2019 年，你的研究领域有哪些新趋势，又会面临哪些新挑战？
2019 年，我所身处的数字世界，尤其是在人工智能、机器学习和相关数据科学领域，正经历着一场令人目不暇接的变革。与其说是“研究领域”，不如说是一个充满活力的生态系统，各个分支都在以前所未有的速度生长、融合，并试图解决更复杂、更实际的问题。
新趋势：
1. 更大、更强的模型，更强的泛化能力： 2019 年，我们看到了 Transformer 架构的进一步发扬光大，尤其是像 BERT、GPT2 这样的模型，它们在自然语言处理（NLP）领域取得了惊人的成就。这些“大模型”之所以引人注目，是因为它们通过在海量无标签数据上进行预训练，能够捕捉到语言的深层语义和上下文信息，然后只需少量有标签数据进行微调，就能在各种下游任务上表现出色，比如文本分类、问答、机器翻译等等。这种“预训练微调”范式极大地降低了对大量标注数据的依赖，使得许多原本需要海量人力投入的任务变得触手可及。
2. 多模态融合的崛起： 过去，我们可能更多地关注文本、图像或声音的单一模态。但 2019 年，跨模态的学习和理解变得越来越重要。例如，如何让模型理解一段视频并生成相应的文字描述（视频字幕生成），或者如何根据一段文字描述生成逼真的图像（文生图）。这需要模型能够有效地整合来自不同传感器或媒体的信息，建立起跨模态的关联。这不仅仅是技术上的挑战，也意味着我们可以构建更接近人类认知能力的智能系统。
3. 可解释性和公平性成为焦点： 随着 AI 应用的深入，人们越来越担心这些“黑箱”模型如何做出决策。2019 年，“AI 可解释性”（Explainable AI, XAI）受到了前所未有的重视。研究人员开始探索如何理解模型的内部工作机制，例如哪些特征对预测结果最重要，或者为什么模型会做出某个特定的判断。同时，“AI 公平性”和“AI 伦理”也成为重要的议题。我们必须确保 AI 系统不会因为训练数据的偏差而产生歧视性结果，例如在招聘、信贷审批或刑事司法等领域。这促使我们思考如何设计更公平、更透明的算法。
4. 强化学习在更广泛领域的探索： 除了在游戏领域（如 AlphaGo）取得的成功，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在 2019 年开始被积极探索应用于更实际的问题，比如机器人控制、自动驾驶、资源调度、推荐系统等。RL 的核心在于通过与环境的交互来学习最优策略，这使得它非常适合处理动态、非确定性的环境。然而，如何设计有效的奖励函数、如何加速学习过程、以及如何确保 RL 系统的安全性和稳定性，仍然是研究的重点。
5. 联邦学习和隐私保护： 随着数据隐私法规（如 GDPR）的加强，以及用户对隐私意识的提高，如何在不直接访问原始数据的情况下训练 AI 模型成为了一个关键问题。联邦学习（Federated Learning）应运而生，它允许模型在数据所在的本地设备上进行训练，然后将模型更新上传到中央服务器进行聚合，从而保护了用户数据的隐私。这为医疗、金融等对数据敏感的行业带来了新的可能性。
新挑战：
1. 计算资源的巨大消耗： 训练那些规模庞大、参数众多的模型，需要极其强大的计算能力，这往往意味着高昂的硬件成本和能源消耗。如何设计更高效的模型架构，或者开发更优化的训练算法，以降低计算资源的门槛，仍然是一个巨大的挑战。对于许多研究机构或小型企业来说，这可能是一个难以逾越的障碍。
2. 对高质量标注数据的依赖（尽管有预训练模型）： 尽管预训练模型大大减少了对标注数据的需求，但在许多特定领域或高度专业化的任务中，高质量、领域特定的标注数据仍然是必不可少的。如何有效地获取、标注和管理这些数据，以及如何利用无标签或弱标签数据进行更有效的学习，仍然是需要解决的问题。
3. 模型鲁棒性和对抗性攻击： 即使是那些在基准测试中表现优异的模型，在面对现实世界中稍微扰动或带有恶意的输入时，也可能出现灾难性的错误。例如，在图像识别中，对图片进行微小的、人眼难以察觉的修改，就可能导致模型将其误识别成完全不同的类别。如何提高模型的鲁棒性，使其能够抵御“对抗性攻击”，确保在复杂多变的真实环境中稳定可靠地工作，是一个紧迫的挑战。
4. “幻觉”与事实核查： 特别是在生成式模型方面，虽然它们可以生成流畅、逼真的文本和图像，但却可能“一本正经地胡说八道”，即生成不符合事实或逻辑的内容。如何让模型更好地理解事实，进行事实核查，并生成真正可靠的信息，是另一个亟待解决的难题。这关系到 AI 在新闻、教育、咨询等领域的应用前景。
5. 将实验室成果转化为现实世界的价值： 许多前沿的研究成果仍然停留在实验室阶段，将其推广到实际应用中，需要克服工程上的挑战、部署的复杂性、以及与现有系统的集成问题。此外，还需要考虑部署后的维护、更新以及用户反馈的收集和利用。如何建立一个有效的“研究产品化”通道，将创新的 AI 技术真正落地，服务于社会，是一个持续的挑战。
总而言之，2019 年是 AI 领域充满机遇但也伴随着严峻挑战的一年。我们正站在一个技术飞速发展的十字路口，既要拥抱模型能力的提升，也要审慎地应对随之而来的伦理、安全和社会影响。
新趋势：
