信息摘要：
毫無疑問，2023年將是人工智能進步重塑制造、零售、金融、營銷、媒體和許多其他成熟行業的一年。
毫無疑問，2023年將是人工智能進步重塑制造、零售、金融、營銷、媒體和許多其他成熟行業的一年。
人工智能將繼續引起人們的興趣，甚至困擾——目前還不知道如何利用它。然而，由技術進步和廣泛行業的具體應用驅動的創新已成為不可逆轉的趨勢，而且往往會取得良好的成果。我們應該對生成式AI持開放態度，因為未來數月和數年的發展可能會給整個社會帶來進步。
生成式AI變得有創意……
生成式AI令人著迷的地方在于，它不是分析現有數據，而是根據在先前工作中訓練的機器學習算法創建新的原創內容。開發人員已經使用它來生成圖像或文本、編寫代碼、繪畫和插圖，甚至創建視頻和聲音。當然，它還不完美，而且經常會產生不同的結果。不過，在接下來的幾年里，生成式AI將開發出類似于人類的內容創建能力，以促進數字內容的創建。這意味著，可能會出現基于生成人工智能的整個基礎設施和生態系統，以促進沒有技術專業知識的人訪問模型和服務。它還讓每個人都有能力提高自身的效率和生產力。
人工智能也有第六感……
正如人類發展出多種感官來探索、享受和生存世界一樣，人工智能也能夠從不同來源學習以實現進化。多模態預訓練模型結合不同類型的數據，包括圖像、文本、語音和數字數據，以了解世界。這樣一來，便可進入人工智能領域。與之前的單一模塊不同，這些人工智能模型將吞噬許多不同類型的數據并同時處理，從而為許多應用帶來新的速度和準確性。在處理和理解數據、信息共享、增強內部運營甚至簡化和優化客戶體驗方面，這可能對組織產生積極影響。
當今的人工智能是為了提高生產力
多模態預訓練模型在理解、提取、生成和回答問題方面優于單模態模型。通過讓企業能夠訪問高級模型和數據分析，多模式預訓練模型可以幫助提高當今數字經濟中的企業生產力、敏捷性和效率。
人工智能有助于更好地了解云
如今，越來越多的企業正在遷移到云端。然而，云正在成為集成服務的拼湊物，現在越來越難以分離。它可能很難導航，即使是云專家一次也只能吸收和保留這么多信息。由于招聘有能力的IT員工變得更具挑戰性，云人才短缺，因此可以理解為什么越來越多的云服務提供商正在使用AI技術來降低復雜性，并更有效地管理云部署。
人工智能增強數字成像
想到像智能手機這樣小巧的東西可以拍攝出色的照片和視頻，真是令人著迷。這種能力歸功于計算成像。計算成像的出現將進一步改變人類和機器感知世界的方式。使用人工智能和信號處理等技術，數字成像使智能手機能夠像專業級相機一樣工作。通過讓每個人都可以使用這種高科技工具，數字成像正在發生革命性的變化，例如，通過增強人像照明來減少振動。
人工智能正蓄勢待發
為了提高人工智能的處理效率，出現了一種稱為“內存處理”的新計算機架構。傳統的計算機系統架構使用獨立的處理器和內存單元來執行數據處理任務。這需要在處理器和主存儲器之間不斷地來回傳輸數據。內存處理通過將處理直接帶到數據存儲的位置來克服數據傳輸，從而降低功耗并提高系統性能。這種內存處理將成為人工智能時代的關鍵和普遍的計算架構。開發人員一直在構建內存計算芯片，為廣泛的人工智能應用提供支持，從虛擬現實和增強現實到天文數據計算。
當然，關于最適合AI的應用程序存在很多爭論。但正如我們在過去發現的許多新興技術一樣，相信生成式AI也會找到與其他成熟技術共存的位置。隨著它的成熟，將補充人類勞動力的技能，幫助我們在工作場所或家庭中提高效率和創造力。
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