近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
一、 生成式AI（Generative AI）的爆炸式发展：从文本到多模态的飞跃
生成式AI无疑是近两年最耀眼的明星。它指的是能够创造新的、原创内容的AI模型，这些内容可以是文本、图像、音频、视频甚至是代码。
1. 大语言模型（LLMs）的进化：对话能力、理解力与推理能力的飞跃
更强大的对话能力和理解力： 以ChatGPT（GPT3.5，GPT4系列）、Bard（现已整合到Gemini）、Claude等为代表的大语言模型在理解自然语言和进行流畅、连贯的对话方面取得了惊人的进步。它们能够理解复杂的指令、上下文信息，并生成富有逻辑性和创造性的回答。
细致体验： 你可以和它们“长篇大论”，讨论某个哲学观点，它们能理解你的论点并提出反驳或补充。你可以让它们扮演某个角色进行对话，它们能模仿其语气和风格。你还可以让它们总结冗长的文档，提取关键信息，甚至进行文学创作，写诗、写故事，都能达到令人印象深刻的水平。
多模态能力的整合： 最令人兴奋的进展之一是LLMs开始具备处理和理解多模态信息的能力，即同时处理文本、图像、音频等不同类型的数据。
GPT4V (Vision): 这个版本能够理解用户上传的图像。你可以上传一张图，然后问它“这张图里有哪些东西？它们之间有什么关系？有什么故事可以围绕这张图来编织？” 它能够准确识别图像中的物体、场景，并根据图像内容进行推理和创作。例如，你可以上传一张菜的照片，问它“这张菜怎么做？” 它不仅能告诉你做法，还能根据食材的特点给出优化建议。
Gemini系列: Google的Gemini模型更是原生支持多模态，能够同时处理文本、代码、音频、图像和视频。这意味着AI可以更全面地理解世界，并进行跨模态的生成。想象一下，你给AI一段视频和一段文字描述，让它生成一段与之匹配的配乐，或者根据一段音频指令来操作视频剪辑软件。
代码生成和理解的提升： LLMs在编写、解释和调试代码方面也取得了巨大进步。
GitHub Copilot等工具: 这些工具能够根据你的代码上下文，实时预测并生成代码片段，极大地提高了开发效率。它们甚至可以根据自然语言描述生成完整的函数或类。
代码解释和重构: 你可以把一段复杂的代码交给AI，让它用简单的语言解释其功能，或者找出潜在的bug并提出修改建议。这对于学习编程或者理解遗留代码非常有帮助。
长文本处理和推理能力的突破： 新一代的LLMs能够处理更长的输入文本（称为上下文窗口），从而更好地理解和推理复杂的文档、书籍甚至整个代码库。
场景应用： 律师可以利用AI快速阅读和分析大量的法律文件，找出相关的判例；研究人员可以利用AI总结大量学术论文，发现新的研究方向。
2. 图像生成AI的革新：从模糊到写实、可控性的飞跃
扩散模型（Diffusion Models）的崛起： Stable Diffusion, Midjourney, DALLE 3等模型通过扩散模型技术，实现了前所未有的图像生成质量和多样性。它们能够根据文本描述（Prompt）生成高度逼真、富有艺术感的图像。
细致体验： 你可以用非常具体的语言描述你想要的图像，例如“一只穿着宇航服的猫，漂浮在星空中，背景是色彩斑斓的星云，光线柔和而梦幻，画风类似于梵高。” AI会根据你的描述生成一幅令人惊艳的画作。你还可以控制图像的风格、构图、色彩等，甚至可以上传一张参考图，让AI在此基础上进行变化。
可控性提升： 近期的模型在可控性上也做得更好。你可以通过添加“负面提示”（Negative Prompt）来排除不想要的元素，或者使用“图像提示”（Image Prompt）来指导风格和构图。
视频生成AI的初露峥嵘： 虽然仍处于早期阶段，但视频生成AI也取得了突破性进展。
RunwayML Gen2, Pika Labs: 这些工具能够根据文本描述或者静态图像生成短视频片段。你可以描述“一只小狗在草地上奔跑”，AI就能生成一段这样的动态画面。虽然目前生成的视频在连贯性和质量上还有待提高，但其潜力巨大。
