2021年，在人工智能领域有哪些值得关注的成果？
语言理解与生成：不只是“会说话”，更是“能思考”
要说2021年AI最受瞩目的进展，那非大型语言模型 (LLM) 莫属。以GPT3为代表的模型在这一年继续深化其影响力，而更强大的后继者也开始崭露头角。
GPT3 家族的蓬勃发展与应用落地： 我们看到了更多基于GPT3 API的创新应用。开发者们不再仅仅是惊叹于它的能力，而是积极地将它集成到实际产品中。比如，一些写作助手工具开始提供更自然的文本续写、文章润色、甚至内容创作服务，从简单的新闻稿到复杂的代码生成，都展现了令人印象深刻的效率和质量。用户可以输入几个关键词或一段开头，AI就能生成一段完整且逻辑连贯的段落，极大地降低了内容创作的门槛。
模型规模与能力的飞跃： 虽然具体的模型参数和训练数据往往是商业机密，但行业普遍认为，2021年涌现出的模型在规模上有了进一步的突破。更庞大的模型意味着更强的泛化能力和更细致的理解力。我们开始看到一些模型能够进行更复杂的推理，理解上下文的细微差别，甚至在一些常识性问题上表现出“类人”的理解力。这不仅仅是简单的信息检索，而是对语言背后含义的把握。
对话式AI的进化： 之前的聊天机器人可能还在为理解用户的意图而挣扎，但2021年的对话式AI则能进行更自然、更连续的交流。它们可以记住之前的对话内容，理解用户的情绪和语境，并给出更人性化的回应。这在客户服务、虚拟助手等领域带来了革命性的改变，让与AI的互动变得更加流畅和愉快。
多模态AI：打破感官壁垒，看见“语言”与“语言”看见“世界”
如果说语言模型是AI的“听觉”和“表达”能力在飞跃，那么2021年的多模态AI则是让AI的“视觉”和“听觉”能力与“语言”能力得到了空前的融合。
文本到图像生成模型的惊艳表现： 这是2021年最令人兴奋的突破之一。模型如DALLE 2（虽然完整版本在2022年发布，但相关研究和早期版本在2021年已引起广泛关注）以及其同类模型，能够根据用户输入的自然语言描述，生成逼真且富有创意的图像。想象一下，你只需输入“一只宇航员骑着马在月球上奔跑，画面风格像梵高”，就能得到一幅风格独特的图像。这不仅仅是拼凑图片，而是对文字意境的深度理解和视觉化呈现。这对设计师、艺术家、内容创作者来说，无疑是一把强大的“魔法棒”。
视频理解与生成的新进展： 除了静态图像，AI在理解和生成视频方面也取得了显著进展。模型能够分析视频内容，识别其中的物体、动作和场景，甚至可以根据文本描述生成短视频片段。这在影视制作、内容审核、自动驾驶等领域有着巨大的潜力。例如，通过AI分析一段视频，就能自动生成精彩的集锦，或者识别视频中的违规内容。
语音与图像的联动： AI也开始更深入地理解语音和图像之间的关联。例如，模型能够“听懂”视频中的对话，并将其转化为文字，或者根据视频内容生成相应的语音解说。这种跨模态的理解能力，为无障碍交流、内容创作等提供了新的可能性。
计算机视觉：更“懂”你看到的，更能“做”你看到的
计算机视觉领域在2021年同样没有停止前进的脚步，其进步体现在更精细的理解和更广泛的应用。
物体识别与场景理解的精度提升： 深度学习模型的不断优化，使得AI在识别图像中的物体、人物、场景等方面达到了前所未有的精度。这不仅体现在安防监控、工业质检等传统领域，也开始渗透到医疗影像分析、自动驾驶的感知系统等需要高精度判断的场景。AI能够更准确地识别出X光片上的微小病灶，或者在复杂路况下精准识别行人、车辆和交通标志。
3D视觉的突破： 随着VR/AR技术的兴起，AI在3D视觉领域的进展也备受关注。模型能够从2D图像或传感器数据中重建出3D模型，理解物体的三维结构和空间关系。这对于虚拟现实内容创作、机器人导航、智能制造等至关重要。例如，AI可以帮助机器人“感知”周围环境的三维信息，从而更安全、更高效地执行任务。
AI伦理与安全：从技术到责任的思考
伴随着AI能力的飞速发展，2021年对AI伦理和安全的关注也达到了新的高度。
公平性与偏见的研究： 随着AI系统在社会生活中扮演越来越重要的角色，如何确保AI的公平性，避免算法歧视成为一个亟待解决的问题。研究人员在如何检测和缓解数据和模型中的偏见方面付出了更多努力，并开始探索更透明、更可解释的AI模型。
可解释性AI (XAI) 的探索： 对于一些关键领域的AI应用，例如医疗诊断或金融风控，仅仅知道AI能做出准确判断是不够的，还需要理解它是如何做出这个判断的。2021年，对可解释性AI的研究持续升温，目标是让AI的决策过程更加透明，便于人类理解、信任和审计。
