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如今，人工智能已经出现在了生活的方方面面，它逐渐可以帮助人类去解决“个人幸福、社会效率、族群扩张“等等问题。赛灵思人工智能业务资深总监姚颂认为人工智能的兴起与技术突破是和信息产业的发展相关联的，目前存在的问题是人工智能与人类智能还不够融合，交互速度很慢，脑机接口技术也许会成为人工智能下一步突破的关键。
Nowadays, artificial intelligence has appeared in every aspect of life, it can gradually help mankind to solve the \”personal happiness, social efficiency, ethnic expansion\” and so on. Song Yao, a senior director in AI business of Xilinx,Inc., he believes that the rise of artificial intelligence and technological breakthroughs are related to the development of the information industry. The existing problem is that artificial intelligence and human intelligence are not integrated enough, and the interaction speed is very slow. The brain-computer interface technology may become the key to the next breakthrough of artificial intelligence. 赛灵思人工智能业务资深总监。2011年保送清华大学电子系读本科，25岁入选创业邦“30岁以下创业新贵”，获得福布斯亚洲30Under 30、MIT TR35 China（35岁以下科技创新青年）等荣誉。联合创立深鉴科技，并担任CEO，专注于神经网络剪枝、深度压缩技术及系统级优化。2018年7月18日，被国际AI巨头——自适应和智能计算公司赛灵思（NASDAQ：XLNX）收购。
Senior Director of Xilinx Artificial Intelligence Business. In 2011, he was recommended to the Department of Electronics of Tsinghua University for undergraduate studies. At the age of 25, he was selected as the \”Upstart of Entrepreneurship Under 30\” in the entrepreneurial state and was awarded the honors of Forbes Asia 30 and MIT TR35 China (Science and Technology Innovation Youth Under 35). Co-founded DeepHi Technology and served as CEO, focusing on neural network pruning, deep compression technology, and system-level optimization. On July 18, 2018, it was acquired by the international AI giant-adaptive and intelligent computing company Xilinx (NASDAQ: XLNX). This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at https://www.ted.com/tedx
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2022 年人工智能领域的发展趋势是什么？你都有哪些期待？
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- Author: TEDx Talks
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- Date Published: 2021. 1. 22.
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未来人工智能，有什么新的发展趋势？
AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心（云端）、通信终端产品（手机）、特定应用产品（自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人……）。目前来看，未来AI发展有八大新趋势。
趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长
由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。
此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。
趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口
过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/增强现实（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。
这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。
人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。
趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。
趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件
AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。
总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。
例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。
趋势六：AI自主学习是终极目标
AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。
首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口（VR）。
目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。
趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来
未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。
趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺
未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。
展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色。
本文由 @谢俊 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自 Pexels ，基于 CC0 协议
