2018 年，你的研究领域涌现出哪些具有发展前景的方向和技术？
在此之前，我们在处理序列数据，尤其是自然语言方面，主要依赖于循环神经网络（RNN）及其变种，比如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型虽然在很多任务上取得了不错的成绩，但它们有一个根本性的缺陷：顺序处理。这意味着模型在处理一个词或一个时间步的时候，只能依赖于之前的信息。这不仅效率低下（无法并行化），而且在处理长序列时，信息会随着时间步的增加而衰减，导致“长程依赖”问题难以根本解决。
而2017年底Google Brain团队发布的“Attention Is All You Need”这篇论文，简直就是一场革命。它提出了Transformer模型，完全抛弃了RNN的循环结构，转而完全依赖于注意力机制（Attention Mechanism）。
Transformer的“魔力”何在？
1. 自注意力（SelfAttention）机制： 这是Transformer的核心。它允许模型在处理序列中的每一个元素时，都能“关注”到序列中的所有其他元素，并根据它们与当前元素的相关性来分配不同的权重。打个比方，当你在阅读句子“The animal didn't cross the street because it was too tired”时，自注意力机制能够帮助模型理解“it”指代的是“animal”，而不是“street”。它通过计算每个词与其他所有词之间的关联度，然后加权求和，得到一个更具上下文感的表示。这种机制能够直接捕捉到词与词之间的远距离依赖关系，彻底解决了RNN的长程依赖问题。
2. 并行计算能力： 由于Transformer不再有循环依赖，它可以同时处理序列中的所有元素。这意味着模型训练和推理的速度可以大大加快，这对于处理海量数据和构建更大、更强的模型至关重要。
3. 编码器解码器（EncoderDecoder）的强大组合： Transformer的经典结构包含一个编码器和一个解码器。编码器将输入序列（比如源语言句子）转化为一系列上下文相关的表示，而解码器则利用这些表示，并结合之前生成的词，来生成输出序列（比如目标语言句子）。在这个过程中，注意力机制在编码器和解码器之间也发挥了关键作用，让解码器在生成每个词时，都能“注意”到输入序列中最相关的部分。
2018年的“爆发”：预训练模型的崛起
Transformer的出现，为后续的大规模预训练模型奠定了基础。2018年，我们见证了几个里程碑式的预训练模型的诞生：
ELMo (Embeddings from Language Models): 虽然ELMo使用了LSTM，但它开创了“上下文相关的词向量”的先河。它通过训练一个双向LSTM语言模型，为每个词生成基于其上下文的向量表示，这比静态词向量（如Word2Vec）有了巨大的飞跃。
GPT (Generative Pretrained Transformer): OpenAI发布的GPT模型，直接采用了Transformer的解码器部分，并进行了一个单向的语言模型预训练。它在生成文本方面表现出了惊人的能力，标志着生成式预训练模型的强大潜力。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 同样是2018年，Google推出了BERT，这可能是当年最轰动的技术之一。BERT采用了Transformer的编码器部分，并引入了Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 两种预训练任务。MLM允许模型同时关注一个词的左侧和右侧上下文（双向性），极大地增强了模型对语言结构的理解。NSP则帮助模型理解句子之间的关系。BERT的出现，几乎在所有NLP下游任务（如问答、文本分类、命名实体识别等）上都刷新了当时的最佳记录，一时间“BERT化”成了NLP界的流行语。
为什么说这些方向和技术“具有发展前景”？