3. 音频生成与编辑的进步：逼真的语音合成与音乐创作
高质量语音合成： AI能够生成非常逼真的人声，并能模仿不同的口音、情绪和语速。
语音克隆： 一些技术甚至可以根据一段短暂的语音样本，克隆出与原声高度相似的声音。这在音频书籍制作、配音等领域有广泛应用，但同时也引发了关于深度伪造的担忧。
音乐创作： AI也开始涉足音乐创作，能够生成不同风格的旋律、伴奏甚至完整的歌曲。例如，Suno AI等工具可以根据歌词和风格要求，创作出包含人声演唱的完整歌曲。
二、 AI在科学研究领域的深度应用：加速发现与解决复杂问题
AI不再仅仅是生成内容，它已经成为科学家们解决复杂问题的强大工具，加速了科学发现的进程。
1. 材料科学：新材料的发现与设计
AI辅助材料设计： AI模型可以通过学习大量的材料数据，预测和设计具有特定性能的新材料，例如更轻更强的合金、更高效的催化剂、更耐用的电池材料等。
具体应用： DeepMind的GNoME项目利用AI预测了数百万种稳定新材料的结构，其中许多可能是前所未见的，为材料科学家提供了宝贵的线索。
加速实验过程： AI可以优化实验参数，预测实验结果，从而大大缩短新材料的研发周期。
2. 生物医药：药物研发与疾病诊断的革新
药物发现与设计： AI模型能够分析海量的生物数据，预测药物与靶点的相互作用，设计更有效的药物分子，并优化药物的药代动力学性质。
AlphaFold的贡献： DeepMind的AlphaFold系列模型在蛋白质结构预测方面取得了革命性进展，能够以前所未有的精度预测蛋白质的三维结构。蛋白质结构是理解生命活动和设计药物的关键，AlphaFold的成果极大地推动了生物学和医学研究。
疾病诊断与预测： AI在医学影像分析（如X光、CT、MRI）方面表现出色，能够帮助医生更早、更准确地发现癌症、眼疾等疾病。它还可以分析基因组数据，预测个体患病的风险。
个性化医疗： AI可以根据患者的基因信息、生活习惯等数据，制定更个性化的治疗方案。
3. 气候科学与环境保护：预测与应对气候变化
气候模型优化： AI可以分析海量的气候数据，提高气候模型的准确性，从而更精确地预测未来气候变化趋势。
灾害预警： AI可以帮助预测极端天气事件（如洪水、干旱、森林火灾）的发生，并提前发出预警，为防灾减灾争取宝贵时间。
能源效率优化： AI可以优化能源消耗，例如在智能电网中平衡供需，提高可再生能源的利用效率。
三、 AI在机器人和自主系统领域的进步：更智能、更灵活的交互
AI的进步使得机器人和自主系统能够执行更复杂的任务，并在更不可预测的环境中运作。
1. 机器人手臂的灵活性与通用性
仿真与强化学习： 通过在仿真环境中进行大规模训练，机器人能够学习更复杂的抓取、装配、操作任务，甚至在现实世界中迁移这些技能。
视觉伺服与感知能力： 结合先进的视觉和感知技术，机器人能够更好地理解周围环境，做出更精确的动作。例如，机器人手臂可以在混乱的堆料中精准地抓取特定物体。
2. 自动驾驶技术的持续演进
感知能力的提升： 传感器（摄像头、雷达、激光雷达）和AI算法的结合，使得自动驾驶汽车能够更全面、更准确地感知周围环境，识别行人、车辆、交通标志等。
决策与规划的优化： AI模型能够学习更安全的驾驶策略，应对复杂的交通场景，如变道、避障、紧急制动等。
限定场景的应用落地： 虽然完全自动驾驶仍面临挑战，但在特定区域（如港口、矿区、固定路线的物流）的自动驾驶技术已经开始落地应用。
3. 人形机器人与具身智能的探索
Atlas、Optimus等： 波士顿动力公司的Atlas和特斯拉的Optimus等人形机器人展示了越来越强的运动能力和任务执行能力。它们能够行走、跳跃、搬运重物，甚至执行一些简单的家务劳动。
具身智能： 这个领域的目标是让AI拥有“身体”，能够通过与物理世界的交互来学习和理解。这涉及到感知、决策、行动的整体整合，是AI研究的前沿方向。
