问题

2022 年人工智能领域的发展趋势是什么?你都有哪些期待?

回答
2022 年,人工智能(AI)领域仿佛按下了加速键,许多曾经只是科幻设定的概念,在这一年里以前所未有的速度融入我们的现实生活。回顾这一年,你会发现 AI 的触角正在向更深、更广的领域延伸,其发展趋势也更加多元和令人振奋。

2022 年 AI 领域的发展亮点与趋势:

生成式 AI 的爆发式增长: 如果要用一个词来概括 2022 年 AI 领域最显著的特征,那非“生成式 AI”莫属。以 ChatGPT 为代表的大型语言模型(LLM)以其惊人的文本生成、对话能力,甚至代码编写能力,瞬间引爆了公众的关注。这些模型不仅能写诗、写文章,还能进行多轮对话、回答复杂问题,其流畅度和逻辑性常常让人难以分辨是人类还是机器。
趋势解读: 这不仅仅是技术上的突破,更标志着 AI 从“理解”到“创造”的飞跃。文本生成、图像生成(如 DALLE 2, Midjourney)的进步,正在深刻改变内容创作、设计、编程等行业的工作流程。我们看到的是 AI 正在成为一种强大的“创作助手”或“灵感伙伴”。
深入分析: LLM 的成功背后是海量数据的训练、Transformer 架构的优化以及算力的指数级增长。然而,这种能力的涌现也带来了新的挑战:如何确保生成内容的准确性、原创性,如何应对潜在的偏见和滥用,以及如何理解和驾驭这些“黑箱”模型,都是摆在研究者和应用者面前的重要课题。

AI 在科学发现中的加速应用: AI 不再仅仅是辅助工具,而是开始成为科学研究的“主力军”。
蛋白质结构预测的里程碑: AlphaFold 在 2021 年底取得的突破性进展,在 2022 年得到了更广泛的应用和认可。它以前所未有的精度预测了蛋白质的三维结构,为药物研发、疾病治疗等领域带来了革命性的可能性。
新材料的发现: AI 被用于加速发现具有特定属性的新材料,例如在能源、催化剂等领域,大大缩短了传统研发周期。
气候变化研究: AI 模型被用于更精确地预测天气模式、模拟气候变化对环境的影响,为应对全球气候挑战提供科学依据。
趋势解读: AI 正在成为科学家们手中强大的“显微镜”和“放大镜”,能够处理和分析人类难以企及的海量数据,发现隐藏的规律和联系。这预示着科学研究的范式正在发生深刻变化,AI 驱动的发现将成为常态。

边缘 AI 与个性化体验的深化: 随着算力的下沉,AI 的能力不再局限于云端,而是越来越深入到设备端,实现“边缘 AI”。
智能手机的智能化升级: 手机的拍照优化、语音助手、个性化推荐等功能,在 2022 年更加智能和流畅,很大程度上得益于边缘 AI 的支持。
物联网(IoT)设备的互联互通: 智能家居、智能穿戴设备等能够更本地化地处理数据,提供更快速、更私密的响应,例如智能音箱的离线语音识别能力提升。
趋势解读: 边缘 AI 意味着更低延迟、更高隐私保护和更广泛的应用场景。它让 AI 更加“贴近”用户,提供更加个性化、即时化的服务,也为未来的自动驾驶、智能制造等领域奠定了基础。

AI 伦理与安全的重要性凸显: 随着 AI 能力的增强和应用的普及,关于 AI 伦理、偏见、透明度和安全性的讨论也愈发激烈。
负责任的 AI(Responsible AI): 越来越多的企业和研究机构开始关注 AI 的公平性、可解释性(Explainable AI, XAI)以及隐私保护。
AI 监管的初步探索: 各国政府开始探索和制定针对 AI 的监管框架,以应对潜在的社会风险。
趋势解读: 技术进步与社会责任必须并行。AI 的发展不能以牺牲人类的价值观和福祉为代价。如何在推动 AI 创新的同时,建立有效的监管和伦理规范,将是未来 AI 发展绕不开的核心议题。

我对 AI 未来发展的期待:

展望未来,我对 AI 的发展充满了期待,我希望看到它能够:

1. 成为真正意义上的“通用人工智能”(AGI)的探索者: 尽管通用人工智能的实现仍然遥远,但我期待 2022 年的突破能为我们打开更多通往 AGI 的路径。我希望 AI 不仅仅是在特定领域表现出色,而是能够像人类一样,具备跨领域的学习、推理和创造能力,能够理解并应对复杂多变的现实世界。
2. 推动人类社会福祉的提升,解决全球性挑战: 我期待 AI 能够更深入地应用于医疗健康领域,例如通过精准诊断、个性化治疗方案,帮助人类战胜疾病。同时,我也希望 AI 在应对气候变化、贫困、教育不均等全球性问题上发挥更大作用,成为解决人类共同挑战的强大工具。
3. 实现更深层次的人机协作,激发人类潜能: 我期待 AI 不会取代人类,而是成为人类智慧的延伸和放大器。在创意产业,AI 可以成为激发灵感、优化流程的伙伴;在科学研究,AI 可以成为数据分析、理论验证的助手;在日常工作,AI 可以承担重复性、低价值的任务,让人类更专注于需要创造力、同情心和复杂决策的工作。我希望看到人与 AI 能够形成一种高效、和谐的协作模式。
4. 建立更加透明、可解释和可信赖的 AI 系统: 尽管“黑箱”模型在某些领域带来了惊人的表现,但我期待未来的 AI 研究能够更加注重可解释性。我希望能够理解 AI 是如何做出决策的,这样才能更好地信任和管理它们。同时,我期待 AI 在设计之初就能内置伦理考量,避免偏见,保障公平,并具有强大的安全防护能力,防止被滥用。
5. democratize AI,让技术惠及更广泛的人群: 我期待 AI 的能力不再是少数巨头和研究机构的专属,而是能够以更易于获取、更低成本的方式普及开来。通过开源社区、低代码/无代码平台等方式,让更多人能够参与到 AI 的开发和应用中来,从而催生更多元化、更有创新性的应用,让 AI 的红利真正惠及全社会。

