Ai未来四年的发展前景？
一、 技术层面：更强大、更通用、更易用
1. 大模型（LLMs）的持续进化与多模态融合：
能力增强： 未来四年，大型语言模型将继续在理解、生成、推理、逻辑、数学等方面取得突破。它们将变得更具创造力，能够生成更复杂、更具连贯性的文本、代码、音乐、图像甚至视频。
多模态交互： AI将不再局限于单一模态（如文本）。文本、图像、音频、视频、甚至3D模型等多种模态将能够被AI模型无缝地理解和生成。这意味着你可以用自然语言与AI交流，描述一个场景，AI能为你生成逼真的图像或短片；你也可以输入一段代码，AI能为你解释并生成相应的文档。
个性化与定制化： 模型将更容易被微调以适应特定领域或个人需求。企业可以训练专有模型来处理其业务数据，个人用户也可以训练模型来更好地理解和执行自己的指令。
效率与成本优化： 随着模型规模的增长，对计算资源的需求也在增加。未来四年，会有更多关于模型压缩、量化、分布式训练以及更高效推理的技术出现，从而降低AI的使用成本和能耗。
2. 生成式AI（Generative AI）的深度普及与应用拓展：
内容创作革命： 从文本、图片、音乐到视频、3D模型，生成式AI将成为内容创作的强大助手，甚至独立创作者。这将极大地降低创作门槛，催生新的内容形式和商业模式。
代码生成与辅助： AI将能更准确、更高效地生成代码，进行代码审查、重构、bug修复，成为程序员不可或缺的伙伴，显著提升软件开发的效率。
药物发现与材料科学： 生成式AI将在分子设计、蛋白质结构预测、新材料研发等方面发挥关键作用，加速科学研究和产品迭代。
3. 具身智能（Embodied AI）的兴起与落地：
机器人与物理世界的融合： AI将从“虚拟”走向“实体”。具身智能AI将使机器人能够理解和操作物理世界，学习复杂的任务，并与环境进行更自然的交互。
应用场景： 这将推动智能制造、物流配送、家庭服务、医疗护理等领域的机器人应用实现质的飞跃。例如，能够进行精细操作的机器人医生助手，或者能在复杂环境中自主导航的送货无人机。
4. 推理与规划能力的提升：
更强的决策能力： AI将不再仅仅是模式识别和内容生成，而是具备更强的推理和规划能力，能够理解复杂情境，制定多步计划，并根据反馈进行调整。
科学研究与复杂问题解决： 在科学建模、优化问题、风险评估等领域，AI的推理能力将成为重要的驱动力。
5. AI伦理与安全（AI Ethics & Safety）的日益重要：
可解释性AI（XAI）： 随着AI在关键决策领域的应用，对其决策过程的理解和可解释性将变得至关重要，以确保公平、透明和问责。
安全性与鲁棒性： 防止AI被滥用（如生成虚假信息、恶意攻击）以及确保AI在各种情况下都能稳定运行（鲁棒性）是重要的研究方向。
隐私保护： 在使用大量数据训练AI模型的同时，如何保护用户隐私将成为一个持续关注的焦点，联邦学习、差分隐私等技术将得到更广泛应用。
二、 应用层面：渗透千行百业，重塑商业模式
1. 企业运营的智能化升级：
自动化与效率提升： 从客户服务（AI客服）、市场营销（个性化推荐）、人力资源（招聘筛查）、到财务管理（风险预测），AI将进一步自动化流程，提高运营效率，降低成本。
决策支持增强： AI将为企业提供更深入的数据洞察和预测分析，帮助管理者做出更明智的商业决策。
供应链优化： AI将在需求预测、库存管理、物流路线规划等方面发挥作用，提高供应链的韧性和效率。
2. 医疗健康领域的突破：
精准诊断与个性化治疗： AI将辅助医生进行影像诊断（如肿瘤检测）、病理分析，并根据患者的基因信息和病情发展制定个性化的治疗方案。
新药研发加速： 如前所述，AI将显著缩短新药研发的周期和成本。
虚拟助手与远程医疗： AI驱动的虚拟健康助手将为患者提供健康咨询、用药提醒等服务，远程医疗也将因AI的能力而更加智能化和普及化。
3. 教育领域的个性化革新：
智能辅导系统： AI可以根据学生的学习进度、风格和薄弱环节提供个性化的辅导和练习。
内容生成与评估： AI可以生成教学内容，辅助教师进行作业批改和学习成果评估。
终身学习平台： AI将赋能更灵活、更具吸引力的终身学习平台，满足不同人群的学习需求。
4. 金融服务的智能化深化：
风险管理与反欺诈： AI在信用评估、交易监控、反洗钱和欺诈检测方面将发挥更重要的作用。
量化交易与投资咨询： AI驱动的量化交易模型将更加复杂和高效，智能投顾将为更多普通投资者提供定制化投资建议。