四、 AI的伦理、安全与监管的讨论：机遇与挑战并存
随着AI能力的飞速发展，围绕其伦理、安全和监管的讨论也日益深入和迫切。
偏见与公平性： AI模型可能继承训练数据中的偏见，导致不公平的决策，例如在招聘、信贷审批中歧视特定群体。研究人员正在努力开发检测和减轻AI偏见的方法。
隐私保护： AI模型通常需要大量数据进行训练，如何在使用数据的同时保护个人隐私是一个重要的课题。
信息安全与滥用： 生成式AI的强大能力也带来了新的安全风险，例如生成虚假信息、深度伪造内容、网络钓鱼等。各国政府和科技公司都在探索有效的监管和防护措施。
就业影响： AI的自动化能力可能取代部分工作岗位，引发对未来就业市场的担忧。同时，AI也将创造新的就业机会，要求劳动力技能的转型。
AI的“黑箱”问题： 理解AI模型是如何做出决策仍然是一个挑战，这对于建立信任和确保AI的可靠性至关重要。可解释AI（Explainable AI, XAI）的研究正致力于解决这个问题。
总结
近两年，人工智能领域最有趣的进展集中在生成式AI的爆发和AI在科学研究中的深度赋能。大语言模型和图像生成模型的能力大幅提升，不仅为创意产业带来了革命性的工具，也改变了我们与信息交互的方式。同时，AI在材料科学、生物医药等领域的应用，正以前所未有的速度推动科学发现，解决人类面临的重大挑战。
然而，伴随这些令人兴奋的进展，我们也必须正视AI带来的伦理、安全和社会问题，并积极寻求解决方案，确保AI技术能够以负责任和有益于全人类的方式发展。未来的AI发展将是技术创新、应用落地与伦理规范并重的过程。
网友意见
没进展
必须要给艺术家大厂 OpenAI 排面，当然了，我是肯定不会讲使用了钞能力的 GPT-3 的。
之所以把 OpenAI 叫做艺术家大厂，是因为他们的网站前端与博客封面做得太美了，充满了抽象艺术的迷幻色彩。让我感觉这是一个脱离了工程师低级趣味的工程师团队，真的太喜欢逛他们的网站了。
截个主页瞧瞧：
说到近两年有趣的进展，值得一提的是 OpenAI 在机器人灵巧手单手拧魔方上的进展。
这是一篇2019年10月的paper，所以也算是近两年吧。这个领域发展的太快了，我差点以为这是五年前的工作了。Paper 链接：Solving Rubik's Cube with a Robot Hand。视频如下：
说实话，让我单手拧个魔方都可能会拧到手抽筋，更不用说视频后面的外界干扰实验了。所以第一次看到这项工作的时候，我心中只有一个词：惊艳。
此外，作为一个颜控，机械臂的喷漆满足了我对美学的追求，曾经被我用到了专栏文章的封面。
视频中有句话我很喜欢:
We tried to build robots learn a little bit like humans do by trial and error.
Trial and error 的精神才是 Reinforcement Learning 这个分支留给我们的宝贵财富。
第二项工作还是强化学习，利用多智能体协作、对抗实现捉迷藏。
Paper Link: Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula
视频中的蓝色小人逐渐学会：
- 利用地形躲藏；
- 移动可移动物体堵住房门；
- 多个小人分工合作，同时移动多个物体堵门；
- 抢先一步收走红色小人的斜坡状物体（66666）；
- 甚至利用可移动物体搭建一个安全的封闭空间；
- 提前锁定红色小人可以surf的物体。
红色小人呢：
- 学会利用斜坡状的可移动物体搭梯子翻墙；
- 爬上方块，来一场box surfing冲进蓝色小人的保护圈；
即使这是大规模分布式学习的结果，可能学了不知多少亿次，但是其体现出的智能性和策略性都让人耳目一新。
The most important: all of these works are learning from scratch!