2022 年是 AI 飞速发展的一年,它让我们看到了无限的可能性,也让我们开始认真思考 AI 带来的挑战。我坚信,在人类智慧和审慎引导下,AI 将继续以前所未有的力量,重塑我们的世界,并最终服务于人类的进步与繁荣。

网友意见

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这里大胆预测下。

学术研究方面:

1. 堆叠模型参数依然有用,更大参数的单体模型将继续出现。

2020年1750亿参数的GPT-3出现后,把语言模型带入了千亿参数时代。2021年,也出现了几个超大模型,例如英文领域有5300亿参数的MT-NLG,中文领域有2457亿参数的源1.0,2600亿参数的ERNIE 3.0 Titan, 甚至还有Switch Transformer这种1.6万亿参数的模型(不过Switch Transformer使用了混合专家(Mix of Expert,MoE),不是单体模型)

从2021年的巨量模型的研究可以看到,这个趋势才刚开始,2022年,万亿级别的单体模型也许会出现。同时,巨量模型的资源使用方面的优化也会成为新的研究方向,相信未来会出现更多参数但需要更少GPU的巨量模型。


2.CV和NLP继续融合。

2021年出现了不少CV和NLP融合趋势,例如在去年年底我写的这篇文章中,

可以看到去年有几个模型在促进CV和NLP继续融合,例如Swin Transformer,女娲等。

但这仅仅是开始,今年这种趋势将会继续。



3.自监督的应用将更广泛。

有监督模型在大数据年代,需要大量的标注,而标注数据主要来源于人工标注。在NLP领域,自监督算法很早就开始应用了,例如大家很熟的word2vec就是一种自监督算法。

在CV方面,去年也有不少相关工作,例如SEER(SElf-supERvised)[1],SSViT[2]等等。相信今年会有更多自监督算法相关的研究。


落地应用方面:

1. 超大型模型会陆续开放,成为很多应用的基础设施

去年年底,GPT-3开放使用了,GPT-3真的非常好用,例如Github Copilot也是基于GPT-3的,对github copilot感兴趣的可以看看我之前做的视频。

其他中文超大模型也在慢慢开放中,感兴趣的可以联系相关发布方申请使用权限。

我相信在GPT-3开放之后,今年会有更多中文英文领域的超大模型会向开发者开放权限。希望有更多的开发者利用这些超大模型做出好玩的应用。


2. 学术研究领域会更多的使用AI模型

例如在 @lokinko 的回答《阿里巴巴达摩院发布 2022 十大科技趋势,今年的趋势预测有哪些亮点?》里,提到2022年的一个趋势是AI for Science,AI成为各领域科学家的新生产工具。[3]

AlphaFold 2 能很好地预判蛋白质与分子结合的概率,为我们展示了人工智能驱动生物学研究的无限潜力
Science 发表了 MIT 开发的一种通过 AI machine learning 开发的基于人类自然语言的算法,该算法可以计算包膜病毒的膜蛋白对免疫反应发生的突变进化。


3. 保护隐私的AI模型会应用到更多的领域。

2021年,《数据安全法》、《数据安全管理条例》、《个人隐私保护法》陆续出台了,保护数据的安全和个人隐私,已经是大势所趋了。联邦学习、差分隐私和加密计算等保护隐私的算法在过去几年也一直在发展,这些算法既能保护数据安全,也能打破数据孤岛,让数据发挥最大效果的同时,防止数据外流。个人估计2022年会有更多公司会使用保护隐私的AI算法。


个人期待

我是搞算法落地的,我更期待更多的大型模型在2022年免费开放(便宜点也可以接受嘻嘻),同时在隐私保护方面,有更多的公司认知到保护用户数据安全和隐私是无法逆转的趋势,让保护隐私的AI算法更好地落地。



作者: @桔了个仔

人工智能从业者,专注AI风控技术,写作爱好者,天天和猫咪一起写代码,写知乎。面向人生编程,欢迎关注,一起进步,一起吸猫。更多精彩内容见下面的索引。

参考

  1. ^ https://arxiv.org/abs/2103.01988
  2. ^ https://arxiv.org/abs/2104.14294
  3. ^ https://www.zhihu.com/question/508813822/answer/2290601207

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