自過去十年以來，人工智能一直是全年最熱門的話題之一。而且似乎沒有任何跡象表明這種情況會很快改變。牢記這一點，我們編制了一份人工智能十大進展清單，這些進展一直是2021年的熱點。

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1. 自動化人工智能開發(fā)

在過去幾年中，自動化AI越來越受歡迎。它最近見證了一些重要的研究興趣。如Google的AutoML或IBM的AutoAI。AutoML旨在簡化推理模型的創(chuàng)建和管理。AutoAI是一個有助于數(shù)據(jù)準備，特征工程和超參數(shù)優(yōu)化的平臺。

神經(jīng)符號AI的演變也是另一個重要方面。神經(jīng)符號AI是將數(shù)據(jù)驅(qū)動方法和基于知識的方法相結(jié)合的領(lǐng)域之一。Neurosymbolic Concept Learner(NSCL)是由IBM和MIT合作開發(fā)的一種工具，可以解決涉及大數(shù)據(jù)需求和缺乏可解釋性的問題。

2.AI 生化研究

藥物開發(fā)過程是一件代價高昂的事情，無論是在投入的時間還是金錢方面。即使是開發(fā)單個組件也需要數(shù)百名研究人員的共同努力?，F(xiàn)代人工智能最有趣的應用之一是藥物發(fā)現(xiàn)。研究人員預計，最先進的人工智能算法可以用來加速整個過程。例如，細胞計數(shù)是生物學中一個活躍的研究領(lǐng)域。視覺AI系統(tǒng)和計算機視覺可以幫助在幾秒鐘內(nèi)以難以想象的準確性完成它。

3.AI將減少數(shù)據(jù)需求

創(chuàng)建一個好的數(shù)據(jù)集是昂貴的。像Facebook或Google這樣的大型組織花費數(shù)百萬甚至數(shù)十億美元來創(chuàng)建和收集數(shù)據(jù)。預計我們將看到數(shù)據(jù)綜合方法的增加，以對抗數(shù)據(jù)饑渴的模型造成的逆境。目前的方法包括大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡和基于深度學習的技術(shù)，它們都非常需要數(shù)據(jù)，即它們需要大量的數(shù)據(jù)才能準確工作。使用數(shù)據(jù)效率較低的模型會導致成本更高。大多數(shù)中小型企業(yè)無法承受僅在數(shù)據(jù)背后分配那么多的貨幣資源。因此，重要的是我們擁有更少的數(shù)據(jù)密集型技術(shù)。由于這些領(lǐng)域的最新進展，許多研究領(lǐng)域現(xiàn)在可以生成自己的訓練數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡(GAN)等方法有助于在人工數(shù)據(jù)合成的幫助下減少對大量數(shù)據(jù)的需求。

4.AI將使醫(yī)療保健更加準確

人工智能將在2021年徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)的整體工作流程。患者以及醫(yī)療保健專業(yè)人員將受益于基于AI的技術(shù)的有效實施。它將從多家醫(yī)院和醫(yī)療中心獲取實時數(shù)據(jù)，并利用它為雙方的利益服務。自動初始化設備、自動報告和優(yōu)化的日程安排 - 一切都將根據(jù)患者的病情進行定制。將AI與專家臨床和領(lǐng)域知識相結(jié)合，將加快臨床程序。

5. 更加注重可解釋性

今年將是人工智能的可解釋性。前一年是人工智能倫理和風險管理的早期原則的一年。可解釋性的概念是當今最熱門和眾所周知的話題之一。它旨在找到問題的根源，并解釋基于AI的決策背后的原因?？山忉屝栽贏I的許多子領(lǐng)域中起著重要作用。機器學習和數(shù)據(jù)科學在很大程度上依賴于所用模型的可解釋性。在許多難以理解(閱讀解釋)的模型中，幾乎不可能判斷偏差或某些錯誤何時蔓延到數(shù)據(jù)中。在過去幾年中，人們越來越有興趣使人工智能更具道德性。歐盟委員會甚至更進一步，發(fā)布了一套開發(fā)道德人工智能的七項指導方針。

