虽然人工智能通过在聊天机器人、智能相机和智能内容生成等日常工具中的应用变得越来越普遍，但还有一个不太被认可但却非常强大的进步，就是它准备重新定义数据科学家与数据量不断增长并且复杂化的数据集之间的交互和使用方式。自然语言处理、强化学习和计算机视觉等新兴人工智能趋势都将带来数据科学的下一个前沿，提供强大的工具，使专业人员能够从数据中获取最大的价值。

这些工具将会简化现有的流程，并为我们如何看待和理解数据提供新的视角。为了展示它们，我们将回顾人工智能中一些鲜为人知的关键趋势，我们相信这些趋势将在2023年从根本上重塑数据科学领域。

自动机器学习（AutoML）的兴起

AutoML站在新兴人工智能趋势的前沿，准备为数据科学领域带来革命性的变化。该技术通过自动化模型选择、超参数调整和特征工程等复杂任务，极大地简化了机器学习模型的创建。

AutoML的采用不仅将增强人工智能的民主化，使具有最少ML专业知识的专业人员能够开发有效的模型，而且还将开创数据科学效率和生产力的新时代。

用可解释人工智能（XAI）解码人工智能决策

随着人工智能模型变得更加复杂，其决策过程往往变得更加不透明。这个令人沮丧的问题催生了可解释人工智能（XAI）模型的趋势。

XAI旨在揭开人工智能如何做出决策的神秘面纱，提供新的透明度和可理解性，随着人工智能在医疗、金融和法律等关键领域不断找到新的应用，这一点变得越来越重要。

对于在这些不断增长的行业中运作的数据科学家来说，彻底了解XAI对于有效沟通和遵守监管是必不可少的。

强化学习释放潜能

强化学习（Reinforcement Learning）虽然不是一个新颖的概念，但它在数据科学中正迅速获得关注。从广告投放到推荐系统，RL的自适应和个性化方法有望通过优化各种流程带来变革。

特别是今年，随着企业意识到并利用其未开发的潜力，预计RL的采用速度将迅速加快。

使用联合学习平衡洞察和隐私

在IT的各个领域，对强大的隐私和数据安全的需求不断增长，这导致了一个被称为联合学习的概念的迅速出现。这项技术允许人工智能模型从持有本地数据样本的多个分散设备或服务器中学习，从而绕过交换敏感数据的需要。

随着全球隐私法规的不断收紧，联合学习可以为数据科学家提供一种在维护用户隐私的同时解锁有价值洞察的方法。

用图神经网络（GNN）解锁洞察力

随着更复杂、更互连的数据集变得可用，图神经网络（GNN）的价值逐渐显现。

与传统的人工智能模型不同，GNN能够处理形成图形的数据，这使其成为从事社交网络分析、推荐系统甚至分子化学等任务的数据科学家的宝贵资产。

用量子机器学习加速计算

量子机器学习，也称为QLM，是人工智能的一个关键趋势，已经影响了数据科学的几个领域。机器学习和量子物理的这一令人兴奋的交叉点将给整个行业带来重大变化，使各种规模的公司都能关注这一点。

量子计算机具有比经典计算机更快地执行复杂计算的潜力，可以加速数据处理和分析任务，这是每个数据科学家都应该关注的发展。

用AI简化编码

人工智能与编码任务的日益融合正在改变软件开发和数据科学的运作方式。

这项技术的突出例子，如GitHub的Copilot，展示了自动化日常编码任务、提高代码质量和减少错误的潜力。这一趋势有望大大提高该领域的效率。

利用合成数据生成克服数据挑战

合成数据生成（Synthetic data generation）涉及创建紧密模拟真实数据的人工数据，为数据收集中的挑战提供了解决方案。

当隐私问题限制了数据的可用性，或者在数据收集过程中很难捕捉到罕见事件时，合成数据生成可能会重新定义数据科学家如何训练他们的模型，这尤其有益。

此外，它还提供了改进测试场景的潜力，能够在不同条件下对机器学习模型进行严格评估，从而增强其稳健性和可靠性。

用数据增强来增强模型

另一种被称为数据增强（Data augmentation）的趋势，即通过修改现有数据集来创建新数据，在提高模型性能和稳健性方面具有巨大的前景。

这种新兴的人工智能趋势在数据可用性有限的领域尤其有益，例如医学成像。数据增强有望成为数据科学家追求更准确、更稳健模型的重要工具。

Edge AI优先考虑隐私和效率

物联网设备的激增导致了边缘人工智能的出现，它涉及直接在设备上而不是在云中处理数据。

边缘人工智能在速度、隐私和成本效益方面提供了许多显著的好处，它是一个重要的趋势，将影响数据处理任务的执行方式和地点，使数据科学家保持关注变得至关重要。

用自然语言处理（NLP）提炼人类语言理解

虽然NLP并不是一个新领域，但它的不断发展和日益成熟使其成为一个值得关注的关键趋势。

Transformer模型和改进的情绪分析等进步为数据科学家提供了理解和生成人类语言的强大工具，彻底改变了数据分析和数据交互，打开了新的机会之门。

人工智能在计算机视觉领域的开拓性快速发展

近年来，计算机视觉越来越受欢迎，随着一系列先进技术的出现，这种势头预计将延续到2023年。最近发布的YOLOv8就是一个很好的例子，它证明了该领域的创新远未结束，预示着一年的不断进步和增强。

合成数据生成是我们之前讨论过的一种方法，在计算机视觉中发挥着关键作用，支撑着该领域的许多进步。它的快速增长突显了它在创建多样化和复杂的数据集以训练日益复杂的计算机视觉模型方面的重要性。

人工智能趋势对未来数据科学的影响

数据科学平台市场预计将从2022年的963亿美元增长到2030年的3787亿美元，并以16.43%的复合年增长率增长，很明显，数据科学是一门具有巨大重要性和潜力的学科。

这一预期增长是由数据科学的快速进步推动的，包括大数据、预测分析、人工智能，以及数据和技术日益复杂的理论和实践应用。

随着企业努力保持竞争力并利用新兴机遇，他们比以往任何时候都更全面地部署数据科学。驾驭这些人工智能趋势将是驾驭数字化转型浪潮、释放新可能性并将数据科学领域推向未知领域的关键。