人工智能的发展趋势_人工智能发展趋势_ai人工智能的发展趋势-华为云
伴随着大数据和算力的驱动，最近几年AI蓬勃发展，取得了很大的进步，但离真正的规模商用还有很大的距离，尤其是通用AI的落地，还面临着很多艰巨的挑战需要去攻克。本报告将围绕着AI的发展趋势和挑战，介绍下一代AI发展方向，需要解决的关键问题和技术研究热点。
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2022 年人工智能领域的发展趋势是什么？你都有哪些期待？
趋势1：大型语言模型（LLMs）
语言模型是基于自然语言处理技术和算法，以确定一个句子中出现的特定单词序列的概率。这些模型可以预测句子中的下一个词，总结文本信息，甚至从纯文本中创建视觉图表。
大型语言模型（LLMs）是在包含巨大数据量的大规模数据集上训练的。谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2和GPT-3是LLMs的一些例子。据了解，GPT-3有1750亿个参数，在570千兆字节的文本上训练。这些模型可以生成从简单的文章到复杂的金融模型的任何东西。
包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21实验室在内的人工智能初创公司正在通过训练具有数十亿参数的模型来推动LLM的边界。
韩国公司Naver宣布，它已经建立了最全面的基于人工智能的语言模型之一，HyperCLOVA，一个类似GPT-3的韩语模型。华为的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan是在由电子书、百科全书和社交媒体组成的数兆字节的中文数据集上训练的。
在2022年，大型语言模型将成为下一代对话式人工智能工具的基础。
趋势二：多模态人工智能的兴起
深度学习算法传统上侧重于从一个数据源训练其模型。例如，计算机视觉模型是在一组图像上训练的，而NLP模型是在文本内容上训练的。语音处理涉及声学模型的创建、唤醒词检测和噪音消除。这种类型的机器学习与单模态人工智能有关，其结果被映射到一个单一的数据类型来源——图像、文本、语音等。
多模态人工智能是计算机视觉和对话式人工智能模型的最终融合，提供更接近人类感知的强大场景。它将人工智能推理提升到了一个新的水平，结合了视觉和语音模式。
多模态人工智能的最新例子是OpenAI的DALL-E，它可以从文本描述中生成图像。该模型使用艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的瓦力的谐音来命名。例如，当文本提示 “一个甜甜圈形状的时钟 “被发送到该模型时，它生成了以下图像：
谷歌的多任务统一模型（MUM）是多模态人工智能的另一个例子。它通过基于从75种不同语言中挖掘出的上下文信息对结果进行优先排序，从而提高用户的搜索体验。MUM使用T5文本到文本框架，比BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型）要强大1000倍。
趋势 3：简化和流线型 MLOps
今天的MLOps，在许多方面与2012年的DevOps相似。企业很快就意识到了DevOps的价值，但由于缺乏指导，他们在实施DevOps时很费劲。工具链很复杂，生态系统也很零散。
MLOps软件包包括从安装和配置训练和推理基础设施、配置特征存储、配置模型注册表、监控模型的衰减以及检测模型漂移等所有内容。
MLOps是被纳入基于云计算的ML平台的概念之一，如亚马逊网络服务的Amazon SageMaker、Azure ML和谷歌Vertex AI。然而，这些能力不能用于混合和边缘计算环境。因此，监测边缘的模型被证明是企业的一个重大挑战。在处理计算机视觉系统和对话式人工智能系统时，监测边缘的模型变得更加具有挑战性。
由于Kubeflow和MLflow等开源项目的成熟，MLOps已经变得相当容易获得。在未来几年，将看到一个精简和简化的MLOps方法，横跨云和边缘计算环境。
趋势 4：AI 驱动的开发人员生产力
人工智能将影响IT的几乎每个方面，包括编程和开发。
在过去的几年里，我们已经看到了诸如亚马逊代码大师这样的工具，它们提供智能建议以提高代码质量，并识别应用程序中最昂贵的代码行。
最近，Github Copilot作为一个 “人工智能配对程序员 “首次亮相，协助开发人员编写高效的代码。Salesforce的研究团队推出了CodeT5，这是一个开源项目，将帮助Apex开发人员进行人工智能驱动的编码。Tabnine，即以前的Codata，将智能代码完成带到了主流开发环境。Ponicode是另一个AI驱动的工具，可以为函数创建、可视化和运行单元测试。
大型语言模型（LLMs）的兴起和开放源代码更广泛的可用性使IDE供应商能够建立智能代码生成和分析。在未来，程序员都期望看到能够从内联注释中生成高质量和紧凑的代码的工具。它们甚至能够将用一种语言编写的代码翻译成另一种语言，通过将遗留代码转换为现代语言来实现应用的现代化。
相比于近期新设立的人工智能专业，美国大学基于传统CS、ECE开设的算法、工程机器人，针对人工智能面对的工程学挑战设立的人工智能专业更加系统，并且更加成体系。
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当前人工智能技术创新特征和演进趋势
当前人工智能技术创新特征和演进趋势
李修全
摘要：近年来，全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期，新的理论、模型、算法快速迭代。本文从模型算法、软硬件实现以及技术形态等角度分析了当前全球人工智能技术的主要特征，总结了国内外人工智能前沿研究的一些创新热点和新动向，并从基础理论突破、底层计算模式创新、模型算法演进等方面，展望和探讨了未来人工智能技术进一步突破的几个可能趋势。
关键词 ： 人工智能 技术形态 创新特征 发展趋势 软硬件协同 技术融合 模型轻量化
Main features and development trend in current artificial intelligence technology innovation
LI Xiuquan
Chinese Academy of Science and Technology for Development, Beijing 100038, China
Abstract: In recent years, the development of global artificial intelligence (AI) has entered a new round of active period, with the rapid iteration of new theories, models, and algorithms. This study analyzes the main features of the current AI technology innovation from the perspective of model algorithms, software and hardware implementations, and intelligent system forms. It summarizes some of the innovation hotspots in the domestic as well as international frontier research of AI. Furthermore, in terms of the breakthroughs in basic theory, innovation of underlying computing models, and evolution of model algorithms, several possible trends in the future development of AI technology are discussed.