就像 @Flood Sung 在 Deep Reasoning 开篇中提到的，我们现在想要让机器去解决人也需要思考一下的任务。
最后感慨一句，一个有情怀的研究院，会把每一项 project 当作独一无二的艺术品来看待。
1. 一个很酷的技术：Speech2Face[1]
这是一种神经网络模型，可以仅通过语音来重现某人的面孔。
结果并不是完美的，但相似之处也是显而易见的。
它是由麻省理工学院开发的，相关的研究论文[2]于2019年5月底发表。利用了数百万来自YouTube和其他来源的视频片段被用来训练这个模型。
如果有足够的数据，计算能力和时间，神经网络可以通过分析视频片段，将声音与面部配对以及找到两者之间的模式和趋势来“学习”如何重建人脸。
模型所生成的脸部会准确地重建鼻子，嘴唇，脸颊和骨骼等结构，除了眼睛之外，其余全部都可以重建。这个ML模型之所以能够work，是因为准确表示的特征在外观和语音之间具有直接相关性。例如，声音较深的人可能比声音较高的人有更宽的鼻子或下巴，而眼睛的形状和大小通常不会对某人的发音产生太大影响，这也是眼睛的重建工作不够准确的原因。
下面是作者列出的所有相关特征。相关性从-1到1，0为不相关，1为绝对相关性:
可以想象这样一个场景，你正在打电话和某个素不相识的妹子交谈。
听着她的轻声细语，你大概率在脑海中脑补出这样一幅场景：一位性格内敛，皮肤白晰，骨骼纤细，柔弱水灵，从小说吴侬软语长大的妹子，正撑着油纸伞走在寂静的雨巷。
与此同时，一幅典型的南方温婉姑娘的长相，想必也早已浮现在你的脑海里。
虽然你脑海中的形象可能与我的有所不同，但重要的是，我们两个都针对具有南方轻柔口音的女生提出了一些通用的“平均”形象。她可能是你平时遇到过或者相识的南方女生形象，或者某几个形象的组合。
这就是目前Speech2Face的工作方式，但是它有多达数百倍的模式可供考虑。其实我们的大脑已经可以部分完成Speech2Face的工作，例如能够仅通过声音来识别我们的同学朋友等。
这是Speech2Face的其他一些结果：
现在有些工作试图将Speech2Face与Nvidia的GAN [3]（生成对抗网络）结合起来：
上面所有这些面孔都是由GAN生成的，它们都不存在于现实生活中。它们是神经网络输出的结果，该神经网络充分了解了实际人类的常见特征和模式，可以自行创建它们。甚至可以将神经网络的输出发送回输入，以进一步对其自身进行训练，从而为训练提供几乎无限的数据。
GAN可以创建不存在的人类面孔，Speech2Face可以通过声音来构建面孔。WaveNet [4]已经可以构建接近真实的人声了，他们的结合现在看来只是时间问题。
也许在不到10年的时间里，我们可能就有能力创造出一个声音和外表都和真实人类一样的人造生命，而且很难分辨出其中的区别，不会有大叔面孔萝莉发音这种事情发生。
2. 另外，GAN（生成对抗网络）必须值得一提
尽管有答主已经介绍过了，但是有一些应用我想再分享一下：
GAN是Ian Goodfellow在2014年提出的深度学习领域中一个相对较新的概念，从那时起，它就动摇了应用于图像，文本和音频的AI。简而言之，GAN是一种神经网络，它会生成与训练集中的数据相同的伪随机变量。例如：
动态肖像：
虚假演讲:
甚至不存在的人类形象：
3. 还有，Nvidia的GauGAN也是一个极其有趣的应用
今年早些时候，Nvidia开发了一种名为GauGAN的AI，它可以通过粗糙的涂鸦来创建逼真的风景。看看下面的示例：
该系统使用生成对抗神经网络将粗糙的分割图转换为真实的世界。
It is like a coloring book picture that describes where a tree is, where the sun is, where the sky is, and then the neural network is able to fill in all of the detail and texture, and the reflections, shadows and colors, based on what it has learned about real images.
