人工智能技术近期趋势：一项范围综述
机器学习
2025-06-24 v3 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
人工智能在多个领域中愈发普遍。智能手机、社交媒体平台、搜索引擎和自动驾驶汽车只是利用人工智能技术提升性能的应用中的少数例子。本研究遵循系统综述和荟萃分析优先报告条目（PRISMA）框架，对当前最先进的人工智能技术进行范围综述。目标是找出人工智能技术研究不同领域中使用的最先进技术。使用了人工智能与机器学习领域的三种知名期刊：Journal of Artificial Intelligence Research、Journal of Machine Learning Research 和 Machine Learning，并考察了 2022 年发表的文章。对技术解决方案设定了若干限定条件：该技术必须针对可比方案进行测试，必须采用普遍认可或有充分依据的数据集，且结果必须显示相对于可比方案的改进。技术开发最重要的部分之一是如何处理并利用从多源收集的数据。数据可能高度非结构化，技术解决方案应能以最少的人工干预利用这些数据。本综述结果表明，创建标注数据集非常费力，利用无监督或半监督学习技术的技术方案正被越来越多地研究。学习算法应能够高效更新，且预测应具备可解释性。在现实世界应用中使用人工智能技术时，安全性和可解释预测在大规模采用前必须加以考虑。
引用
@article{arxiv.2305.04532,
title = {Recent Trends in Artificial Intelligence Technology: A Scoping Review},
author = {Teemu Niskanen and Tuomo Sipola and Olli Väänänen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04532},
year = {2025}
}