们的实体经济基础设施的大流行性破坏。
让云在天空中。人工智能将加速从服务器向边缘迁移。数据生存的地方需要被解释（通常是实时的），不应该离开公司的围墙。今天，大量可用于人工智能的处理器、摄像头和其他硬件使这成为可能。越来越多的公司意识到，建立一个真正有效的人工智能算法的方法是在他们自己独特的数据上进行训练，这些数据可能随着时间的推移而有很大的变化。为了有效地做到这一点，智能需要直接与产生数据的传感器对接。从那里，人工智能应该在计算边缘运行，并与云基础设施对接，只是偶尔用于备份和/或增加功能。任何关键流程--例如在制造工厂--都不会也不应该完全依赖云端的人工智能，使制造车间暴露在可能破坏生产的连接/延迟问题中。2022年将看到边缘学习技术的兴起，使人工智能能够在几秒钟内从头开始 "重新编程"，无论何时何地都需要。这种转变范式的技术将使人工智能能够以每个用户都能负担得起的速度、延迟和成本真正服务于其目的。
2022年，人工智能将继续增长，成为各行业企业组织的宝贵和关键的工作负载。我们将看到更多的团队投资于世界级的人工智能计算，以加快他们的研究和业务。在这种情况下，对更快、更省电和专用的人工智能计算的需求将继续与应用程序、模型和数据集一起快速增长。利用人工智能作为其业务增长的关键战略的公司将需要从他们的人工智能计算基础设施中获得更快的解决时间，更多的可扩展性，以及通过不同的消费模式获得更广泛的访问。
在人工智能模型和用例方面，我们预计大型语言模型在文本和其他序列数据建模问题上将继续扩大和使用，同时更加关注参数和数据效率更高的模型和方法。在计算机视觉方面，我们将看到越来越多地使用高分辨率的二维和三维图像数据集和视频，这将导致对专门建造的人工智能计算平台的更大需求，在规模上具有更高的性能和效率。我们还希望看到图形神经网络的持续发展和更多的采用，用于从药物发现到金融到社会网络分析的行业应用。
围绕人工智能的数据的讨论将被优先考虑。围绕人工智能数据的讨论已经开始，但还没有得到足够的重视。数据是建立人工智能系统最关键的方面，而我们现在才开始讨论和思考获取、准备和监测数据的系统，以确保性能和没有偏见。2022年，组织将不得不在企业架构中优先考虑数据优先的方法，以使人工智能和分析能够解决问题，并促进新的收入来源。
合成数据将是构建元宇宙的必要条件。没有合成数据的使用，就不可能建立元空间。为了将现实重塑为数字孪生体，有必要深入了解人类、物体、三维环境以及它们之间的相互作用。创建这些人工智能能力需要大量的高质量标记的三维数据--这些数据是人类无法标记的。我们没有能力标记三维空间的距离，推断材料属性或标记高保真重现空间所需的光源。使用生成性人工智能模型和视觉效果（VFX）技术相结合建立的合成数据，将成为推动新的元空间应用所需的人工智能模型的一个关键因素。
GPT-4、神经网络和2022年的人工智能革命：一般来说，人工智能技术的重大突破很难计时。然而，2022年将是令人兴奋的一年，一个潜在的新语言模型，GPT-4，带来了大幅提高自然语言人工智能的希望。自动生成的文章与人类写作无异，改进的实时语言翻译，以及元学习能力只是下一步可能出现的一些想法。利用这种类似人类的处理能力，并将其应用于现有的技术，如云，将提升科技的进步，不仅仅是在一个部门，而是在每一个行业。
机器学习（ML）和人工智能（AI）方法在临床步态分析中的应用仍处于起步阶段。要利用这些方法并看到临床步态的真正好处和进步，还需要几年时间。然而，在大流行病导致临床实践延迟的同时，使用ML在后台检测视频捕获中的头部位置的面部模糊的实际应用也在上升，例如。虽然这种应用还没有取代传统的方法，但涉及这些方法的临床研究却明显增加。在另一个例子中，目前正在开发用于自动步态数据解释和病人分类的ML算法。这些发展和趋势只会在2022年继续发展，随着步态分析自动化的增加，临床社区可以继续在新的诊断和治疗方法上大步前进。
希望你的假期愉快，2022年是你有史以来最好的一年 我们将在这里为您带来您所期待的Neural团队的所有新闻、分析和意见。
同时，您可以在这里查看去年的预测，并且像往常一样，时间旅行者可以在他们方便时查看明年的预测。
打赏
-
支付宝扫一扫
-
微信扫一扫
