本文将涵盖对 2022 年商业格局的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 趋势预测，但读者需要记住，企业仍在与大流行、劳动力短缺、经济危机、等诸多问题因素。虽然全球一些企业在这些全球危机期间确实变得更加强大，但许多企业并没有，但对于几乎每个人来说，先进技术已经彻底改变了我们的生活和工作方式。

2020 年和 2021 年让我们意识到技术是潜在的有利救星，当然也是危机期间的重要指南。人工智能、机器学习和相关技术有可能将传统的商业模式从完全混乱的状态转变为高度简化、成本友好和高效的工作流程。


“智能”组件智能数字网格主要是指 AI、ML（和相关技术），因为这两者驱动智能机器的“大脑”以提供商业价值。AI 和 ML 在智能数字商业世界中协同发挥关键作用——使机器能够模仿人类思维和人类任务。企业已经学会相信先进技术并支持技术支持的商业模式。

对 2022 年人工智能和机器学习趋势的讨论从统计数据开始，这些数据显示了这里所介绍的想法的进展：

百分之九十三环境可持续性目标（由联合国定义）可以通过人工智能来实现
以目前的采用速度，可持续的人工智能系统有潜力创造 3820 万个工作岗位 在全球范围内
从 2020 年到 2027 年，全球人工智能驱动的网络安全市场预计将以 复合年增长率为 23.6%，到预测期结束时达到 460 亿美元
虽然 51% 的企业计划实施人工智能对于自动化流程，25% 的公司已经在这样做
2020年，80%的行政人员都在忙碌加速 业务流程的自动化举措
到 2023 年，大型组织中 40% 的基础架构和运营 (I&O) 团队将使用 人工智能驱动的增强解决方案，目的是让忙碌的 IT 人员腾出更多的时间从事更具战略性的工作
根据一个2020 年麦肯锡报告, 66% 的企业通过人工智能系统获得了更高的收入
2021年，74% 的公司 为 AI 项目拨款 50,000 美元或更多，与 2020 年相比，AI 预算大幅增加 55%
到 2022 年，预计每家公司都将拥有 35个人工智能项目 开发中
到 2023 年，人工智能专业人士必须表现出对负责任的人工智能原则确保他们的职业生涯
2022 年影响人工智能采用业务的因素
“启动试点看似简单，但将它们部署到生产中却是出了名的挑战……虽然成功的潜力巨大，但从人工智能计划中产生业务影响的时间比预期的要长得多。” — Gartner 高级总监分析师 Chirag Dekate


以下是一些可能对 2022 年整个组织的 AI 项目实施产生重大影响的因素：

Appen、Gartner、McKinsey 或世界经济论坛提供的统计数据反映了 AI 的 IT 预算增加
大流行引发的商业数字化以前所未有的方式加速，从而创造了一个市场高技能 IT 劳动力2021年
包括美国、英国和中国在内的 50 个国家国家人工智能战略开发中。这可能会鼓励其他国家发起类似的努力
一些环境问题需要使用人工智能，例如应对气候变化的努力
2020 年，美国联邦调查局收到网络犯罪投诉增加 69% 与 2019 年相比。网络犯罪的爆炸式增长催生了对人工智能驱动的网络安全解决方案的迫切需求
2020年，只有11% 的 AI 采用者看到了投资回报率来自他们的人工智能项目。Alegion and Dimensional Research 的一项调查表明，78% 的 AI/ML 项目 从未体验过完整的实施，可能是由于 C Suite 支持率低
2022 年将出现哪些人工智能趋势？
这技术目标文章表明人工智能正在向“概念设计、更小的设备和多模式应用”发展，这将共同主导行业领域。量子人工智能已被用作这种前进趋势的一个例子。

如前所述，多模态学习、AutoML、概念设计、民主化人工智能、负责任的人工智能或量子机器学习——所有这些都出现在 2021 年的人工智能研究领域——将在 2022 年通过行业应用显示出更大的影响。

一长串人工智能趋势可能会在 2022 年主导商业格局。以下是五个值得关注的主要人工智能趋势：

增强型业务流程和系统： 2022 年将推动由人工智能驱动的所有类型的自动化系统，例如增强型数据管理和增强型分析，以实现卓越运营、成本效率和弹性。云的综合影响，机器人过程自动化 (RPA)和物联网，将使人工智能增强的自动化成为企业梦想成真。
负责任人工智能的兴起： “负责任的人工智能有助于实现公平……”，研究副总裁 Svetlana Sicular 说高德纳. 越来越多的行业部门要求自动生成决策的系统必须能够解释决策背后的逻辑。此外，此类决定必须完全没有偏见（公平）。现有的行业出版物清楚地表明“道德、负责任的人工智能使用将成为 2022 年人工智能的决定性趋势之一”。
在网络安全中使用人工智能：人工智能算法已被用于防止网络攻击、监控企业网络、检测恶意软件和其他应用程序。现在，商业用户受到智能黑客的困扰，他们操纵模型训练中使用的数据，通过逆向工程 AI 系统访问敏感数据，或检测企业系统中的安全漏洞。为了应对这些网络威胁，企业现在希望人工智能解决方案能够密切筛选用于模型训练的所有数据，并在人工智能模型中注入特殊的安全元素。
使用人工智能应对环境威胁： 2022 年，企业和政府部署了强大的人工智能解决方案来应对碳排放量、化石燃料的使用、全球变暖和森林砍伐。谷歌的一个案例研究将深度学习应用于他们的数据中心冷却技术，并取得了40%. 减少能源消耗。
医疗保健中的超自动化：医疗保健提供系统将允许护理提供者做出更快、更准确的决定；帮助制药公司在创纪录的时间内将高质量的产品推向市场；简化医疗保健系统工作流程；并通过自动化人工来降低成本。
在这篇福布斯帖子中，作者和业内人士伯纳德·马尔谈论此处未提及的 2022 年其他 AI 趋势。

2022 年值得关注的机器学习 (ML) 趋势
机器学习由数据科学提供支持的解决方案允许模型模仿人类任务并更精确、更有效地完成它们。为了在竞争激烈的商业世界中保持竞争力，组织必须在其运营中采用并实施基于机器学习的解决方案。

这里有一些最近的机器学习趋势可以在 2022 年使企业受益：

无代码机器学习：因为无代码机器学习不涉及建模、算法开发、收集数据、再训练、调试等耗时的过程，所以它经济、简单、易于部署和实施。这种解决方案开发系统不需要专家数据科学职员。ML 技术的最新发展，如生物特征面部识别，彻底改变了现在开发 ML 解决方案的方式。
Tiny ML：由于在大型服务器上处理的 ML 算法可能会因数据来回传输而耗时，因此更好的方法是在边缘设备上使用 ML 算法。这种 TinyML 方法的许多好处包括低功耗、低带宽、高隐私和低延迟。
全栈深度学习：这种方法导致库和框架自动执行特定任务以增强敏捷性。
生成对抗网络 (GAN)：在 GAN 中，两个相互竞争的神经网络相互补充。一个网络生成图像（生成网络），另一个（判别网络）评估图像。这样，GAN 不需要任何形式的人工干预。机器通过图像样本自学。
One Shot, Few Shot, Zero Shot 学习：通常要让 ML 模型学习，必须提供大量数据。在某些情况下，使用大量图像来教授模型可能会变得过于复杂和多余。因此，当前的做法是使用单个图像、几个图像或不使用图像来教模型。在一次镜头学习中，两个子网络将要识别的图像与参考图像进行比较。两幅图像之间的相似程度指导模型的决策。另外两种做法是使用少量图像。这种学习方法的最终目标是使用有限的数据来训练模型。

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