一些技术 ， 如LIME ， 通过扰动输入和评估对输出的影响来提高模型的可解释性 。另一种流行的技术（SHAP）通过分析特征组合及其对结果增量的相应影响 ， 使用基于博弈论的方法 。它创建可解释性分数 ， 以突出对输出贡献更大的输入方面 。例如 ， 在基于图像的预测中 ， 可以突出显示导致输出的主导区域或像素 。随着人工智能对商业和社会的影响不断增加 ， 人们也面临着由这些复杂用例产生的各种道德问题 。正在研究适当的数据治理框架、揭露偏见的工具和透明度因素 ， 以保持符合法律和社会结构 。模型将被彻底测试漂移、谦逊和偏见 。适当的模型验证和审计机制 ， 内置可解释性和可重复性检查 ， 将成为规范 ， 以防止道德失误 。
4.自适应人工智能锐化和提升客户和品牌体验行业领先的零售商正在大力投资 ， 通过人工智能提高运营效率和客户体验 。零售商店将越来越多地成为提升品牌知名度和客户体验的焦点 ， 而不是简单的交易中心 ， Adaptive人工智能将成为这一转变背后的力量 。基于计算机视觉和基于边缘的人工智能系统的无障碍购物体验将减少等待时间和麻烦 ， 这将是一个主要的增长领域 。未来的零售商店还将能够提供高度个性化的建议 ， 并基于内置基础设施支持的视频分析生成的实时洞察 ， 打造无缝的客户旅程 。
店内分析将根据商店中不同通道的停留时间提供智能见解 。通过多渠道整合过去的购物历史 ， 并将人口统计资料纳入其中 ， 将丰富客户体验 ， 使体验式购物具有高度沉浸感和乐趣 。全渠道管理将通过自适应人工智能得到增强 ， 它将提供高度场景相关的帮助 。对话式人工智能 ， 再加上AR和VR等新兴技术 ， 将增强商店员工完全重新定义实体店购物体验的能力 。
5.边缘人工智能将变得更加普遍边缘人工智能通过强大的深度学习 ， 使普通消费设备具有场景感知能力 ， 有巨大的能力改变人们的日常生活 。基于边缘的人工智能将因为更轻的模型和高性能GPU计算的可访问性而变得更便宜 。边缘模型使用本地基于场景的学习 ， 并在适当的时间与中心模型同步 ， 从而减少带宽和能源需求 。这些价格合理的智能设备将彻底改变零售、制造业和能源公用事业等各个领域 ， 用于质量检查、预测性维护以及健康和安全等用例 。
由于较低的计算需求而导致的成本下降将催生智能和响应式设备的市场 。对于数据管理受到严格监管的医疗保健和金融等行业来说 ， 数据要求的降低将是一个福音 。每个边缘设备的模型都是根据特定的边缘环境定制的 ， 关键数据永远不会出现在边缘网络之外 。边缘人工智能将在智能仓库、制造业和公用事业等领域普及 。随着企业越来越意识到笨重模型的巨大能源需求 ， 将采用基于边缘的人工智能来减少人工智能的碳足迹 ， 并实现可持续发展目标 。防抱死装置会让车主在一直踩刹车时 ， 它会一松一放的关闭和打开刹车油路 ， 防抱死装置电脑基本上是每秒15次左右的点刹 ， 防止汽车抱死发生 ， 防抱死装置提高短距离的安全停车 。就因为这样 ， 每次刹车防抱死装置都是不断的点刹 ， 所以车主们在踩刹车时会有种踏板跳动的感觉 。
【2023年有哪些人工智能发展趋势】
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