智能客服与产品推荐： AI将提供更高效、更人性化的金融咨询服务，并根据用户需求推荐合适的金融产品。
5. 交通与物流的智能升级：
自动驾驶技术的进步： 虽然完全L5级别的自动驾驶仍需时间，但辅助驾驶系统（ADAS）将更加普及和智能化，并可能在特定场景（如货运、园区内通勤）实现更高级别的自动驾驶。
智能交通管理： AI将用于优化交通信号灯、预测交通拥堵，从而提高城市交通的整体效率和安全性。
物流自动化： 仓库机器人、自动化分拣系统、无人机配送等将进一步普及。
6. 娱乐与媒体的重塑：
个性化推荐算法的精进： 平台将能更精准地理解用户偏好，推荐更符合口味的内容。
沉浸式体验： 结合VR/AR技术，AI将创造更具互动性和沉浸感的娱乐体验，例如AI驱动的虚拟角色和故事。
游戏开发： AI将辅助游戏开发者设计关卡、生成内容、优化游戏平衡性，甚至创造出具有自主意识的NPC。
三、 社会与经济层面：挑战与机遇并存
1. 就业市场的结构性变化：
部分岗位被取代： 一些重复性、流程化的工作岗位可能被AI自动化取代，对劳动力市场带来冲击。
新职业的涌现： 同时，与AI相关的研发、维护、应用、伦理监督、内容审核等新职业将大量涌现。
技能转型的重要性： 未来四年，个人和企业都需要重视技能的转型和升级，学习如何与AI协同工作，掌握与AI相关的技能将成为核心竞争力。
2. 生产力的大幅提升：
经济增长新引擎： AI的广泛应用将可能成为未来几年全球经济增长的重要驱动力，提高整体社会生产力。
创新周期缩短： AI将加速科学研究和技术创新，缩短产品从概念到上市的周期。
3. 数字鸿沟与公平性挑战：
AI赋能的差距： 不同地区、不同企业、不同个人对AI的获取和应用能力可能存在差异，可能加剧数字鸿沟。
算法偏见： 如果AI模型在训练过程中存在偏见，可能导致不公平的结果，需要持续关注和解决。
4. 监管与政策的演进：
全球AI治理竞赛： 各国政府将更加重视AI的监管和治理，制定相关法律法规，以确保AI的安全、公平和负责任发展。
数据隐私与安全： 围绕数据使用和隐私保护的法规将更加严格。
国际合作与竞争： 在AI技术研发和应用方面，国际间的合作与竞争将更加激烈。
总结：
未来四年，AI将从一个新兴技术领域迅速发展成为社会经济发展的核心驱动力。我们将看到更强大、更通用的AI模型，以及AI在各行各业更深度的应用。这既带来了前所未有的机遇，也伴随着巨大的挑战，特别是在就业结构、伦理规范和全球治理方面。积极拥抱变化，重视技能学习和终身教育，并关注AI的负责任发展，将是应对这一变革的关键。AI不再是遥远的未来，而是正在发生的现实，它将深刻地改变我们的工作和生活方式。
网友意见
最近深度学习的著名批评者Gary Marcus 发表了一篇牛文， The next decade in AI, four steps towards robust AI . 指出未来AI发展方向。 再此给大家总结客串。
这篇文章可谓是作者思想的集大成者， 讲述了当下的深度学习如何可以整合经典符号主义AI的思想， 让整个系统变得更加稳健， 具有真正智能体的泛化能力。
首先我们都知道深度学习最近遇到了很多的困难，所谓深度学习寒冬论此起彼伏。 而其中最根本的问题， 莫过于个深度学习在数据的变化面前十分脆弱， 很容易被加入的噪声糊弄。 如何改善这个问题？ 深度学习大牛们其实给出了很多解决方案，比如加入各种各样的dropout， 在训练中进行各种数据增强， 进行复杂的对抗训练。 但是这些其实治标不治本， Gary Marcus这个符号主义大佬则提出了一个治本的方法， 那就是重启符号大法， 让AI真正掌握人类的知识。
我们来跟着大牛的脚步阅读下这个文章。 首先当下的AI可以被称为狭义的AI。 他们的根本问题是从数据里挖掘关联性， 而不是因果。 比如视觉系统难以理解一个翻倒的车还是车, 只要训练集没出现过。
还有比如著名的自然语言处理模型GPT-2 , 它可以给你一段很像人话的话。
然而一旦问题再问一步结果就开始啼笑皆非。 比如以下非常基本的问题：
一个更可怕的例子则直接击中神经网络软肋：
你去看上面的表格， 发现这显然是f（x）= x 这个函数 ， 然而在神经网络眼中， 这个测试结果变成了这样
明眼人一看就明白， 这里的问题是神经网络无法把学到的东西泛化到和训练集统计规律稍有区别的地方， 比如说当最后一位变成1它就傻了。 或者说深度学习终归属于统计学习， 独立同分布对于它来说就是生命线，脱离了它神经网络什么都不懂。