6.AI 在制造業(yè)的應用

今年將是制造業(yè)認真考慮擁抱人工智能的一年。到目前為止，質(zhì)量控制是整個工作流程中最艱巨、最關(guān)鍵的任務之一。由于任務的性質(zhì)，傳統(tǒng)上質(zhì)量控制大多是手動任務。實際上，自動化質(zhì)量控制根本不是一件容易的事(如果你試圖在沒有計算機視覺的幫助下處理它，那就更是如此了)?？焖傧M品或汽車等許多行業(yè)都使用人工智能驅(qū)動的工具來自動化質(zhì)量控制程序。話雖如此，它不會取代人力資源。人工智能將減輕產(chǎn)品經(jīng)理的生活，他們幾乎把自己的生命放在線上以確保質(zhì)量。使人工智能成為工作流程的一部分不僅有助于實現(xiàn)整個生產(chǎn)線的現(xiàn)代化，還可以增強現(xiàn)有流程并解決早期的挑戰(zhàn)。

7.AI將產(chǎn)生深遠的地緣政治影響

根據(jù)許多主題專家的說法，人工智能將繼續(xù)成為一個國家在軍事和經(jīng)濟安全方面的首要關(guān)注點。許多政府已經(jīng)投入了數(shù)百萬甚至數(shù)十億美元，將人工智能的力量作為下一個可能的競爭戰(zhàn)線。軍事AI的發(fā)展正在以閃電般的速度升級。2018年，美國政府決定在未來5年內(nèi)撥款20億美元，通過國防高級研究計劃局DARPA進行。DARPA的目標是打造下一代基于AI的技術(shù)。ATLAS，一個專用于用于自主目標跟蹤的高級瞄準系統(tǒng)的程序。例如，中國僅在人工智能方面就投資了1000多億美元，這表明了他們的認真程度和信心。包括英國，法國和許多其他國家在內(nèi)的歐洲國家也加入了這場競賽，并投入了超過25億美元。俄羅斯聯(lián)邦遵循其保密和保密的傳統(tǒng)，尚未披露任何此類計劃。盡管認為他們不會像其他人一樣利用這些技術(shù)進步來發(fā)揮自己的優(yōu)勢是愚蠢的。根據(jù)2019年披露的一份報告，他們正在研究一種自主無人機技術(shù)，該技術(shù)可以在沒有任何重大人為干預的情況下完成這項工作。

8.娛樂和教育中的人工智能

有些地方仍然是人工智能的禁區(qū)——想想音樂或詩歌的產(chǎn)生，甚至是講故事?，F(xiàn)有的算法已被證明不夠"智能"，即使使用最先進的技術(shù)也是如此。預計到2021年，我們將在這些領(lǐng)域看到相當多的發(fā)展。一般來說，人工智能已被證明在執(zhí)行需要大量先前經(jīng)驗的東西方面不是很有效和/或高效。此外，人工智能在娛樂業(yè)的整體影響力預計將在2021年上升。去年，我們在"愛爾蘭人"中看到了人工智能的實力，其中人工智能被用來產(chǎn)生視覺效果和詭計。不言而喻，我們將看到更多這樣的情況。預計人工智能也將在教育領(lǐng)域得到積極應用，并可用于快速跟蹤和增強學習過程。

9.AI 在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域

應對網(wǎng)絡威脅已經(jīng)成為企業(yè)頭疼的主要問題。從在線支付到電子郵件通訊，現(xiàn)代企業(yè)的許多方面都依賴于堅如磐石的網(wǎng)絡安全計劃。根據(jù)最近的一項調(diào)查，超過60%的在線企業(yè)在2018年面臨各種類型的網(wǎng)絡攻擊。隨著網(wǎng)絡釣魚，黑客攻擊和社會工程攻擊等事件變得越來越普遍，人工智能在網(wǎng)絡安全中的存在將會上升。預測算法和智能技術(shù)將在保護我們免受欺詐者的侵害方面發(fā)揮重要作用。人工智能可以用來發(fā)現(xiàn)任何跡象，并意識到任何可能傷害我們的欺詐企圖或數(shù)字活動。5G等新技術(shù)的推出為AI開辟了新的視野，因為它為企業(yè)帶來了巨大的機遇。

10.AI會認出我們

多年來，自動面部識別等功能將得到加強。在不久的將來，許多基本服務將在人工智能的幫助下實現(xiàn)自動化。A國已經(jīng)開始準備將面部識別過程強制用于訪問公共交通等服務。世界各地的組織和政府，無論喜歡與否，都在投資數(shù)百萬美元來跟蹤我們的身份和行動。政府和私人組織將使用這些數(shù)據(jù)使自動化代理更加智能和強大。