2022 年将是关键的一年控制工程网版权所有，因为我们将见证人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 继续沿着道路大步迈进，将自己变成有史以来最具破坏性但最具变革性的技术。谷歌 CEO Sundar Pichai表示，AI的影响将比火或电对人类这个物种的发展的影响还要大。这可能是一个雄心勃勃的主张，但从AI用于探索太空、应对气候变化和开发癌症治疗的方式来看，它的潜力非常明显。

　　现在，可能很难想象机器在复杂情境下做出比人类更快、更准确的决策的影响，但有一点是肯定的：2022 年控制工程网版权所有，新的趋势和突破将不断涌现，并推动 AI 和 ML不断拓展应用的边界

　　以下是 2022 年需要关注的8个 AI 和 ML 趋势。

　　1. 元宇宙

　　元宇宙（Metaverse ）是一个虚拟世界，就像互联网一样www.cechina.cn，用户可以在其中一起工作和玩耍，享受身临其境的体验。自从 Facebook 首席执行官扎克伯格谈到将虚拟现实 (VR) 技术与 Facebook 平台合并以来，元宇宙的概念就变成了一个热门话题。

　　毫无疑问，AI和ML将成为元宇宙的关键。这些技术将使企业能够创建一个虚拟世界，让用户在使用虚拟 AI 机器人时感到宾至如归。这些虚拟 AI 生物将帮助用户选择合适的产品和服务，或者通过与他们一起玩游戏来帮助用户放松身心。

　　2. 自然语言处理（NLP）

　　自然语言处理（NLP ）是目前最常用的人工智能技术之一。随着机器开始理解人类语言，这项技术显着降低了打字或与屏幕交互的必要性www.cechina.cn，我们现在可以简单地与他们交谈。此外，人工智能设备现在可以将自然人类语言转化为可以运行应用程序和程序的计算机代码。

　　OpenAI发布的GPT-3（有史以来创建的最先进、最大的 NLP 模型）是语言处理领域的一大进步。它包含大约 1750 亿个"参数"--机器用于语言处理的数据点和变量。现在，OpenAI 正在开发 GPT-4，它是 GPT-3 的更强大的继承者。推测显示 GPT-4 可能包含大约 100 万亿个参数，使其比 GPT-3 大 500 倍。从字面上看，这一发展更接近于创造能够开发语言并进行与人类无法区分对话的机器。

　　一些NLP 技术预计会越来越流行，包括情感分析、过程描述、机器翻译、自动视频字幕创建和聊天机器人等。

　　3. 加强网络安全

　　最近，世界经济论坛表示，网络犯罪对社会构成的威胁比恐怖主义更大。当连接到庞大网络的更智能但更复杂的机器控制我们生活的方方面面时，网络犯罪变得猖獗，网络安全解决方案变得复杂。

　　机器学习工具可以在解决这个问题方面发挥重要作用。例如，AI/ML 算法可以分析更高的网络流量并识别恶意虚拟活动的模式。到 2022 年控制工程网版权所有，一些最重要的 AI/ML 技术发展可能会出现在这一领域。

　　4. 低代码和无代码技术

　　熟练的AI开发人员或工程师的稀缺是许多公司采用人工智能技术的主要障碍。无代码和低代码技术可以解决问题。这些解决方案旨在提供简单的接口，理论上，用于开发高度复杂的人工智能系统。

　　今天，网页设计和无代码用户界面 (UI) 工具让用户只需将图形元素拖放到一起即可创建网页。同样，无代码人工智能技术允许开发人员通过简单地合并不同的现成模块并向它们提供工业领域特定的数据来创建智能人工智能系统。此外，低代码和无代码技术将很快使我们能够用我们的语音或书面指令来指导复杂的机器。这些进步将导致机器学习和数据技术的"民主化"。

　　5. 超自动化

　　根据Gartner的定义，超自动化（Hyperautomation）不只是一个技术名词，更是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。

　　超自动化既包含了丰富的工具组合控制工程网版权所有，也包含了自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估)。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。

　　2022 年控制工程网版权所有，在机器学习技术的帮助下，更多的企业将自动化涉及大量信息和数据的多个但重复的流程。在未来几年控制工程网版权所有，使用机器人流程自动化 (RPA) 和智能业务流程管理软件 (iBPMS) 的各个行业都可以看到自动化率的提高。这种 AI 和 ML 趋势使企业能够降低对人力的依赖，并提高每个流程的准确性、速度和可靠性。

　　6. 量子人工智能

　　现代企业将很快开始利用由量子计算提供支持的人工智能来比传统人工智能更快地解决复杂的业务问题。量子人工智能（Quantum AI）提供更快、更准确的数据分析和模式预测。因此，它可以帮助各种企业识别无法预见的挑战并提出可行的解决方案。因此，量子人工智能将彻底改变许多工业领域，例如医疗保健、化学和金融。

　　量子计算和人工智能的结合分为两大类。一类是融合，比如开发量子人工智能算法，借用量子计算的独特性质加速人工智能算法的升级衍化。另一类是协作，即二者各自发挥优势，分工合作共同解决实际问题。

　　7. 高效的劳动力

　　自从 AI 和 ML 出现以来CONTROL ENGINEERING China版权所有，人们一直对这些颠覆性技术将取代人类工人甚至使某些工作过时的担忧和担忧。然而，随着企业开始整合这些技术并将 AI/ML 素养引入他们的团队，他们注意到与具有更智能认知功能的机器一起工作实际上提高了员工的能力和技能。

　　例如，在营销领域，企业已经在使用 AI/ML 工具来帮助他们将潜在线索和他们可以从潜在客户那里获得的商业价值归零。在工程方面，人工智能和机器学习工具支持预测性维护，能够预测和告知企业设备的服务和维修要求。此外，人工智能/机器学习技术广泛应用于法律等知识领域，以细读不断增加的数据量并为特定任务找到正确的信息。

　　8. 创意领域

　　创造力被广泛认为是一种只有人类才能拥有的技能。但是今天，我们正在目睹机器中创造力的出现。这意味着AI正在逐渐接近真正的智能。

　　我们已经知道AI可用于创作艺术、音乐、戏剧甚至视频游戏。2022 年控制工程网版权所有，GPT-4 和Google Brain的到来将重新定义 AI 和 ML 技术在创造力领域的可能性边界。人们现在可以从我们的AI机器朋友那里期待更多自然的创造力。

　　今天，AI技术的大部分创造性追求，更像是对AI潜力的展示。但随着人工智能技术将进入我们的日常创作任务，例如写作和平面设计，这种情况或将在 2022 年发生重大变化。

　　AI和ML的所有这些趋势很快就会影响全球的企业。这些颠覆性技术强大到足以通过帮助组织实现其业务目标、做出重要选择以及开发创新产品和服务来改变每个行业。预计到 2027 年控制工程网版权所有，AI/ML行业预计将以 33% 的复合年增长率增长。

　　数据专家、数据分析师、CIO 和 CTO 应该考虑利用这些机会来扩展他们现有的业务能力，并使用这些技术来为他们的业务带来优势。相关数据显示，43%的制造企业在其员工队伍中增加了数据科学家/数据质量分析师，35%的制造商希望在5年内也这样做。