過去十年間，人工智能技術突飛猛進，最瘋狂的科幻小說場景現在已經成為我們生活中不可或缺的一部分。十年前，人們在談論AI的理論化和實驗，但這些年來，AI變得更加切實了，逐漸成為主流。無論是國際標準課程、平臺、庫、框架、硬件，一切都順理成章。就算說這十年里取得的成績奠定了未來的基礎，也不為過。

卷積

2012年是深度學習歷史上重要的一年。那一年，卷積神經網絡（CNN）在著名的 ImageNet 挑戰賽中大放異彩。由Alex Krizhevsky 等人設計的卷積神經網絡「Alexnet」以遠超第二名的成績奪冠，在ImageNet數據集上的視覺識別錯誤率為15.3%，降低了一半。該神經網絡對貓的檢測準確度達到了74.8%，在 YouTube視頻中檢測人臉的準確率為81.7%。

現在，手機和商場中的人臉識別應用都應該歸功于2012年的這項工作，識別準確率的提升使研究者能夠進行醫學成像模型的部署，這些模型具備高置信度。

與AI對話

Vaswani等人2017年發表的《Attention Is All You Need》帶來了級聯效應，使得機器能夠以前所未有的方式去理解語言。得益于Transformer架構，AI現在能夠撰寫假的新聞、推文，甚至可能引起政治動蕩。繼Transformer之后，谷歌又推出了BERT模型，將其用于關鍵字預測和SEO排名等。BERT如今已經變成了自然語言處理領域的實際標準，諸如Microsoft和 NVIDIA之類的公司開始堆積更多參數來追趕該模型。

NVIDIA的Megatron具有80億個參數，而Microsoft的Turing NLG模型具有170億個參數。OpenAI的GPT模型后來居上，1750億參數的GPT-3目前是歷史記錄的保持者。

GPT-3也是Transformer的擴展，是目前最大的模型，它可以編碼、寫散文、生成商業創意，只有人類想不到，沒有它做不到。

將人類一軍

AI早已在國際象棋中擊敗了人類。而更加復雜的人類游戲，如Jeopardy！游戲、圍棋、德州撲克等，也沒有擋住算法的腳步。人工智能近幾年來最廣為人知的事件就是AlphaGo在最復雜棋類游戲——「圍棋」上擊敗了人類頂級選手。與此同時，在這個十年中，IBM的Watson 也在Jeopardy! 決賽中擊敗了兩位人類，最終Watson獲得了77147美元獎金，而兩位人類分別獲得了24000和21600美元。

解碼生命

每一個生物體的行為都可以在其蛋白質中尋蹤溯源。蛋白質承載著秘密，破解蛋白質或許有助于擊敗新冠大流行。但蛋白質結構非常復雜，需要不斷地運行模擬。DeepMind嘗試解決這一難題，其開發的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。計算機視覺被證明可以幫助診斷，而解決蛋白質折疊問題甚至能夠幫助研發人員開發新藥。

AI：是藝術家，也是騙子

一則視頻中，比利時首相談論著解決經濟和氣候危機的緊急需求，后來人們發現這其實是 Deepfake視頻。在機器學習和AI對比利時首相聲音和表達方式的操縱下，這則假視頻讓首相發表了一場關于全球變暖影響的演講。

這些偽造內容的背后是精心設計的算法——生成對抗網絡（GAN）。該算法在2014年提出，并得到廣泛應用，甚至已經侵入了人類工作的最后一道壁壘：創作。這種網絡可以生成從未存在的人臉、互換人臉，讓一國總統胡言亂語。GAN生成的一幅畫甚至在佳士得拍賣會上以破紀錄的價格——40萬美元成交了。GAN的另一面是被用于惡意目的，以致于像Adobe 這種公司不得不研究新技術來鑒別偽造內容。GAN在下一個十年里仍將是被廣泛討論的對象。

秘密武器——硅

神經網絡的概念誕生了半個世紀，今天流行的反向傳播方法也出現三十年了。但是，我們仍然缺少能夠運行這些計算的硬件。過去十年，我們見證了十多家公司研究專門的機器學習芯片。這些年來，芯片技術得到了極大發展，我們可以在手掌大小的設備上執行百萬次運算。這些芯片被用到數據中心，用戶可以觀看自己喜歡的Netflix電影、使用智能手機等。接下來，專為邊緣設備定制的AI芯片蘊含著價值數十億美元的商機。

蘋果等公司已經開發了定制化機器學習芯片（如A14 Bionic）來提供智能服務。即使是依賴英偉達和英特爾的AWS，也正在慢慢進入芯片行業。隨著芯片變得越來越小，這一趨勢只會更加明顯：例如使用英偉達Jetson AGX Xavier開發者套件，你可以輕松創建和部署端到端 AI機器人應用，用于制造、零售、智能城市等等。谷歌的Coral工具包可將機器學習帶到邊緣設備上。安全、實時輸出是目前的主題。

開源文化逐漸成熟

2015年，TensorFlow開源。一年后，Facebook AI又開源了基于Python的深度學習框架PyTorch。今天，TensorFlow和PyTorch已經成為使用最廣泛的框架。通過不斷的版本更新，谷歌和 Facebook為機器學習社區帶來了極大便利。自定義庫、軟件包、框架和工具的爆發式增長，使得更多人進入了AI領域，也為AI研究帶來了更多人才。

開源是近幾年的一個主要特性。開源工具和越來越多的可用資源（如arxiv 或Coursera）促進了AI變革。另一個催化劑是流行的競賽平臺——Kaggle。Kaggle和GitHub滋養了一批高質量AI開發者。

更多學習，更少規則

Schmidhuber 教授上世紀90年代初提出的元學習概念，最近才逐漸得到關注。元學習指在有限訓練示例的基礎上，使機器學習模型學習新技能并適應不斷變化的環境。通過操縱超參數對特定任務優化機器學習模型需要大量用戶輸入的話，過程會較為繁瑣，而使用元學習后，這一負擔將得到極大緩解。因為元學習將優化部分自動化了，自動優化帶來了一個新的行業 MLaaS（機器學習即服務）。

未來方向

關于一些專家預測以下領域或許將發揮主要作用：

可復現性

差分隱私

幾何深度學習

神經形態計算

強化學習

盡管AI已經進入許多我們未曾想象的領域，但它仍需應用到更流行的應用中，如自動駕駛汽車。然而，挑戰更多地在于數學層面：目前已有能夠做出準確決策的算法，也有能夠處理這些算法的處理器，但何時能夠部署到應用上仍未可知。不管是醫療還是自動駕駛汽車，AI仍需要繼續進展，而這只有在透明性和可復現性得到建立時才會發生。

一站式AI算法交易及產品化平臺鈦靈AI算法市場，高效連接人工智能行業服務商與需求方，聚集來自全球的優秀人工智能算法和解決方案，降低開發門檻。即刻入駐，獲得更多商業資源及技術支持！