- -Bryan Catanzaro, NVIDIA
此外，创作者还制作了一个自主互动演示：演示地址
以上。
参考文献：
[1] Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice
[2] Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice
[3] Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation
有人说，AI技术经过最近十多年的快速发展，近一两年已经进入了下半场，取得的进展不如从前了。我并不这样认为，也许AI基础模型方面的发展一定程度上告别了之前大跨步前进，进入了稳步发展的阶段，但对于将AI技术应用于各行各业来说，黄金时代才刚刚开启。各种有趣的进展层出不穷，今天我们就谈一谈其中的一个领域：基于生成对抗网络的图像生成。
-------枯燥的理论部分，不感兴趣的可跳过--------
生成对抗网络（GANs）是Goodfellow等人在2014年提出的一个基于深度学习的生成模型。GANs包括两个深层神经网络：一个是用来捕获真实数据分布的生成器G和一个用来确定样本是来自模型分布还是真实数据分布的判别器D。该框架利用损失函数V(D,G）进行零和博弈，具体优化公式如下：
其中 为真实数据， 为真实数据分布， 为噪声， 为噪声分布（通常为高斯分布或均匀分布）。
以上公式可解释为: 的目标是根据真实数据分布来生成尽可能“真”的样本，通过最小化上述公式中的来实现； 的作用是将 生成的样本判别为“假”，将真实数据判别为“真”，通过最大化上述公式中的D进行优化。整个框架可以通过反向传播进行训练，这意味着 从 的决策中获得反馈，然后在下一次迭代中学习如何更好地欺骗 。
-------枯燥的理论部分结束--------
将以上零和博弈原则应用到图像生成领域，催生了一些有趣的任务，包括：从无到有生成高精度人脸图像，从低分辨率到高分辨率的图像超分辨率，还有图像风格转换。
这些任务在前几年陆续被提出来，但两年之前，这些任务上的生成能力还不够强大，效果还不那么逼真。这两年取得的进展可以用amazing来形容。看下面三个具体例子。
1、高精度人脸图像生成
首先介绍英伟达公司在2018年12月提出的一个高精度人脸图像生成的工作。这个算是一个石破惊天的工作，首先看下arXiv论文链接（https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf）中的两个生成效果图。
从图片中可以看到，该论文方法生成的人脸与真实人脸几无差异，无论是整体上还是细节上。至少从我站上一个普通人的角度上来看，若是没有人告诉我些图像这是生成的，我是发现不了。而在此之前，虽然可以生成比较像的人脸，但大多分辨率不高，而且细节部分不够精致。
这个工作更大的意义在于人工智能图像生成进入了“眼见不再为实”的阶段，我第一次看到这些图片时的巨大心理冲击主要也在于此。
技术的发展进入到新的阶段，一方面凸显了人工智能安全、可控发展的必要性，比如控制不要让本着不良目的虚拟生成的内容在网络上流传，发展其有效鉴别技术，另一方面，也催生了一批新型应用场景，例如下图所示的卡通化人脸生成。图像生成技术的发展让人脸卡通化变成一个低门槛，可快速复制的行业，这恐怕是一个让很多漫画从业者颤抖的消息。
2、图像超分辨率
接下来再介绍一个图像超分辨率方面有趣的工作《PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models》，发表在CVPR 2020。
虽然说图像超分辨在三四年前就有一些激动人心的工作，比如CVPR 2017上的SRGAN。但是，超分辨率的倍数一般还在宽高4倍（对应超分辨率到面积大16倍的图像）左右的范畴，PULSE做到了将一个16*16的小图像超分辨率到1024*1024，效果如下图所示：
可以看到，这个生成效果也是非常惊人的。
更重要的是，这意味着现在的技术已经可以从一个个非常小的人脸，例如照片拍到的比赛看台上的成百上千个人脸，生成出一个个高清晰度的人脸，虽然是虚拟生成的，但论文作者以及广大网友的测试表明，生成的人脸与真实人脸还是有一定的相似度。
更宽泛一点来说，对于监控视频分析等业务，从视频流中远处的小人脸重构出相似的高精度人脸，便于案情分析等，也在一定程度上成为可能。
另外值得一提的是，作者代码和模型开源后，人们发现基于作者的开源模型，大部分时候倾向于生成白人人脸，把美国前总统奥巴马的小图像输进去也是。这一现象引起了一场关于种族歧视的大辩论，以至于深度学习先驱，图灵奖得主Yann LeCun教授只不过针对这个问题发表了一些技术性的观点，也受到了网络暴民的群起攻之，最后不得不在推特上说farewell everyone。
3、图像风格转换—虚拟试衣
最后再介绍一个图像风格转换方面的工作，具体的，虚拟试衣。这是图像风格转换在电商这一垂直应用领域中的一个具体场景。具体来说，人们在购物网站浏览时，看到漂亮的衣服但经常困扰的是衣服究竟适不适合自己。不同于在实体店可以马上试穿，网络上只能靠脑补想象，失手的时候不可避免。对于卖家来说，会导致退货率高居不下，对于买家来说，也会浪费时间和精力。
随着这两年图像生成技术的进步，生成图像的质量和细节得到显著提升，虚拟试衣的实用性也得到了极大的提升，下图是亚马逊在2018年的虚拟试衣效果图
可以看到，衣服上身后什么效果，已经大致有谱了。最近，亚马逊在CVPR 2020上又进一步将这项工作进行了扩展，可以生成混搭的虚拟试衣。具体的，给定一张自己图像，以及一张甚至多张购物网站上参考图像的情况下，该方法能够生成混搭的穿衣效果，如下图所示。
以上。
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