作者：Joydeep Bhattacharya
原文鏈接：https://dzone.com/articles/top-5-data-science-ai-and-ml-trends-for-2022
編譯：郭露
預計到2027年，全球人工智能市場將達到驚人的2000億美元，大資料市場將增長至1030億美元，其中軟體開發約占45%，與此同時，全球深度學習市場將高達400多億美元，復合年均增長率為39.2%，
如今資料科學、人工智能和機器學習等技術的規模正在迅速擴大，在過去兩年的疫情期間，這些技術在醫療和經濟復蘇等方面發揮了重要作用，例如電子病歷、醫療機器人、智能影像識別、經濟預測等等，今年3月，清華大學與中國醫學科學院合作決議新冠病毒RNA基因組結構，并通過人工智能技術發現了治療新冠肺炎有效藥物，
現在，讓我們看看在2022年技術領域中的資料科學、人工智能和機器學習將有哪些發展趨勢，
1. 小資料和微型機器學習（TinyML）
小資料是指在無需大資料分析的情況下，用戶能夠訪問并獲得可操作的資料，其優勢是體量小、管理難度低，且更易于理解，簡單來說，小資料能讓用戶對資料進行快速地認知分析，
TinyML模型是一種機器學習演算法，主要目的是讓微控制器或低功耗硬體更加便捷智能，一般來說，在終端和邊緣側的微處理器上實作的機器學習程序就叫做TinyML，TinyML模型占用的空間非常小，但能夠處理嵌入式計算應用中的大規模應用，例如物聯網，
Zyro公司的資料科學家Mantas Lukauskas表示：“我們80%的作業重點在資料上——模型及其部署只是人工智能應用程序中的一部分”，此外，和大型計算機或服務器相比，微控制器的價格要低得多，因此對于小型企業或個人而言，微控制器更為實用，
舉個例子，TinyML可用于攝像頭的物件檢測系統，盡管攝像頭可以捕獲高解析度影像，但其存盤空間極為有限，在保留所有資料的情況下，往往只能降低解析度，但如果攝像頭內置了資料分析功能，則只會捕獲所需物件的畫面，同時保留高解析度，
2022年，小資料和微型機器學習將會進一步應用到越來越多的嵌入式系統中，其中包括汽車、可穿戴式設備、家用電器、工業設備、農業機械等，
2. 自動機器學習（AutoML）
AutoML（Automated Machine Learning）是指將自動化和機器學習相結合的方式，能夠使計算機獨立完成更復雜的任務，從而解放人類的雙手，其最大的好處在于，無論是誰都能夠通過AutoML創建自己的機器學習應用程式，這對非專業人員來說更容易上手，
如今，開發人員能夠在最短的時間內建立大規模的ML模型，并且保障模型的質量，在今后，AutoML甚至可能實作資料資料清洗和準備等迭代程序的自動化，
2012年，華為首批“天才少年”中的鐘釗在入職不到一年的時間里就與團隊把AutoML技術應用到數千萬臺華為手機上，首次實作AutoML大規模商用，去年，其團隊又研發出端到端像素級的AutoML流水線，成功將視頻攝影原型演算法的復雜度降低百倍，再次創下業界與學術界的奇跡，在2022年，AutoML將進一步涉及各個領域，
3. 深度偽造和合成資料的生成式人工智能
Deepfake是由“deep machine learning”和“fake photo”組合而成的單詞，指的是深度學習模型在影像合成、替換領域的應用，最常見的方式是AI換臉技術，先進的人工智能還可以將老照片和老電影的清晰度提高到4K甚至更高水平，
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是指人工智能演算法，可使用現有內容（例如文本，音頻檔案或影像）產出新的相似內容，盡管生成式人工智能在近幾年越來越趨娛樂化，但某些領域中，它依舊有著巨大的優勢，例如教育、影視、藝術和刑事等等，
2021年10月，Gartner發布了2022年重要戰略技術趨勢，生成式人工智能位列12項重要戰略之首，預計到2025年，生成式人工智能將占所有生成資料的10%，而目前這一比例還不到1%，
4. AI-on-5G
在2022年，人工智能和5G將通過最快的云訪問和資料處理技術來推動下一波技術創新，
5G的優勢在于延遲極低，帶寬更大且連接穩定，5G的優勢與人工智能的決策能力相結合，能夠大大優化設備和云之間的計算速度，
在許多行業中，AI和5G的組合已經有著高效的表現，能夠部署快速、安全和低成本的物聯網設備和智能網路，例如，在汽車制造業中，搭載5G網路的具有深度學習演算法的視覺檢測軟體可以更快地識別車輛的缺陷，因此，汽車制造商可以檢測并分析裝配線上的質量問題，并實時觀察智能設備的反應，
除此之外，人工智能和5G相結合還能夠更快地分析并建立智能交通，從而改善城市的安全和空間管理，
5. 人工智能芯片
盡管通用硬體能夠處理人工智能任務，但要使用深度學習技術，通用硬體依舊缺乏足夠的性能，因此，對于想要使用高效運行人工智能應用程式的處理器的公司來說，人工智能芯片越來越成為它們的首選，
隨著人工智能的興起，人工智能芯片能為中國在處理器領域實作突破性發展提供了絕佳機遇，國內人工智能芯片發展目前還處于起步階段，但已然呈現出欣欣向榮的局面，先后出現了地平線、海思半導體、寒武紀科技等公司，
在特殊系統調整后，人工智能專用處理器可優化深度學習等任務性能，同時具有并行計算的能力，除此之外，專用人工智能硬體可提供比傳統芯片高4-5倍的帶寬，
人工智能專用處理器能夠大大提高為商業云服務的資料中心網路公司的性能，此外，它也將促進公司內部的人工智能計算，
如今人工智能處理器已經運用在金融、安防、早教以及無人駕駛等眾多領域，在2022年將進一步發展，例如，涉及實時面部識別的監控軟體，如網路攝像機監控、監控攝像頭等，可以預見，未來誰先在人工智能領域掌握了生態系統，誰就掌握住了這個產業的主動權，
總結
在2022年，小資料和TinyML、自動機器學習、生成式人工智能、AI-on-5G和AI芯片等等將不斷實作突破，資料科學、人工智能和機器將進一步促進技術的發展和創新，并為各個行業提供更好的改進方案，為了在這個日新月異的行業中保持競爭力，我們需要不斷學習了解技術趨勢，從而得到更大的回報，
【參考資料】
https://www.gartner.com/en/documents/4006921-top-strategic-technology-trends-for-2022-generative-ai
https://dzone.com/articles/top-5-data-science-ai-and-ml-trends-for-2022
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