1. 通用性与迁移学习： Transformer架构的强大之处在于其通用性。通过在大规模无标注文本上进行预训练，模型能够学习到丰富的语言知识和世界知识。然后，只需要在非常少量的标注数据上进行微调（finetuning），就可以在各种下游NLP任务上取得极佳的效果。这极大地降低了在特定任务上训练模型的门槛，并加速了AI在各个领域的应用。
2. 生成能力的飞跃： GPT等生成式模型展现出的连贯、有逻辑的文本生成能力，为内容创作、对话系统、代码生成等领域打开了新的想象空间。
3. 理解能力的深化： BERT等模型对语言的深层理解，使得机器在理解人类意图、分析文本含义方面取得了前所未有的突破。这对于信息检索、智能客服、情感分析等应用至关重要。
4. 研究范式的转变： 2018年标志着NLP研究从“任务驱动”向“模型驱动”的转变。研究者们不再仅仅关注针对特定任务设计模型，而是更加重视构建强大的通用预训练模型，然后通过微调来解决各种问题。
5. 算力与数据的推动： Transformer的并行计算特性，与当时GPU算力的飞速提升以及互联网积累的海量文本数据相结合，成为了驱动这些突破的关键因素。
当然，2018年也并非完美无瑕。Transformer模型，尤其是其大规模预训练版本，需要巨大的计算资源和数据，这带来了“算力门槛”和“数据偏见”等挑战。但不可否认的是，2018年，Transformer架构及其衍生出的预训练模型，为我们打开了一个全新的时代，其影响力和发展潜力，至今仍在持续释放。可以说，那一年的技术突破，奠定了当前人工智能，特别是自然语言处理领域发展的主基调。
网友意见
我来抛砖引玉介绍一种 高能物理实验 的未来神级技术——光子对撞机。
高能物理实验往往需要使用 粒子对撞机 加速带电的粒子，带电粒子不断被加速到接近光速，它们以极高的能量头对头撞的粉身碎骨，质量转化为能量，能量又转化为质量，创造出新的粒子。
对撞机能让粒子获得极高的能量，是利用了电场对带电粒子的加速作用，这意味着粒子只有在带电的情况下，才能被对撞机加速获得更高能量。所以现在的高能物理实验中使用的粒子对撞机要么加速电子（例如北京正负电子对撞机），要么加速质子（例如欧洲的大型强子对撞机），也有加速带电的重离子（例如兰州近代物理所的重离子加速器）。
一种粒子要能被对撞机加速提高能量，粒子必须稳定而且带电。迄今为止，国际高能物理学界建造了超过20台正负电子对撞机，5台强子对撞机，1台电子质子对撞机，还设想了正负mu子对撞机，这些对撞机都基于带电粒子。
然而，我们从未建造过光子对撞机。
现在的对撞机对“光子”束手无策，北京正负电子对撞机没法直接提高光子的能量，欧洲大型强子对撞机也没辙，因为光子是中性的，勉强不来。
范遥眉头一皱，说道：“郡主，世上不如意事十居八九，既已如此，也是勉强不来了。”
赵敏道：“我偏要勉强。”
物理学家像赵敏一样不服气，偏要勉强。光子不带电，怎样才能提高光子的能量？答案是：逆康普顿散射。
在“康普顿效应”中，高能光子和低能电子发生碰撞，光子的能量传递给电子导致光子能量降低变成低能光子。“逆康普顿效应”则反之，低能光子从高能电子处获得能量变成高能光子。
在光子对撞机中，光子通过逆康普顿效应获得更高的能量，随后可以让光子相互碰撞产生其它新粒子。光子对撞机提高光子能量的原理并不复杂，那为什么我们迄今没有造出光子对撞机？
主要有两方面的原因：
（1）光子对撞机的概念是作为高能电子对撞机的补充而提出的，比如日本未来计划建造的国际直线对撞机ILC，欧洲未来的CLIC，原计划的ILC和CLIC的电子能量高达TeV量级，依托它们的光子对撞机能量甚至更高，属于高能物理的“能量前沿”。在这种情况下，ILC和CLIC本身都还没有建造出来，更不要说依托ILC和CLIC的光子对撞机了，乐观估计还要等个二十年吧。
（2）光子对撞机的概念多年前就被提出来了，一直以来，光子对撞机需要的超强激光技术仍不成熟。
不过近几年，“事情正在起变化”。