1. 更大、更强的模型，更强的泛化能力： 2019 年，我们看到了 Transformer 架构的进一步发扬光大，尤其是像 BERT、GPT2 这样的模型，它们在自然语言处理（NLP）领域取得了惊人的成就。这些“大模型”之所以引人注目，是因为它们通过在海量无标签数据上进行预训练，能够捕捉到语言的深层语义和上下文信息，然后只需少量有标签数据进行微调，就能在各种下游任务上表现出色，比如文本分类、问答、机器翻译等等。这种“预训练微调”范式极大地降低了对大量标注数据的依赖，使得许多原本需要海量人力投入的任务变得触手可及。
2. 多模态融合的崛起： 过去，我们可能更多地关注文本、图像或声音的单一模态。但 2019 年，跨模态的学习和理解变得越来越重要。例如，如何让模型理解一段视频并生成相应的文字描述（视频字幕生成），或者如何根据一段文字描述生成逼真的图像（文生图）。这需要模型能够有效地整合来自不同传感器或媒体的信息，建立起跨模态的关联。这不仅仅是技术上的挑战，也意味着我们可以构建更接近人类认知能力的智能系统。
3. 可解释性和公平性成为焦点： 随着 AI 应用的深入，人们越来越担心这些“黑箱”模型如何做出决策。2019 年，“AI 可解释性”（Explainable AI, XAI）受到了前所未有的重视。研究人员开始探索如何理解模型的内部工作机制，例如哪些特征对预测结果最重要，或者为什么模型会做出某个特定的判断。同时，“AI 公平性”和“AI 伦理”也成为重要的议题。我们必须确保 AI 系统不会因为训练数据的偏差而产生歧视性结果，例如在招聘、信贷审批或刑事司法等领域。这促使我们思考如何设计更公平、更透明的算法。
4. 强化学习在更广泛领域的探索： 除了在游戏领域（如 AlphaGo）取得的成功，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在 2019 年开始被积极探索应用于更实际的问题，比如机器人控制、自动驾驶、资源调度、推荐系统等。RL 的核心在于通过与环境的交互来学习最优策略，这使得它非常适合处理动态、非确定性的环境。然而，如何设计有效的奖励函数、如何加速学习过程、以及如何确保 RL 系统的安全性和稳定性，仍然是研究的重点。
5. 联邦学习和隐私保护： 随着数据隐私法规（如 GDPR）的加强，以及用户对隐私意识的提高，如何在不直接访问原始数据的情况下训练 AI 模型成为了一个关键问题。联邦学习（Federated Learning）应运而生，它允许模型在数据所在的本地设备上进行训练，然后将模型更新上传到中央服务器进行聚合，从而保护了用户数据的隐私。这为医疗、金融等对数据敏感的行业带来了新的可能性。
新挑战：
1. 计算资源的巨大消耗： 训练那些规模庞大、参数众多的模型，需要极其强大的计算能力，这往往意味着高昂的硬件成本和能源消耗。如何设计更高效的模型架构，或者开发更优化的训练算法，以降低计算资源的门槛，仍然是一个巨大的挑战。对于许多研究机构或小型企业来说，这可能是一个难以逾越的障碍。
2. 对高质量标注数据的依赖（尽管有预训练模型）： 尽管预训练模型大大减少了对标注数据的需求，但在许多特定领域或高度专业化的任务中，高质量、领域特定的标注数据仍然是必不可少的。如何有效地获取、标注和管理这些数据，以及如何利用无标签或弱标签数据进行更有效的学习，仍然是需要解决的问题。
3. 模型鲁棒性和对抗性攻击： 即使是那些在基准测试中表现优异的模型，在面对现实世界中稍微扰动或带有恶意的输入时，也可能出现灾难性的错误。例如，在图像识别中，对图片进行微小的、人眼难以察觉的修改，就可能导致模型将其误识别成完全不同的类别。如何提高模型的鲁棒性，使其能够抵御“对抗性攻击”，确保在复杂多变的真实环境中稳定可靠地工作，是一个紧迫的挑战。
4. “幻觉”与事实核查： 特别是在生成式模型方面，虽然它们可以生成流畅、逼真的文本和图像，但却可能“一本正经地胡说八道”，即生成不符合事实或逻辑的内容。如何让模型更好地理解事实，进行事实核查，并生成真正可靠的信息，是另一个亟待解决的难题。这关系到 AI 在新闻、教育、咨询等领域的应用前景。
5. 将实验室成果转化为现实世界的价值： 许多前沿的研究成果仍然停留在实验室阶段，将其推广到实际应用中，需要克服工程上的挑战、部署的复杂性、以及与现有系统的集成问题。此外，还需要考虑部署后的维护、更新以及用户反馈的收集和利用。如何建立一个有效的“研究产品化”通道，将创新的 AI 技术真正落地，服务于社会，是一个持续的挑战。
总而言之，2019 年是 AI 领域充满机遇但也伴随着严峻挑战的一年。我们正站在一个技术飞速发展的十字路口，既要拥抱模型能力的提升，也要审慎地应对随之而来的伦理、安全和社会影响。
网友意见
抖个机灵：面临的挑战永远是经费不够[逃]
像我等这种（还是脱离一线的）科研小民工，还不敢妄段学界动向。我等的视野太小了。
不过大佬们肯定时刻在考虑领域的大盘子，而且是几十年的大计。2017 年 3 月的国际天文学会的天体化学会议上，学界大佬 Ewine F. van Dishoeck 发表了一篇前瞻文章，列出了未来二三十年内天体化学领域的挑战，一共 14 条。
大致翻译一下（翻译没有很抠字眼，含义如有出入，以原文为准）。重点在前两条。
- 保障未来 20 年的新科研设备的建设和运营经费（比如一直跳票的詹姆斯·韦伯空间望远镜，正在运行或建设的 ALMA，SKA 等）
