人工智能（AI）和机器学习——未来的发展趋势

Posted 2023-04-07 yeoman7cd

当今时代，人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）的发展已成为了科技领域不可忽视的一部分。而作为国内最大的IT技术社区，CSDN也是关注这些前沿技术的重要平台之一。本文将围绕AI和机器学习这一主题，探讨其发展现状、应用场景以及未来发展趋势。

一、发展现状

随着近年来对数据量的快速增长，机器学习技术的应用范围也得到了进一步扩大。在各个领域中，尤其是金融、医疗、零售等行业中，机器学习已经开始发挥其巨大的潜力。例如，在金融领域中，机器学习可以帮助银行和金融公司更好地管理风险、预测市场走势和客户需求；在医疗领域中，机器学习可以协助医生做出更准确的诊断和治疗方案；在零售领域中，机器学习可以帮助企业更好地了解消费者需求，并提高销售效率。

同时，AI也在各个领域中的应用已经越来越广泛。如自然语言处理、图像识别、智能推荐算法等技术，都属于AI领域的重要应用，它们的发展也得到了快速推进。

二、应用场景

1. 自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是AI领域的一项重要技术。通过处理和分析人类语言信息，使计算机能够理解和处理自然语言文本。例如人工智能客服和智能语音助手都是基于NLP技术实现的。随着自然语言处理技术的不断发展，其在金融、医疗、教育等领域的应用也将得到进一步扩大。

1. 图像识别

图像识别是指利用计算机对图像进行处理和分析，从而识别出其中的物体或特征。例如，在安防领域中，图像识别可以帮助警方更好地监控城市治安；在工业制造中，图像识别可以协助检测产品质量和生产效率。

1. 智能推荐

智能推荐算法是基于用户行为和偏好数据以及机器学习算法实现的，可以帮助企业更好地了解消费者需求，并提高销售效率。例如，在电商领域中，智能推荐可以为消费者提供个性化的购物体验，帮助企业增加销售量。

三、未来发展趋势

AI和机器学习技术在未来将有更广泛的应用场景。随着云计算和大数据技术的不断进步，各种应用场景下的机器学习和人工智能技术都将得到进一步发展。例如，在智能家居领域中，人工智能技术可以协助实现房屋自动化控制，智能安防，智能家居健康等；在智慧城市领域中，人工智能技术也可以协助实现城市交通管控、环境监测和智慧社区等；在教育领域中，人工智能技术可以帮助学生更好地学习，并提高教学效率。

此外，人工智能技术的研究方向也在不断拓展。例如，深度学习、强化学习、迁移学习等技术都是近年来备受关注的研究方向。未来，随着新技术的不断涌现，AI和机器学习的应用场景也将越来越广泛。

总之，作为一项前沿技术，AI和机器学习的发展已经引起了全球范围内的关注。从当前的应用场景和未来的发展趋势来看，人工智能技术将在各个领域中得到更广泛的应用，并在未来发挥更重要的作用。

未来AI晶片发展有八大新趋势

　　AI晶片包含三大类市场，分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。当前机器学习多采用 GPU图像处理，尤以Nvidia 是此一领域龙头，但是，有些业者认为GPU处理效率不够快，而且因应众多特定新产品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前还不清楚哪种架构的晶片会在 AI 大战获胜。但(手机)终端市场对于AI晶片的功耗、尺寸、价格都有极为严格的要求，难度上比云端数据晶片更高。为抢未来AI应用市场商机，科技巨鳄如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。

　　目前来看，未来AI发展有八大新趋势

　　趋势一：AI 于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

　　人工智慧市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智慧技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

　　当然人工智慧市场要起来也受到IT基础设施完善、智慧型手机及智能穿戴式装置的普及。其中，以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车资通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智慧手机等领域。

　　趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长

　　由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智慧，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗谘询与宣传推广和销售开发。人工智慧导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

　　趋势三：AI取代荧幕成为新UI / UX介面

　　过去从PC到手机时代以来，使用者介面都是透过荧幕或键盘来互动。随着智慧喇叭(Smart Speaker)、虚拟/扩增实境(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要荧幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智慧透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代荧幕在使用者介面与使用者体验的地位。人工智慧除了在企业后端扮演重要角色外，在技术介面也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网路以实现即时翻译，也就是说，人工智慧让介面变得更为简单且更有智慧，也因此设定了未来互动的高标准模式。

　　趋势四：未来手机晶片一定内建AI运算核心

　　现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机晶片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智慧型手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

　　趋势五：AI晶片关键在于成功整合软硬体

　　AI晶片的核心是半导体及演算法。AI硬体主要是要求更快运算速度与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元晶片，且须与深度学习演算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。例如，苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测晶片加上神经引擎运算功能，整合高达8个元件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应元件、距离感应器、环境光感测器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。

　　趋势六：AI自主学习是终极目标

　　AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

　　趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

　　未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。

　　趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

　　未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。

　　结语

　　至于 CPU是否会被TPU、NPU、VPU….等之类新类型处理器取代，答案应该不会。因为，新出现的处理器只是为了处理新发现或尚未解决的问题，而且未来倾向将CPU整合。同时，晶片市场期望能有更多竞争及选择，不要英特尔、高通独大。

　　迎接物联网时代来临，以往大家认为摩尔定律最后会走到极限，但未来矽世代是异质性及跨界的整合，还有很多需求未出现。NVIDIA执行长黄仁勋则表示，摩尔定律已经是旧时代的法则，GPU的计算速率和神经网路复杂性都在过去2到5年内呈现出爆发性成长。

　　展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：记忆体、中央处理器、通讯与感测器四大晶片，各种新产品应用晶片需求不断增加，以台湾在半导体的竞争力绝对在全球可扮演关键的角色。