安全与隐私的考量： 随着AI系统处理的数据越来越多，如何保护用户隐私和数据安全也成为焦点。在模型训练和部署过程中，如何防止数据泄露、防止模型被恶意攻击，都受到了广泛关注。
总而言之，2021年的人工智能领域，我们看到了一个更加强大、更加通用的AI正在加速成型。它不再局限于单一的任务，而是展现出了跨领域学习、创造以及与人类进行更深层次互动的能力。这些成果不仅在学术界引起了巨大反响，更重要的是，它们正以前所未有的速度落地应用，深刻地改变着我们的工作和生活方式。当然，伴随技术进步而来的伦理和社会挑战，也需要我们持续地关注和解决。
网友意见
在 SIGGRAPH 2021 大会的实时直播展示中，NVIDIA 研究人员为数字化身技术作品注入了四个 AI 模型，荣获“最佳展示”奖。
这场演示盛宴是今年以虚拟形式举行的世界大型计算机图形大会上最令人期待的活动之一，庆祝各种跨越游戏技术、增强现实和科学可视化的前沿实时项目。该展示包括一系列由评委会评审的交互式项目，演讲者来自 Unity Technologies、伦斯勒理工学院、纽约大学未来现实实验室等等。
NVIDIA 研究团队从硅谷总部现场直播，展示了一系列能够创建栩栩如生的虚拟角色的 AI 模型，适用于带宽高效视频会议和故事讲述等项目。
该演示包括各种工具，可从单张照片生成数字化身，制作具有自然 3D 面部动作的化身动画，以及将文本转换为语音。感兴趣的知友们可以点击下面这个视频，观看展示记录：
NVIDIA 应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 在演讲中表示：“制作数字化身是一个非常困难、繁琐而且昂贵的过程。”但是借助 AI 工具，“我们可以轻松创建真实人物以及卡通角色的数字化身。它可用于视频会议、故事讲述、虚拟助理和许多其他应用领域。”
AI 在面试中表现出色
在演示中，两位 NVIDIA 研究科学家分别扮演面试官和应聘者的角色，通过视频会议进行交谈。在通话过程中，面试者展示了 AI 驱动的数字化身技术如何能够与面试官进行沟通。
扮演应聘者的研究人员在整个过程中使用一台 NVIDIA RTX 笔记本电脑，而另一名研究人员使用的是由 RTX A6000 GPU 提供支持的台式工作站。整个流程还可以在云中的 GPU 上运行。
应聘者坐在校园的咖啡厅里，戴着棒球帽和口罩，使用 Vid2Vid Cameo 模型在视频通话中呈现出穿着有领子的衬衣、胡子刮得干干净净的形象（见上图）。AI 模型依据对象的单张照片创建逼真的数字化身，无需 3D 扫描或专门训练的图像。
他展示了自己的另外两张照片，并且表示：“数字化身的创建在一瞬间就能完成，所以我能够使用不同的照片迅速创建不同的化身。”
该研究人员的系统并不传输视频流，而是只发送了他的声音，然后将声音输送到NVIDIA Omniverse Audio2Face 应用程序。Audio2Face 通过声音便可生成头部、眼睛和唇部的自然动作，以便在 3D 头部模型上实时匹配音频输入。这种面部动画进入 Vid2Vid Cameo，与演讲者的数字化身合成为表现自然的动作。
除了逼真的数字化身之外，该研究人员还通过 Audio2Face 和 Vid2Vid Cameo 输送了他的演讲，为动画角色配音。他表示，使用 NVIDIA StyleGAN，开发者能够以卡通角色或者绘画为模型，创建出无限的数字化身。
这些模型经过优化，在 NVIDIA RTX GPU 上运行，能够以每秒 30 帧的速度轻松传输视频。此外，它还具有很高的带宽效率，因为演讲者只通过网络发送音频数据，而不是传输高分辨率视频源。
更进一步，该研究人员展示，当咖啡厅环境变得过于嘈杂，RAD-TTS 模型能够将输入的消息转换为他的声音，取代输送到 Audio2Face 中的声音。基于深度学习的突破性文本转语音工具可以在几毫秒内通过任意文本输入来合成栩栩如生的语音。
研究团队在演示的最后展示，RAD-TTS 能够合成各种声音，从而帮助开发者生动地呈现书中的角色，甚至说唱 Eminem 的《The Real Slim Shady》。
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