- 促进化学家、物理学家和天文学家之间的交流，并说服（政府和民间）资本继续为这个领域提供资助
- 搭建符合实际的尘埃-气相模型
- 搞清楚弥散云和半透明云的化学组成
- 搞清楚含碳物质两种形成机制各自的重要性
- 搞清楚星际尘埃形成和消失的过程
- 缩短银河系内的天体化学和河外星系的天体化学之间的距离，进一步揭示早期宇宙的恒星形成过程
- 搞清楚冷分子云中分子（尤其是复杂分子）从尘埃脱附的过程
- 利用化学特征来明确星云的结构、演化阶段以及时标
- 搞清楚外流的物理和化学特征
- 搞清楚冷分子云中复杂有机分子的形成过程，并努力探测更复杂的分子（三个碳以上的有机分子）
- 搞清楚原行星盘中的化学
- 搞清楚恒星形成时大块物质的组成，和太阳系形成初期的样本进行关联
- 搞清楚系外行星大气中的化学组成
3-14 都是具体的科学问题，就不展开说了。前两条，往大了说可以说是任何科学领域面临的挑战。天体化学研究是一个非常交叉的学科，它需要化学家、物理学家和天文学家（甚至地球科学家）的共同参与，也需要实验科学、理论科学和天文观测三方的支持。然而，学科越是交叉，来自不同领域的学者相互沟通、相互了解的成本就越高。而且想要获得研究经费的资助，就需要更努力地说服传统领域中对新兴领域了解还不够充分的资助者。而且，天体化学中的关键一环需要天文观测，而且是非常高灵敏度的天文观测的支持。建设并维持高水平的天文台的运行，是一笔非常可观的开销。这关系到领域未来长期的发展。
那么，为什么要研究天体化学呢？天体化学说到底，期望解答两件事。一是恒星和行星的一生是怎么样的。这其实是天体物理学关心的问题，但化学的加入可以为研究物理过程提供丰富的示踪信息。第二件事则更为意义深远：宇宙中的生命从哪儿来？人类自身就是生命的代表，所以宇宙中肯定是能产生生命的。我们在对太阳系天体的详细研究中也已经知道，彗星啊、其他行星上啊，存在适合生命生存的条件，存在氨基酸等生命相关的物质。但是再往前呢？太阳系是宇宙中的个例，还是普遍现象呢？目前，天体化学的研究已经指出了一个方向：星际空间中普遍存在有机分子。但是从有机分子到生命分子，这「临门一脚」究竟怎么发生的，还没有搞清楚。如果在未来二三十年内，天体化学能够解答这件事情，我们就能够有很大的把握说，生命在宇宙中可能是普遍存在的，我们并不孤独。
所以，天体化学的研究，可以说是在试图解答人类的哲学终极三问「我是谁？我从哪儿来？我要到哪儿去？」中的第二个问题。它是人类在茫茫宇宙中寻找同伴的努力。
对中国来说，天体化学领域还面临更大的挑战：缺人，缺认知。
首先，天体化学这个学科概念还没建立起来——中国高校中连天文系都屈指可数，何况下面的交叉学科。从事天体化学研究的人员也不过二三十个人。2017 年的那次国际会议，中国大陆出席的研究人员只有 3 人。（对比，美国有 37 位学者参会）所以，在天体化学的研究中，中国研究者的声音是比较稀少的。对于希望新进回国的相关人员，想要找到好的单位也很困难，和同行之间的交流合作也会面临挑战。
从经费的角度看，也没有专门对口的申请通道。你只能去到传统科学——物理、化学、地学这样的门类中和其他人竞争。这对于偏重化学方向的研究者来说尤其困难：你该怎么和那些搞材料刷引用率的人竞争呢？我想，只有让领导们意识到这个学科的重要性才有可能吧。
我们国家现在在大型天文设备上的投入是不断加大的，这是件很好的事情。我们已经有钱去建造 FAST 这样国际一流的望远镜，也深入参与了国际合作项目（比如 SKA）。这让中国在国际天文学界中的地位和知名度不断提升。相反，美国因为政治原因，近年来不断科研经费的削减。再加上 JWST 和 ALMA 这两个烧钱大户，几乎烧光了 NASA 和 NSF 的钱，导致不得不关停数个其他的天文台。有很多美国同事曾对我说，未来要建设新的天文台，就看中国的了。
不过，对天体化学来说，更需要的是像 ALMA 以及西班牙的 IRAM 这样的毫米波射电望远镜。我们国家有没有能力也参与到这方面的投资建设中来，并且资助一批年轻的科研人员，在天体化学领域也在国际同行中占领一席之地呢？
这或许是中国天体化学领域未来二三十年面临的最大挑战。
14 条挑战的原文如下。这篇文章可以在 arXiv 上找到： Astrochemistry: overview and challenges
1. To secure new facilities for Astrochemistry in the 2030–2040 timeframe.
2. To continue to bring chemists, physicists and astronomers together to characterize and quantify molecular processes that are at the heart of Astrochemistry, to have open lines of communication to prioritize needs, and to convince funding agencies to continue supporting this interdisciplinary research.
