AI相关工作的需求频繁增加，尤其是在数据科学和机器学习职位方面，人们相信，正如约100年前电力改变世界一样，人工智能也将改变世界。吴恩达教授（美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授）曾反复强调一句名言：“AI是新电力。”

  人工智能领域进步飞快：由于有图形处理器（也称显卡，GPUs）和大量数据，人工智能的解决能力和计算能力提高，我们才可以在深度学习和现代算法方面占据领先地位。

  最初的电脑占据整个房间，发展到如今巴掌大小的智能手机和人工智能，它们现在能执行人脸识别、异物检测等曾经被视为不可能完成的任务。

  还有其他一些引人关注的领域，如机器人技术、电子技术等，也在与时俱进，向更高领域进阶。本文将研究五大人工智能或AI组合技术和趋势，这些技术和趋势将超越想象，传遍整个世界。

  未来几十年，机器人技术将大有前景，在现实世界中，它实施的领域选择将非常广泛。

  机器人技术应用场景范围很广，包括工厂和工业中的工业机器人和机械臂、探索火星或月球等外行星的太空漫游车、军事应用、医疗用途等。然而，未来AI与机器人结合将成为一种创新方法，改变未来几年格局。具有人工智能集成的机器人将可处理、计算、评估和执行所需的人类行为。

  机器人技术和AI在未来发展空间很大。数据科学项目与机器人的集成潜力巨大，可以用很少的人力物力在工业中实现一流的产品制造。机器人和AI能力无限，在处理手头任务方面具有巨大的潜力。AI和机器人是工业应用自动化任务的强大组合，在各种现实用例中潜力无限。

  至于大家所担忧的科幻影片中基于AI的机器人将夺走人类工作或征服世界，完全是庸人自扰。对于前者，机器人总是需要某种人类行为的干预，而对于后者，距离实现真正的人工智能还有非常长的路要走。因此，至少在未来20年内，上述两种担忧完全没必要。

  深度学习和AI在自然语言处理方面已经取得了长足的进步，从简单的LSTMs，已发展到使用BERT、transformers、序列到关注序列模型等。

  生成式预训练的Transformer 3是一种自动回归语言模型，它运用深度学习来生成人能理解的文本，是由位于旧金山的AI研究实验室OpenAI创建的GPT-n系列中的第三代语言预测模型。

  开发的GPT-3模型是自然语言处理领域的一次进展。OpenAI在将近1,750亿个训练参数上训练了该模型的权重，该模型无需任何人为干预即可撰写完整的新闻文章和杂志。

  不断投入资金和加大支持力度使得这些领域发展和进步不断，从工业领域的人工智能一直到游戏领域的人工智能的研究呈指数级增长，将获得巨大的生产力和广泛的成功。

  云计算是计算机系统资源（尤其是数据存储和计算能力）的按需可用性，而无需用户直接进行主动管理，该术语通常用于描述网络上可供许多用户使用的数据中心。

  云计算和人工智能的结合真正颠覆了该领域，当这两种出色的应用实践相结合，成就让人瞩目。和AI集成的云计算的主要优势是具备广泛的可用资源。

  GPUs可用于执行复杂的深度学习计算，并将这些人工智能模型部署到云端，增加受众，这是一项巨大的成就。谷歌合作实验室是一个很好的平台，可以建立Jupyter笔记本，用于评估、计算并分享AI项目。

  物联网（IoT）描述了嵌入传感器、软件和其他技术的物理对象（“物”）网络，目的是利用互联网与别的设备和系统来进行数据连接和交换。

  人工智能与物联网的结合形成了一个全新有趣又独特的研究分支，简称为“人工物联网”或“ AIOT”。启用了AI的物联网（IoT）能够创建智能机器，该机器可以模拟智能行为，同时支持基本上没有人为干扰的决策能力。

  随着AI在嵌入式物联网设备上的融合，如树莓派、英伟达Jetson Nano等，可以开发出一些利润丰厚、对全社会有益的杰作。虚拟助手（例如Alexa，Siri或Google AI）的一些示例显示了高级智能和未来的可能性。

  GANs在2014年由Ian Goodfellow开发并首创，被认为是深度学习的未来，因为其具有创造从未存在过的视觉和图像的惊人能力。生成式对抗性网络是当前深度学习的高峰，其曲线正在不断改进。

  不可否认，GANs是未来趋势，它将永远变革人工智能。笔者必须指出两个网络——生成器和鉴别器，二者相互对抗，并存在小小的争议。

  生成器试图创建真实的假图像，以绕过鉴别器的基本检查，而鉴别器的作用是捕获假副本。这种猫和老鼠式的追逐导致了从未出现过的独特样品发展，它真实存在，远超人类想象。

  人工智能领域能轻松实现无限的优化和发展，这些主要的新兴趋势只是人工智能及其同代人未来的一个迹象。人工智能就在我们身边，这样的领域的加快速度进行发展着实让人着迷，新技术及人工智能的崛起令人兴奋不已。未来拥有无穷想象！