Key words : Artificial intelligence technical form innovation feature development trend software-hardware collaboration technology fusion lightweight model
近年来人工智能在全球蓬勃发展，很大程度上得益于信息技术群进入一个密集成熟期，人工智能算法得以向并行化、规模化、复杂化发展。基于大数据和深度学习的人工智能技术路线引发了这一轮的发展高潮，并使感知智能率先达到商用化门槛，成为人工智能产业化的突破口。同时，全球人工智能技术创新活跃，正在体现出一些新特点，孕育着一些新趋势。 1 当前人工智能技术创新的几点特征 大数据+深度学习正在成为当前人工智能各领域研究的最重要范式，也是当前人工智能产业化的主要驱动力量。在这一主流技术路线引领下，全球人工智能技术创新正在表现出以下特点。 1)深度学习模型和方法持续创新。现在深度学习仍有很多问题没有解决，包括模型知识表示能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问题等，还在困扰着深度学习性能和在一些领域的产业化应用。近年来，学术界产业界在深度学习领域的方法创新都非常活跃，谷歌大脑团队提出的概念激活向量方法，尝试度量模型输出结果对概念的相关性，在模型可解释性方面进行了有意义的探索[1]。在近年来大热的自动机器学习方面，2018年谷歌推出了AutoML Natural Language和AutoML Translation等产品，试图使深度学习的模型设计能够自动化进行，减少对专业知识的依赖，把深度学习工具向非人工智能领域的专家和工程师推广。关于图网络的研究正在将深度学习能够处理的数据结构类型从象素类数据、时间序列数据向图数据结构进一步拓展，把端到端学习与归纳推理相结合，尝试改进深度学习无法进行关系推理的问题[2]。 深度学习方法也在不同领域结合其特点向前演化发展。比如在自然语言处理领域，原来TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，但在长距离建模方面能力受限[3]。2018年以来，以ELMo模型[4]、BERT模型[5]为代表预训练模型快速兴起，通过融入上下文信息实现了对多义词、句法结构、语义角色等更高层文本概念的建模，推动自然语言处理领域实现了长足进步。 2)模型复杂度和算力需求门槛越来越高。2012年，Hinton团队在ImageNet比赛中首次使用深度学习用于图像分类任务，当时的神经网络层数还只有个位数[6]；2015年来自微软的ResNet做到152层[7]；现在很多团队都在做上万层的深度学习模型。模型深度的增加有可能带来表达能力的进一步拓展和突破，但同时也带来了模型复杂度的飞升。BERT模型的标准版本有1亿的参数量，数亿参数的模型已经很常见。根据马萨诸塞大学Strubell等[8]近期对不同模型算力需求的评估研究，Transformer、GPT-2等流行的深度神经网络模型的性能提升带来了不成比例的计算量和碳排放增加。 2019年国外多个人工智能研究团队通过德州扑克、星际争霸等不同的游戏场景，展示了人工智能在开放信息博弈等复杂任务下的巨大潜力，同时这些系统大部分都是由大模型、大计算支撑的。据估算DeepMind为星际争霸做的AlphaStar使用了1万多块TPU，价值数亿元，这就带来了算力门槛的提高，对于很多大学、研究机构的中小团队很难获得这种算力科研条件。模型性能提升如何摆脱对模型复杂度和算力依赖也越来越成为人工智能模型和算法研究中值得关注的问题。 