https://baai.org/l/Frontiers2021
本報告總結2021年人工智能前沿科技主要趨勢如下:
信息模型、具身模型和腦模擬機器人的結合將誕生超級人工智能。
係統研究超大規模智能模型發展和影響的新興領域已經形成,超大規模預訓練模型研發競賽進入白熱化階段,多模態預訓練模型成為下一個大模型重點發展領域。
Transformer成為計算機視覺領域的重要網絡架構,並開始向強化學習、圖神經網絡等領域滲透。
加速方法創新提升了超大參數規模模型的訓練效率,催生更大規模參數的巨型模型。
Prompt Tuning成為自然語言處理領域預訓練語言模型新型訓練範式,預訓練語言模型發展的新路線是提升訓練和推理的效率。
遮蓋圖像建模、非Transformer架構、神經輻射場等技術快速發展,成為計算機視覺的熱點研究領域;脈衝視覺領域發展,將開辟機器視覺新路線
生物神經元與芯片結合成為類腦芯片的研究熱點。
高性能、低能耗AI芯片不斷湧現的同時,由AI輔助設計成為芯片發展新趨勢;存算一體AI芯片設計、應用步伐加快。
Web模型成為新型信息搜索範式的核心支撐,預訓練語言模型助力信息檢索性能提升。
借鑒腦神經和認知科學研究成為啟發類腦智能研究的重要來源。
無線高帶寬、微創、結合AI算法等成為腦機接口的發展重點。
傳統科研領域成為人工智能發展的“新戰場”,人工智能在輔助基礎和應用科學研究的同時,也提升了智能產品和服務的性能。
強化學習環境成為發展泛化性更強、適應複雜環境智能體的重要支撐,而提升訓練效率成為強化學習領域的研究重點。
因果推斷在經濟學、社會學研究中實現突破。
基於超大規模預訓練模型的平台和係統成為研發機構和企業的發展思路。
麵向更為複雜任務和需求的基準測試和數據集不斷湧現。
AI為人類科學家提供領域數據集,助力基礎科學研究。
AI算力成為超算性能比拚的“新擂台”。
本報告總結2021年人工智能產業主要趨勢如下:
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