الاتجاه الأول الذي تم تحديده هو التعلم المستمر، والذي يعالج تحدي تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من تعلم معلومات ومهارات جديدة دون فقدان المعرفة المكتسبة مسبقًا. هذه المشكلة، المعروفة باسم "النسيان الكارثي"، تمت معالجتها تقليديًا عن طريق إعادة تدريب النماذج بمزيج من البيانات القديمة والجديدة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون هذا النهج مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً ومعقدًا، مما يجعله غير متاح للعديد من المؤسسات.

لاحظ بن ديكسون، في مقال له في VentureBeat، أن مجال الذكاء الاصطناعي آخذ في النضوج، وأن المؤسسات تركز بشكل متزايد على استخلاص قيمة ملموسة من تطورات الذكاء الاصطناعي. هذا التحول يدفع البحث في التقنيات التي تسهل إنتاج تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يؤكد تقرير VentureBeat أن الاختراقات في الذكاء الاصطناعي لم تعد تتعلق فقط بذكاء نموذج واحد، ولكن تتعلق بكيفية تصميم الأنظمة من حوله. من المتوقع أن تكون الاتجاهات الأربعة التي تم تحديدها بمثابة مخطط للجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

تتجاوز آثار التعلم المستمر مجرد الكفاءة. من خلال السماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتكيف والتطور باستمرار، يمكن أن تصبح أكثر استجابة للبيئات المتغيرة واحتياجات المستخدمين. وهذا مهم بشكل خاص في المجالات الديناميكية مثل الرعاية الصحية والمالية، حيث تظهر باستمرار بيانات ورؤى جديدة.

الاتجاهات الثلاثة الأخرى التي تم تحديدها في تقرير VentureBeat لم يتم تضمينها في المادة المصدر.