3)“平台+场景应用”成为主流产品形态。现在深度学习大算力需求的特征也使得智能系统严重依赖云平台的支撑，人工智能发展与云计算发展正在实现交汇融通，AI云化和云平台AI化成为趋势。平台化发展的人工智能系统成为末端深入物理世界，云端集超级算力和海量数据的超级大脑。平台化是AI企业人工智能能力输出的主要方式，通过平台开放接口的方式输出算法能力和算力资源。平台化也是加速数据资源汇集加速技术迭代的重要推动要素，在产业化应用方面体现出“平台+场景应用”的产品形态。 4)开源化成为AI技术迭代的重要模式。大模型的特征也使开源文化在人工智能领域更加繁荣兴盛。随着模型越来越复杂，从头开发一个模型的难度和出错的可能性越来越大，也很难做到与底层硬件的最优化设计。通过开源框架和开源算法复用可大大提升研发人员开发效率，活跃的使用者贡献者又进一步促进了开源框架开源算法的快速更新和完善。Tensorflow成为近年来深度学习开源框架的引领者[9]，脸书发布的PyTorch近年来快速崛起[10]。PyTorch更有利于研究人员对小规模项目快速做出原型，而TensorFlow更适合大规模部署，特别是需要跨平台和嵌入式工业化部署，所以目前也出现学术界和工业界一定程度上的选择性分化。在深度学习方法创新方面的演化和进步，包括解释性、知识建模、机器学习自动化等突破，也孕育着深度学习框架的革新和全球开源框架格局的新变化。 5)软硬协同优化驱动智能计算效率提升。深度学习带来的计算负荷增长需求已经远超摩尔定律。各类云端、设备端智能加速芯片适应深度学习的算法特征，进行矩阵元操作的并行化加速，或进行针对特定智能计算任务的精简优化，都是当前智能计算得以不断提升效率的重要驱动力量。谷歌把Tensorflow与TPU绑定式设计协同优化[11]；英伟达的CUDA将GPU与上层软件优化衔接，充分挖掘和发挥GPU的硬件潜力[12]。软硬件协同正成为当前人工智能发展的新特征，初步显现接棒智能时代的“新摩尔定律”的重要潜能。 2 未来人工智能技术创新的几点新趋势 人工智能具有多层次的技术体系，从当前全球人工智能创新趋势来看，不论底层计算、认知模型到智能算法，目前在各个层面上的理论和技术都充满创新机遇，这些方向上的同步推进和渐次突破，将为人工智能未来发展不断注入新的活力。 1)智能计算前移与云边端混合架构。现在各类深度学习计算主要依赖后端算力，也就不可避免地需要承担通信时延导致的系统整体性能损失。在人工智能平台化发展的基础上，智能计算前移也正在成为当前人工智能发展的新趋势。在智能手机、安防监控、可穿戴设备以及智能驾驶等各领域，定制化、低功耗、低成本的嵌入式产品，正在将很多智能处理迁移到前端。业界已经研发了多种类型的前端AI处理器，不仅可以直接运行像贝叶斯、决策树等一些轻量级机器学习算法，而且辅以轻量级推理引擎，能够使训练好的深度学习模型很方便地在前端进行推理运算。将视觉智能芯片嵌入摄像头，可把很多针对图像的智能处理迁移到前端，直接在前端进行过滤降噪，或是对视频、图像进行针对特定任务的信息处理，只需将结果信息上传云端。同时，在前端还可以通过智能算法进行注意力选择操作，把摄像头资源更多聚集到视觉目标上，并能把一些涉及隐私的细节信息屏蔽掉，适度采集适度上传，更好地保护公众隐私。针对不同应用场景，未来智能计算任务将在设备端、边缘端、云端进行更加优化和协同配置。 2)技术融合驱动智能算法创新。人工智能经历数十年发展在不同技术路线下已经形成很多优秀方法。AlphaGo创新性地融合了深度学习、增强学习和启发式搜索等不同技术的优势，解决了围棋这一难点问题[13]。不同方法各有所长，对于解决认知和推理类任务，符号主义学派的很多方法可能更为有成效，旧的算法也可能在新的信息技术环境下重焕光辉。