这和人的泛化能力有着实质的区别， 因为人能够一下子就学到这个f（x）= x的关系。
为什么人会有这种能力， 仔细思考你会发现我们的大脑本来就善于发掘一些东西， 比如加减乘除法， 各种有时间先后事物间的因果关系等。 这就好比我们的大脑里早就配备了一系列的先验算子。 它们帮我们理解了这个世界。如果不具备对f（x）= x这种关系的先验， 我们几乎无法想象神经网络可以自己发掘这种规律， 是不依赖于具体的统计区间而存在的。
那么如何赋予AI这种能力？Gary Marcus代表的符号主义AI提出了一个切实可行的道路，就是利用符号和它的一套操作系统， 重新把知识和模型教给神经网络。 这个过程分为四个步骤：
1，规定知识的基本形式
2， 能够把基本知识整合成无穷多知识（涵盖整个世界）的操作系统
3， 通过知识组成成模型
4， 利用知识和模型进行认知和推理
我们来看这四个步骤的分别有哪些内涵
1， 规定基本的知识形式 ：
我们知道， 这个世界的任何概念和事实， 都和其它的概念和事实相连接， 如同盘根错节的一棵大树。 如果让AI真正学习一个人类世界的概念， 完全脱离这棵知识树几乎难以想象。 就像你给CNN看了再多的小狗， 它也无法理解小狗是嗷嗷会叫的哺乳动物。
那么我们必须植入这棵知识树。 然而人类的知识汗牛塞屋， 如果一个个都放进去这是不可能的任务。 我们就需要注意知识本身的层级。 人的知识既包含那些只有维基百科里出现的知识比如某国家的首都， 也包括一些连我们自己都说不出的基本常识，比如什么是运动。 所以我们可以把这些知识分成几个层次： 1 最基础的关于世界物理结构的先验， 比如物体的概念， 平移旋转等运动形式 2， 具体的事物和概念， 类似于知识图谱的形式 3， 关于抽象结构的知识， 如各种逻辑关系， 代数， 语法，一些基本规则。
我们说1是最基础的也是最深刻的， 这些对事物的理解， 比如什么是空的， 什么是实的， 什么是运动， 什么是静止， 如果AI系统无法表达这些知识， 很难可以想象它们可以理解任何其他东西。
而2则非常像之前知识专家搭建的专家库，后来演化成知识图谱。 最有意思的当属3， 因为这里的有些内容可能连人自己都不难么熟悉，事实上这些知识可能包含基本的代数， 语法，和逻辑规则， 甚至包含因果关系本身。
2， 关于知识的操作系统
有一个显而易见的问题，就是除了1以外， 2和3 都太难了 ，因为人类的知识实在太多了， 人类实际是靠组合最基本的知识得到更复杂的知识， 因此事实上真正需要掌握的知识就没有那么多了。 可否让AI也具有类似的能力？这就需要一个关于知识组成成知识的工具系统，并且有一套调用工具的方法。 其实这已经是在说一套操作系统，知识的操作系统。 那么什么是最清晰简洁的操作系统呢？ 其实研究计算机编程的人已经给我们提供了一个很好的范本。
我们说套操作系统要包含的最小算子有variable binding设置变量, instance实例化, 和一系列变量间的基本运算。这就好像我们的面向对象计算机编程，都包含“类“”这个最基本的东西。每个类都如同一种容器， 有一系列变量作为内存里的占位符， 和一系列算子operator和函数规定它们可以如何被操作。
我们说一个典型的实现在大脑里实现这类操作的例子是VSA ， vector symbolic achitecture（向量符号框架） ，一种针对高维神经向量（大量神经元的活动）的符号运算框架 。 这个框架仿佛是用神经科学方法实现的计算编程框架。 我们知道大脑接受的一般都是序列输入， 这些输入在VSA框架里， 序列会首先经过chunking区块化成为一个个符号， 当然具体如何chunking这涉及感知部分的学习， 也不是这里的重点。 chunking后的一个个符号，可以和大脑预先已经存在的一些“类”结合，经过某些特定操作， 最终形成各种组合表达（如同类的实例化）。
Calmus, Ryan, et al. "Structured sequence processing and combinatorial binding: neurobiologically and computationally informed hypotheses." Philosophical Transactions of the Royal Society B 375.1791 (2020): 20190304.
