1.用于文本、語音和視覺的人工智能將繼續成為主流
在客戶與呼叫中心高管的對話中，隱藏著情報的寶藏。這些非結構化的語音和文本對話正迅速成為最簡單的情報來源之一。在某些情況下，有可能獲得關鍵的消費者洞察來改進產品和服務，設計虛擬助手來幫助員工解決復雜的客戶問題，并提高客戶滿意度。其他一些有價值的情報包括識別常見問題，并為他們創建適當的自助服務渠道，增加客戶參與度，識別和規定交叉銷售和追加銷售的機會，以及大量其他相關機會。此外，語言和口音中和功能可以使管理人員跨地域為客戶提供服務。
在構建這些解決方案時存在幾個障礙，比如從不同的語言、不同的方言和口音中實現清晰的轉錄，識別不同類型的場景詞匯，去除環境噪音，以及使用不同的渠道(如單聲道或立體聲)來錄制對話。多年來，大型科技公司提出了許多解決方案。他們建立了強大的專有模型，精度非常高。但主要的挑戰是數據需要通過網絡發送，這可能與保密性和隱私問題相沖突。此外，這些專有模型在特定領域定制的訓練中具有有限的范圍。
在未來的日子里，使用強大的深度學習來使用預訓練的組件和遷移學習來構建編碼器解碼器網絡將是一個區別。這些計算密集型模型利用高性能GPU計算的硬件加速來規避翻譯和語音細微差別帶來的挑戰。
像BERT和GPT-3這樣的大型語言模型將在未來的幾天里變得更加復雜，擴展它們的能力來處理不同的語義相似性和場景關系，并改進現有的文本摘要和生成、聊天機器人、提高翻譯準確性和增強情感挖掘、搜索、代碼生成等應用程序。
在計算機視覺領域，人們正在構建用于物體檢測、分割、跟蹤和計數的更新、更強大的模型，這些模型提供了以前無法想象的精度水平。通過強大的GPU，這些模型將變得越來越普遍。
人們可以期待看到混合解決方案利用所有上述進步，將下一代人工智能助手帶入生活。這些解決方案將具有人類對話的溫暖觸感，再加上快速執行和推理能力，最終降低運營成本，極大地提高客戶滿意度。
2.生成式人工智能在藝術和創意空間
吸引和保持客戶群的注意力是大多數企業一直在努力應對的挑戰。為了提高企業的品牌知名度，需要不斷生成高質量的內容，這些內容是相關的、吸引人的，并適當地用于各種渠道的傳播。生成式人工智能提供了增強內容創作的新功能。使用生成式人工智能，企業可以創建各種內容，如圖像、視頻和書面材料，并減少周轉時間。生成式人工智能網絡采用遷移式學習或一般對抗網絡從不同來源創建沉浸式內容。除了在市場營銷中的明顯用例外，它還可能徹底改變媒體行業。電影制作和高清修復老電影、增強特效能力以及在元世界中構建虛擬形象都是一些無限的應用。
在這里，像GPT-3這樣的大型語言模型將再次發揮作用，在小說、非小說和學術文章中創造引人入勝的內容。在許多公開可用的網站上，已經可以從用戶的簡單書面提示中生成高質量的抽象概念圖像。在音頻合成等領域，可以創建數千種音調和頻率的敘述和聲音。人們需要警惕的一個可能出現的惡意應用程序是深度偽造(人工生成的虛假圖像和視頻)的創建，這將導致假新聞擴散和進一步有害宣傳等新興威脅。因此，生成式人工智能將成為一股主要的轉型力量，在各種商業追求中增強人們與生俱來的創造力。
3.可解釋的人工智能使道德和負責任的人工智能成為現實
越來越多的企業意識到，需要可解釋的人工智能來提高透明度，建立問責制，并暴露自動決策系統中的偏見。可解釋的人工智能也是降低企業人工智能固有風險的主要工具。事實也證明，可解釋的人工智能也增加了整個企業對人工智能的采用，因為當人工智能模型在預測的同時給出理由和基本原理時，人們會更加信任。在醫療保健或金融服務等環境中，這將獲得很大的動力，因為需要理解和闡明推薦治療或診斷的理由，或者為什么貸款申請被拒絕。
一些技術，如LIME，通過擾動輸入和評估對輸出的影響來提高模型的可解釋性。另一種流行的技術（SHAP）通過分析特征組合及其對結果增量的相應影響，使用基于博弈論的方法。它創建可解釋性分數，以突出對輸出貢獻更大的輸入方面。例如，在基于圖像的預測中，可以突出顯示導致輸出的主導區域或像素。隨著人工智能對商業和社會的影響不斷增加，人們也面臨著由這些復雜用例產生的各種道德問題。正在研究適當的數據治理框架、揭露偏見的工具和透明度因素，以保持符合法律和社會結構。模型將被徹底測試漂移、謙遜和偏見。適當的模型驗證和審計機制，內置可解釋性和可重復性檢查，將成為規范，以防止道德失誤。
4.自適應人工智能銳化和提升客戶和品牌體驗
行業領先的零售商正在大力投資，通過人工智能提高運營效率和客戶體驗。零售商店將越來越多地成為提升品牌知名度和客戶體驗的焦點，而不是簡單的交易中心，Adaptive人工智能將成為這一轉變背后的力量。基于計算機視覺和基于邊緣的人工智能系統的無障礙購物體驗將減少等待時間和麻煩，這將是一個主要的增長領域。未來的零售商店還將能夠提供高度個性化的建議，并基于內置基礎設施支持的視頻分析生成的實時洞察，打造無縫的客戶旅程。
店內分析將根據商店中不同通道的停留時間提供智能見解。通過多渠道整合過去的購物歷史，并將人口統計資料納入其中，將豐富客戶體驗，使體驗式購物具有高度沉浸感和樂趣。全渠道管理將通過自適應人工智能得到增強，它將提供高度場景相關的幫助。對話式人工智能，再加上AR和VR等新興技術，將增強商店員工完全重新定義實體店購物體驗的能力。
5.邊緣人工智能將變得更加普遍
邊緣人工智能通過強大的深度學習，使普通消費設備具有場景感知能力，有巨大的能力改變人們的日常生活。基于邊緣的人工智能將因為更輕的模型和高性能GPU計算的可訪問性而變得更便宜。邊緣模型使用本地基于場景的學習，并在適當的時間與中心模型同步，從而減少帶寬和能源需求。這些價格合理的智能設備將徹底改變零售、制造業和能源公用事業等各個領域，用于質量檢查、預測性維護以及健康和安全等用例。
由于較低的計算需求而導致的成本下降將催生智能和響應式設備的市場。對于數據管理受到嚴格監管的醫療保健和金融等行業來說，數據要求的降低將是一個福音。每個邊緣設備的模型都是根據特定的邊緣環境定制的，關鍵數據永遠不會出現在邊緣網絡之外。邊緣人工智能將在智能倉庫、制造業和公用事業等領域普及。隨著企業越來越意識到笨重模型的巨大能源需求，將采用基于邊緣的人工智能來減少人工智能的碳足跡，并實現可持續發展目標。防抱死裝置會讓車主在一直踩剎車時，它會一松一放的關閉和打開剎車油路，防抱死裝置電腦基本上是每秒15次左右的點剎，防止汽車抱死發生，防抱死裝置提高短距離的安全停車。就因為這樣，每次剎車防抱死裝置都是不斷的點剎，所以車主們在踩剎車時會有種踏板跳動的感覺。
