毫无疑问，当你看到这篇文章时，肯定已经在网上阅读过或听说过被称为人工智能或AI的无处不在相关术语。
当您思考人工智能时，可能会想到深度学习、人工神经网络等有关技术，但人工智能到底是什么，它又是如何应用的？您是否真正了解？
新冠疫情增加了人工智能在一些企业中的应用，人工智能近几年得以蓬勃发展。IDC（互联网数据中心）在2019 年预测，到了2023年，人工智能技术投资将达到979亿美元。在新冠肺炎流行病席卷全球之后，人工智能的应用显著增加，并且趋势仍然强劲。
本文将带您了解2023年人工智能行业的6大技术趋势，以便您了解人工智能的发展进度。
从长远来看，AI下一大方向是使用机器学习和自然语言处理技术来管理更多的非结构化数据。通过利用这些技术，企业可以生成机器人流程和自动化(RPA)技术，用于简化企业内部运营流程和数据。
计算机行业增长最快的领域之一是RPA。它只支持结构化数据，这是它唯一的缺点，也是RPA企业最大的困境。
在人工智能的帮助下，非结构化数据可以快速转化为结构化信息，进而产生相应的成果。这是人工智能最重要的趋势之一。
IT行业对人工智能的部署一直在稳步增长。
人工智能可以帮助企业获得实时的投资回报率，让企业更加直观化地看到他们的劳动成果。Simion 机构预计将有更多企业开始大规模利用人工智能并将其用于生产分析、决策流当中。
所谓“可解释性”是指人工智能模型在其决策过程中所做出的选择、决策的原因、方法，以及决策的内容，这些需要人们了解清楚。
简单来说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。
但目前来看，人工智能的可解释性低是一个事实，用户信息中心 Tealium 的产品管理合伙人Dave Lucas表示，2023年将更加关注AI的可解释性，能够准确地理解每个属性将如何影响机器学习算法的最终预测或结果。
专业服务供应商 Exigent 的客户创新总监 Rico Burnett 表示，2023年云计算解决方案将受到人工智能的重大影响。人工智能将协助维护和控制云资源，以及已使用的大量数据。
随着IT系统的复杂性在过去几年中不断提升，这导致了运维效率和运维成本的大幅增加。出于这种需求，AIOps智能运维应运而生。
AIOps是Gartner在2016年时便提出的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，简单来说，AIPos是基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。
借助AIOps可以对大量数据进行增强分析，帮助企业确保应用性能，快速降低IT成本。
预计到2023年，人才短缺将继续阻碍人工智能的发展与使用。
确保更多人了解人工智能是缩小这一差距至关重要的一点。
到2023年，要确保更多企业和人员可以使用人工智能方案解决问题，这样他们就可以专注于技术、学习技术，并以此促进工作方式的转变，提升更高的工作效率。
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