为什么我们要一根筋的直接冲着高能量去呢？我们不一定从一开始就造个TeV高能量的光子对撞机，何不选择先建造一个低能量的作为起步？希格斯玻色子在2012年被发现的时候质量是125GeV，远低于当初人们的预期，日本人还因此改变了国际直线对撞机的方案，把计划的能量调低了跟中国的环形正负电子对撞机竞争。
针对（1），如果建造一个超高能的光子对撞机，会有很多不确定性，我们没法预期超对称粒子或者其它新物理现象的能区是多大。研究希格斯粒子需要几百GeV，研究粲夸克只需要几个GeV，研究mu子的相关物理仅仅需要几百MeV，研究光子和光子之间的散射甚至要几个MeV的能量就足够了啊。如果是这样，造一个能量较低的光子对撞机已经够用，低能量的光子对撞机不需要超高能电子加速器，现有的电子加速器已经够用！
针对（2），与光子对撞机概念刚刚提出的时候不同，如今的强激光技术已经获得长足发展，现在的激光技术已经可以满足建造较低能量光子对撞机的需求。
光子对撞机的基本构型示意图如下：
如上图所示，两束高能电子束相对运动（图中带箭头的红线），分别朝着两电子束发射激光，激光与电子束迎面碰撞发生逆康普顿散射被反弹获得更高的能量，两束被反弹的高能激光（图中带箭头的蓝线）相互对撞，就可以产生新的粒子。下面的图更详细地描述了激光被加速和对撞的过程。
需要注意的是，“低能量”光子对撞机的“低能量”是相对于超高能量的TeV光子来说的，这种“低能量”的光子仍然比日常生活中的可见光能量要高得多，传统的激光器仍然没法产生实验所需的能量足够高的“低能量”光子。
与传统激光器不同，未来的光子对撞机所用的激光很可能来自“自由电子激光”（FEL），这是一种来源于二十世纪80年代美国“星球大战”计划军用激光武器的技术。传统激光器在产生激光时需要激光介质，利用介质的受激辐射产生激光。自由电子激光不需要传统的激光介质，它使用粒子加速器加速电子到接近光速，让高能电子在周期性振荡的磁场中运动，电子即发射出高能光子。
上世纪的美国为了发展激光武器拨款给科学家研究自由电子激光，科学家发展这项技术用于科学研究，这是另一个故事了。
长远来看，想要建造一台用于产生希格斯粒子的高能光子对撞机，是一件有点遥远的事情。因为日本的国际直线对撞机和欧洲的CLIC想要建成，起码要等二十年。
建造世界第一台光子对撞机却不一定奔着高能量去，一个低能光子对撞机是可期的。近几年，意大利和日本都提出了他们的低能光子对撞机计划，自由电子激光技术的发展大大提高了光子对撞机的建造可行性，世界上的第一台光子对撞机很有可能在未来几年出现。
低能光子对撞机可以用于研究光子和光子之间的散射，还有光子对撞产生正负电子对的过程。这是量子电动力学已经预言，实验却尚未发现的现象。中能光子对撞机可以用来研究c夸克物理或b夸克物理，高能光子对撞机可以用来研究W/Z玻色子和希格斯粒子。对于希格斯工厂来说，光子对撞机可以通过 直接产生希格斯粒子，和正负电子对撞机通过 产生希格斯粒子相比，光子对撞机需要的能量更低而且更干净。
2018年8月的北京香山科学会议上，中国科学家也提出了自己的光子对撞机方案，利用中国现有的电子加速器进行改造即可。现有的北京正负电子对撞机，合肥光源，上海光源都有改造的潜力，改造的花费预计在1亿人民币左右，这个预算包括了加速器、激光和探测器，改造需要的时间大约3~5年。
相比于环形正负电子对撞机CEPC的近400亿人民币预算和15年左右的建造周期，光子对撞机的费用和时间要少得多，这不失为北京正负电子对撞机退役之后的一个备选方案。
【完】
参考资料：
[1] Weiren Chou, Introduction to Muon Collider & Gamma Collider
[2] Kwang-Je Kim & Andrew Sessler, Gamma Gamma Collider
[3] ICFA Beam Dynamics Newsletter No. 60
[4] 香山科学会议第631次学术讨论会报告
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