哪些算子是最基本的？ 这里给出了乘法和加法，这两种算子都可以把符号A和B整合成一个新的符号AB（binding），区别是加法实现的形式很简单基本是两个神经激活向量激活的叠加。加法表达得到的AB跟A和B都高度相关，但是往往过于稠密， 加几次后我们可以想象就会超过容纳范围。 而通过卷积定义的乘法就比较少有这个问题，因为如此得到的神经向量会更加稀疏，是一种reduced representation , 同时它正交独立于A和B向量。 更加关键的是， 我们可以通过定义反卷积， 把AxB的结果通过反卷积，还原为A或B，这无疑极大的扩展了这种算子的可用性。
当然在序列问题里不同算子发挥作用需严格遵循一定的时间调配。 而SNN脉冲神经网络可以精密的控制这些算子的释放。比如上图中的P1就是一个脉冲神经网络， 它的作用是精确的发放脉冲，然后通过脉冲控制算子的开合，比如通过一个脉冲神经网络的波峰来启动乘法， 或者通过SNN的相位差把不同算子在时间上分开作用， 或者通过同步把不同符号或算子同步到一起等。
不要小看加法和乘法的力量，通过这两种最基本的运算， 我们可以把不同的符号整合称结构化的关系表示。 我们知道对于生物学习语言，音乐等最最基本的结构信息就是不同符号出现的先后顺序，通过加和乘我们可以非常有效的表达这种关系。 这里作者提到我们需要一组空的占位符来表达这种先后关系， 比如1, 2，3，这些占位符就好像我们的一种基本的先验模板，或者数据结构，它代表了我们对顺序关系的理解。 它们可以吸附任何具体的符号来构建一个实在的关系（如同类的实例化）。 具体这种吸附的过程就是用乘法binding ， 如1xa ， 2xb，把a和b吸收到1和2两个空的容器里。 然后我们在用加法得到一个联合表示如1xa+2xb。
那么问题来了， 这时候得到的结构是对相邻符号处理得来的。很多时候，我们需要选择性的忽略一些信息， 比如你听一段话， 你会听收尾的关键内容，而忽略中间冗余的信息。那么这时候我们就要加入一个新的运算，类似于注意力的机制，又称为saliency mapping，跳过中间的一些内容， 或者把他们都记做x，然后得到一个带有跳跃的联合表示如axxb。
如果我要表达更复杂的层级关系呢？ 而层级结构被认为是组合复杂概念的最最基本的东西。没关系， 我们还是用类似的思想， 在抽象结构里用两组表达序列顺序的额占位符， 一组表达第一层次， 另一组表达第二层次。 在第一次层次的位置。 我么得到1xA1 + 2xB1 和 1x A2 +2xB2, 在第二层次我们用另一组算子1c和 2c 把这两个新的符号加和到一起，形成一个层叠表达。
VSA是一个典型的操作算子的例子，有了它，我们可以很容易的整合不同的算子形成统一的表示。 同时这也意味着，我们需要预先划出一部分神经网络表达这些抽象结构， 比如1,2，3这种占位符。 它们其实就是符号主义的精髓，也就是通过一些抽象的框， 把真实的感知信息加载进去，而这些框之间的运算非常灵活，具备和任何具体事物结合的全能性。某种程度，这就是我们实现类比的方法，不同感知信息背后的结构仿佛是同一的。
3， 进一步加入世界模型
有了操作系统， 知识就不再是零碎的知识 ，而是被组合成世界模型， 在不同的情景下被调用 。 世界模型的本质特征， 是对任务的基本属性进行建模， 从而具有对未来情景的预测能力。 当然这些基本特性是高度依赖于任务的。比如在导航的任务里， 这些基本特性可以是位置的预测和对迷宫边缘形状的记忆。
如果能够把模型加入到当下的深度学习系统里， 将会对当下的深度学习范式产生一场革命。 比如说免模型的DQN将成为有模型强化学习， 自然语言处理将成为真正的具有逻辑的自然语言理解， 而图像处理也会由于加入对视觉的理解而真正变得鲁棒。
4， 推理
在模型的基础上， 我们就可以达到最后一步， 推理。 推理本质是一种基于知识和模型的推断。 它们的基本组成包含事实，各种常识， 和模型。 不同的人基于同样的事实会得到不同的结果，这是因为他们的背景知识和模型是非常不同的。