未来加强数据驱动和知识驱动融合，将为智能算法创新开辟广阔空间。比如目前深度学习存在缺乏知识和理解的局限，融入经验表示、知识处理方法，不仅能够简化模型，降低计算量，也能形成知识建模推理能力，拓展深度学习的适用范围。在自然语言理解领域也是如此，也需要将基于语料的知识抽取、谓词逻辑表达和推理等知识库方法与深度学习方法相融合。 3)新兴信息技术群持续赋能产品创新。智能化不只是人工智能，在大数据、互联网、云计算等技术群的共同支撑下，人工智能技术才开始走向产业化落地。未来，工业物联网、5G高速移动通信、VR、区块链等新兴信息技术与人工智能将相互促进、相互成就，通过技术融合突破现有智能技术的能力瓶颈，助力人工智能产业化落地向工业制造、L4级以上的自动驾驶等要求更高的领域推进。多技术综合应用、结合场景的产品技术创新，将为经济社会智能化变革持续赋能。 4)多学科交叉驱动理论突破。人工智能具有多学科综合的天然属性，学科交叉将是下一步理论创新的重要驱动力。数学、物理学、逻辑学、神经科学、社会科学等都是人工智能学术研究的紧密联动学科，将为人工智能未来发展提供不可缺少的理论来源。尤其是当前支撑深度学习模型发展的数学基础还比较薄弱，网络规模和结构设计、训练优化等方面还需要形成有理论支撑的普适性方法，新的数学理论和方法将进一步加速深度学习能力突破。 神经科学领域也是未来人工智能学科交叉的另一高地。人工智能发展历程中大量里程碑式成就都得益于神经科学、认知科学的理论支撑和原理启发。在下一步突破认知智能过程中，更加需要借助神经科学和认知科学的启发，创造一大批新的方法，建立认知智能的方法体系。 5)底层计算模式创新孕育体系性换代机遇。硬件层面类脑计算的基本理念是通过模拟人脑神经元行为方式，设计类似人脑神经处理机理的存算一体新型计算模式，构造更接近人脑物理结构和工作模式的高效能智能计算系统。IBM、英特尔等公司在这方面都在快速探索，已经形成TrueNorth和Pohoiki Beach等初期产品，在稀疏编码、图搜索等方面表现出一定潜力[14-15]。清华大学近期研发出一款基于忆阻器阵列的“天机”芯片，不仅能够支持传统架构机器学习算法和神经形态计算模型的独立部署，还能够支持两者的异构建模[16]。 近期全球量子计算领域发展也非常快，未来量子计算机有可能对智能计算的能力和速度带来指数级提升，特定功能的量子芯片和量子人工智能处理器也有望融合传统架构，推动混合计算架构的演进发展。这些方向上的底层创新难度都很大，需要更长的时间，但都在人工智能底层计算架构甚至整体计算范式方面孕育着新的机遇[17]。 3 思考与启示 近年来，全球人工智能技术创新发展迅猛，未来将深刻影响经济形态，造福人们生活。总体上看，人工智能的发展还处于早期阶段，面临大量理论和技术难题需要攻克。人工智能未来的持续发展还需要各国的通力合作，协同攻克智能科学领域的诸多难题。 同时，当前人工智能理论到技术转换快、创新周期短的特征越来越明显，产学研协同创新尤为重要。当前出现的像算力门槛、数据共享等问题可能对人工智能协同创新带来不利影响。加强学术界和产业界的合作，强化研发链的衔接，促进开源开放，必将有助于进一步加速学术创新和技术成果产业化落地。
技术趋势 – 人工智能
产权组织技术趋势–人工智能
人工智能正在彻底改变生活和工作的方方面面。以事实为依据，形成对人工智能的共同理解是最大限度地利用其益处的关键。
我们“技术趋势”系列的首份报告提供了基于证据的预测，就人工智能的未来向全球政策制定者提供信息。它对专利申请和科学出版物中的数据进行分析，以更好地了解该领域的最新趋势。
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