年是惊人的——不仅要升级核心人工智能(AI)能力，如自然语言建模和自我监督学习(SSL)，还要升级科学发现，如蛋白质结构预测和Copilot等开发工具。
这些令人瞠目结舌的发展引起了人工智能的期望，并使许多人对该领域即将到来的趋势和进展感到好奇。因此，这篇文章将强调人工智能中一些关键的即将到来的发展，以使它变得更加有力和有影响力。
以下是我们应该期待并考虑纳入工作中的发展：
1、更强大的语言建模能力
语言建模是自然语言的机器理解和生成，用于语音识别、机器翻译、手写识别、问答和信息检索等应用。
自从OpenAI发布了有史以来最强大的语言模型GPT-3，它就因其令人惊叹的语言能力而备受瞩目。例如，已经证明——通过适当的人类启动——GPT-3可以产生创造性的小说，运行计算机代码并撰写反思性的商业备忘录。
现在OpenAI正在研究GPT-4，其他大公司也在开发自己更强大的语言模型，你可以期待年将在语言建模和应用程序方面带来更多突破，如自动生成计算机程序。
2、用于图像建模的SSL
在过去的一年里，大规模文本数据的SSL能力已经发展到我们可以使用少量标签的例子来学习复杂的任务，如机器翻译、文本分类、问题回答和许多其他任务。
相比之下，图像和视频的SSL能力的进展远远落后，主要是由于数据的非离散性，这使得难以在巨大的连续数据空间中学习。
虽然年这个领域有所进展，但还没有成熟到文字数据的程度。由于许多研究小组正在努力应对这一挑战，我们可以期待在这一领域取得一些突破
3、对话人工智能
对话式人工智能是一种支持跨用户和平台的基于语音的交互的技术，特别是为了更好地与用户大规模互动。构建它需要语音识别、语音合成、自然语言处理和机器学习等工具。
年底，ReportLinker宣布，到年，对话式人工智能市场的规模将从68亿美元增长到亿美元。导致这一现象的关键因素是对人工智能支持的客户支持服务的需求增加，全渠道战略的适应，与客户的持续接触以及新冠肺炎限制期间对聊天机器人的需求增加。
鉴于对对话式人工智能系统的需求不断增长，我们可以期待看到这些努力的进展。
4、基于人工智能的网络安全
世界经济论坛最近承认网络犯罪是全球繁荣的主要风险，并敦促全世界共同应对这一问题。
随着我们每天越来越依赖机器，我们越来越容易受到网络犯罪的攻击，因为每台连接到互联网的设备都给了攻击者利用其漏洞的机会。由于互联设备变得越来越复杂，找出并解决现有漏洞变得越来越困难。人工智能可以通过分析网络流量的模式在识别可疑活动中发挥重要作用。
因此，我们可以期待年在网络安全中使用人工智能方面的一些重大发展。
5、商业中的计算机视觉技术
根据Gartner最近的一项调查，在已经投资人工智能的组织中，计算机视觉是最有意向的投资。同一项调查发现，这些公司都计划在未来两年内平均投资，美元。
计算机视觉是人工智能的一个领域，它处理使机器能够理解和解释图像和视频。人工智能的机器学习算法通常在图像上训练，以识别模式，使它们能够识别和分类物体。它在许多领域都有广泛的使用案例，例如：
自动驾驶汽车——检测障碍物、轨道和行人。
医疗保健—分析医疗扫描，如x光、CT和MRI。
制造——目视检查设备。
农业——使用无人机监控田地和农场的情况。
6、更多人工智能驱动的科学发现
Deepmind发现的人工智能驱动的蛋白质三维结构预测是《科学》杂志年的“年度突破”，因为它有可能解决生物学中的一个长期挑战。《科学焦点》还评选出了一个人形机器人，它可以和语音对口型同步，入选年最佳科学发现。
去年也是天气预报取得突破的一年，谷歌和埃克塞特大学联手开发了一个由人工智能驱动的短时天气预报系统，名为“nowcasting”。临近预报可以在两个小时内预测天气——相比之下，以前的系统可以在六个小时到两周内预测天气。
鉴于人工智能解决科学挑战的潜力，我们可以期待未来几年有更多这样的突破。
7、可解释的人工智能
人们对数据法规以及人工智能透明度和公平性的兴趣日益增加，这使得可解释的人工智能(XAI)变得越来越重要。XAI处理启用，理解和阐明黑盒人工智能系统的决策过程。
8、开发人员生产力
除了增强算法能力，人工智能今年还将有助于提高程序员和开发人员的生产率。
在过去的几年里，人工智能已经被用于亚马逊代码大师(AmazonCodeGuru)等工具，以帮助开发人员提高代码质量，并找到他们最昂贵的代码行。Github与OpenAI合作构建了Copilot，这是一个辅助开发者编写高效代码的工具。最近，Salesforce宣布了其CodeT5项目，以帮助Apex开发人员进行编码。
最近为开发人员开发的人工智能驱动工具的其他一些例子是Tabnine和Ponicode。此外，从自然语言描述生成代码是语言建模的一个流行应用；语言建模的最新进展使它成为一个有趣的话题。OpenAI的Codex就是一个例子——我们可以期待今年有更多这样的结果。
结论
去年，人工智能领域出现了一些令人难以置信的突破。在此基础上，企业和为其工作的开发者将在年引领同样令人印象深刻的进步。
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