从而鼓励更广泛的应用。我们将看到更多能够媲美贝叶斯法的深度学习方法，以及概率编程语言能够更好地与深度学习相融合。8、自动机器学习：无需编程即可创建模型简述：开发机器学习模型是一项耗时长且必须由专家驱动的工作，包括数据准备、特征选择、模型或技术选择、训练和调试等。自动机器学习旨在使用多种不同的统计学和深度学习算法来自动化这项工作。意义：自动机器学习被视为人工智能工具“***化”的一个部分，用户可以借助它在没有高0级编程技能的情况下开发机器学习模型。这将加快数据科学家创建模型的速度。我们将看到更多的商业化自动机器学习包，以及自动机器学习与更广泛的机器学***台的整合。9、数字孪生体：超越工业应用的虚拟复制品简述：数字孪生体是一种虚拟模型，用于物理或心理系统的详细分析和监测。数字孪生体的概念起源于工业界，广泛用于分析和监测诸如风电场或工业系统等。现在，通过使用基于智能体的建模（用于模拟自动智能体的行为和交互的计算模型）和系统动态学（计算机辅助的策略分析和设计方法）等，数字孪生体被广泛应用于非物理对象和流程管控中，例如预测客户行为等。意义：数字孪生体可以帮助促进物联网(IoT)的发展和更广泛的应用，为预测性诊断和维护物联网系统提供了一种方法。展望未来
有望在实体系统和消费者选择建模中看到更多数字孪生体的使用。10、可解释的人工智能：打开黑匣子简述：目前，有许多机器学习算法正在使用中，它们可以在各种不同的应用场合中感知、思考和行动。然而，其中许多算法被认为是“黑匣子”，人们对于它们是如何计算出结果几乎是一无所知。可解释的人工智能意在进一步开发机器学习技巧，在产生更多可解释的模型的同时保持人工智能预测的准确性。意义：可解释、可证明且透明的人工智能对建立技术信任至关重要，这会促进更广泛地采用机器学习技巧。我们预测，在开始大规模采用人工智能之前，企业可能会将可解释的人工智能作为一项要求或者醉佳实践，与此同时，***可能会将可解释的人工智能作为未来的一项法规要求。AI（ArtificialIntelligence），人工智能的英文缩写。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。接下来我们说说AI的发展趋势。垂直领域应用潜力大人工智能市场在零售、交通运输和自动化