人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 经历了前所未有的增长和创新，改变了众多行业并重塑了我们的生活和工作方式。随着我们进入 2024 年，很明显，人工智能和机器学习处于技术进步的前沿，它们对我们世界的影响比以往任何时候都更加深远。本文将深入探讨目前正在塑造我们全球格局的[敏感词] AI 和 ML 趋势，全面概述这些技术的关键发展、应用和影响。

新兴 AI 趋势

生成式 AI

由于预期会有更多资金，预计生成式人工智能将继续发展。生成式人工智能在生成模仿人类的文本、视频、图像和语音方面提供了主流应用，用户友好，因此在大众中具有[敏感词]的接受度和使用率。下一个方法和研究将是它毫不费力地集成和嵌入不同的平台。此外，它还为企业提供数量和质量的增长。生成式人工智能也受到了主流媒体的热烈欢迎。

多模态 AI

人工智能能够结合数字文本、数据、图像和视频，以提高结果的准确性。它增强了应用程序的性能，使它们更加了解上下文并提高其功能。其趋势使用的一些好处是通过虚拟助手等应用程序以及结合文本、视觉和语音输入进行更好的用户交互。跨模态学习以及增强的创造力和创新是多模态人工智能发展的其他有益因素。

边缘计算

它出现在分布式计算框架中。为了提高处理速度，它通过增加数据源的邻近性来发挥作用。边缘计算允许对数据进行实时本地处理，其有效贡献被视为减少带宽和延迟。减少的组件在将数据传输到集中位置进行处理方面起着至关重要的作用。边缘计算功能在谷歌云平台、凌华科技等中可见，以简化远程工作空间设施。

深度学习

模仿人脑执行任务在处理复杂数据方面非常富有成效。由于存在多个有助于提高模型准确性的处理层，它正呈指数级增长。常见的应用是自动驾驶汽车、OTT平台、电子商务平台的定制体验等企业的产品开发。

可解释的 AI

对人工智能的依赖性增强，导致人类见证了更高的准确性。然而，通常情况下，判断背后的原因和透明度对于人工智能的可靠性和人类决策具有更大的价值。可解释的 AI 通过提供 AI 所遵循的一组方法或流程来得出特定结论，从而弥合了人类与 AI 之间的这种差距。在未来的时代，进一步提高决策准确性的可解释性将在医疗保健、人力资源等行业中更加突出。

无代码机器学习

无代码机器学习程序允许使用简单的拖放界面进行模型构建和部署。它减少或消除了长时间编程和代码编辑的需要。这种方法更省时、更省钱，同时提供速度和灵活性。它也不需要很高的技术专长，从而消除了人力资源的长时间和工作。

N 样本学习

它指的是允许以少的数量和质量的投入获得产出的增强技术。这些技术使用有限的数据来获得所需的输出，从而消除了对数据库或冗长提示的访问。常见的应用是面部识别、图像和文本分类。

元宇宙

与平行宇宙类似，元宇宙能够同时执行不同的任务。例如，他们可以开展业务、建立虚拟生活并创收。它们具有很高的增长潜力，因此是近机器学习趋势的一部分。

量子计算

这个复杂的问题需要先进的解决方案。量子计算是人工智能的当前趋势之一，它为机器学习算法和优化问题提供了解决方案和突破。它通过利用量子力学原理来解决复杂的挑战。

数字孪生

这也是目前流行的人工智能的一种新的、有趣的产品。它是指现实世界中存在的资产的数字副本。在过去几年中，企业和政府从这一概念中受益匪浅。它可以提供实时见解，同时提供监控和随后优化其业务绩效的能力。预计这些影响将用于预测全球危机的经济影响、疾病进展和客户行为。

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