比如文中举出了如何让机器理解罗密欧与朱丽叶的剧本的例子，这个例子的主要含义是单纯基于对话语料训练是不可能得到真正的理解的。 因为我们发现语料虽然只有那么几句， 但是背后需要用到的背景知识却是它的几倍。 这是说明如果我们要达到真正的自然语言理解， 需要一个模型把这些隐形的常识和世界运行的规则都包含进去， 否则都做到真正的理解是不可能的。
最后我们说说推理在视觉理解的例子， 比如下面那个图， 其实是一个茶壶， 如果交给当下的CNN去做分类， 它可能无论如何可以去分辨它是茶壶。 那么如果我们要做一个能够做到这点的AI，我们必须做到一个具有背景知识和模型的AI，比如它需要理解： 1， 什么是物体， 物体是一个占据一定的时间和空间的存在。 2， 物体的基本属性，它们不可以在时空重合 3， 物体占据的空间是三维的。 4， 液体可以进入和填满一定的空间。 5， 一个容器是一个包含了一定内在空间的物体。 6， 它往往有一个朝上的开口。
大家看到这个过程的复杂，这是把刚刚说的几种基本的知识形态， 物理先验， 常识， 关于关系的知识，都融合起来，并通过模型的调配，形成整个一个认知过程。 这也是一个层次化的系统， 从时空， 到物体， 到物体相关的操作， 达到最终的概念。
深度学习和符号主义的融合
虽然这看上去像是一个不可能的任务， 但是事实上当下的很多深度学习研究，已经逐步把这种思路融入到这个思维体系来， 它们或多或少的处于纯粹符号的AI， 和目前完全无模型的深度学习的某个中间位置。 比如说各种模块化系统， 关系网络， 一些图网络， RIM（独立因果RNN）等。
举几个典型的例子 ：
- 关系网络。 如果我们想要让基于统计的神经网络模型某种程度掌握物体和物体之间基本的作用规律， 从而让深度学习看起来好像掌握一个符号体系。我们可以把这种物体和物体之间的关系显式的表达在神经网络里，比如通过下面的函数g表达所有物体之间的关系可能。 最后再把这些物体的整体表示通过f映射成我们需要的结果， 此处的g和f均是神经网络。
这类网络在图像理解这样的具体任务里效果远超一般的深度网络。 比如下面那个有不同几何体的图， 让神经网络回答图里左边柱体的大小是个困难的问题 。但是结合了CNN和LSTM的关系网络回答自如。 这种模型正如整合了深度学习的感知能力和符号主义的认知能力。
2. GNN
图网络被认为是一种非常适合的嵌入符号系统的工具， 我们可以把系统里的每个符号当作节点，符号和符号的关联当作边， 然后学习整个系统的相互作用。 这个系统已经被Deepmind拿来研究物理这类的作用力系统。
符号主义AI在实际生产中的应用：
1， 加入符号可以极大的改变系统的预测性能， 把AI和真实物理引擎相结合。 比如在视频预测等任务里提高性能， 比如下图是一个台球的运动过程。 我们如果把台球的基本作用关系作为符号让深度网络学习， 那么预测台球的运动变化变得不那么困难， 否则单纯基于RNN和LSTM的模型将做的很差。
2. 加入符号可以极大的提高AI的可解释性：
比如我们知道CNN代表的视觉网络是个黑箱， 那么如何让这个黑箱变得可解释？ 我们可以让CNN网络直接把图像变成一系列可解释的符号 。 你可能觉得这不就是region proposal或图像切割？ 实际不是的， 因为我们想要得到的符号可以代表一个世界的最小语言体系， 检验它的最好标准是得到的符号能否让我们复原图像。 这有点像一个自编码器的概念， 但是比自编码器要更容易解释。为了做到这点，我们可以把解码器替换成一个传统的图像生成引擎， 它本身就是基于人工设定的符号， 只有我的CNN能够输出这样的人工设定的符号， 传统解码器才能work。 这样的模型可以得到完全可解释的视觉系统， 在各种需要说明如何work的视觉系统里， 无疑会发挥大用。 具体pipeline如下图。
以上是我根据Gary Marcus的研究客串的总结。 这个研究可谓是Gary Marcus集成其思想体系的大作， 不仅指出了AI的发展方向， 也帮助我们理解了自己的认知体系。
最后我们可以扫一眼其引用文献之丰富，可以说包含了从经典的符号AI到脑科学到深度学习的全部，而且都是一般深度学习者所不知的一些内容：
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