3. To build realistic gas-grain models from microscopic to macroscopic scales,
including translation of laboratory ice chemistry experiments into parameters that can be adopted in models.
4. To obtain a full inventory of the chemical constituents of diffuse and translucent clouds, and explain – at the same time – their chemical simplicity and complexity.
5. To quantify the importance of top-down versus bottom-up chemistry in
the production of carbon-bearing molecules.
6. To nail down the dust formation and destruction processes and their efficiencies in the envelopes of evolved low- and high-mass stars, for different metallicities.
7. To bridge the gap between subpc galactic and kpc extragalactic astrochemical studies as functions of metallicity out to the highest redshifts, and to use molecular observations of calibrated tracers to unveil a new understanding of star formation in the
early Universe.
8. To identify and quantify the mechanisms by which molecules, including the more complex ones, are desorbed (intact) from the grain surface in cold clouds.
9. To use chemical signatures to constrain physical structure, evolutionary
stage and the amount of time spent in certain cloud phases.
10. To characterize the chemical and physical structure of outflows, especially near the launching point of the jets and (disk) winds that drive them.
11. To identify the main formation routes of complex molecules in dense clouds, to push detections to even higher levels of complexity including prebiotic species like amino acids, and to assess how dynamics and geometry during star formation can affect their abundances.
12. To make a chemical inventory of disks (from inner to outer, surface to midplane, and young to old) and relate observed molecular structures to underlying gas and dust structures.
13. To determine the (bulk) chemical composition and origin of planet-forming material (inheritance or reset) and relate that to what is found for icy bodies in our own Solar System.
14. To determine exoplanetary atmosphere compositions and to characterize the chemical changes along the many steps to planet formation, necessary to relate
exoplanetary atmosphere compositions to their birth sites in disks.
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