青源会：2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告_84页_36mb

青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望总结

核心内容

青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告，涵盖了自然语言处理和知识图谱、信息检索与知识挖掘、人工智能数学和基础理论、计算机视觉、智能体系结构与芯片、AI+Science以及人工智能伦理与治理七大方向。报告总结了各领域的重要进展、当前研究问题和未来发展趋势。

主要观点与关键信息

一、自然语言处理和知识图谱

领域进展

1. 范式统一

   • 多种自然语言处理任务正在向统一范式转变，如MRC（机器阅读理解）和序列到序列方式。
   • 预训练模型的使用推动了范式统一，使得不同任务可以转化为预训练模型擅长的形式。

2. 小样本学习成为热点

   • 提示调适（Prompt Tuning）成为小样本学习的重要方法，减少了对大量标注数据的依赖。
   • 与传统微调相比，提示调适更高效，适合小样本学习。

3. 充分挖掘大模型能力

   • 大模型具备推理和常识理解能力，通过提示或示例引导模型进行推理。
   • 例如，通过提示“Let's Think Step by Step”引导模型完成任务。

4. 语言模型即服务（LMAAS）

   • 大规模语言模型作为服务，提供高效、低成本的调适方式。
   • 黑箱调适（Black-box Tuning）方法在小样本学习中表现良好。

5. 常识知识图谱

   • 常识知识图谱能够表示动态事实、时间关系、因果关系等复杂关系。
   • “LMs-as-KBs”（语言模型即知识库）通过三元组查询方式实现知识检索。

当前研究问题

• 主流模型架构同质化严重，如BERT、T5等。
• 特征工程成为研究重点，而非模型结构改进。
• 预训练模型能耗高，需要更高效的训练和部署策略。

未来展望

• 预训练模型的生命周期各环节都有发展空间。
• 关注模型效率、与非注意力机制的交互、上下文学习机制。
• 高质量中文数据资源建设、多语言多模态模型、神经-符号融合架构、可信NLP技术等方向值得关注。

二、信息检索与知识挖掘

领域进展

1. 基于预训练模型的查询与文件表示

   • 采用单塔或多塔架构，提升检索效率。
   • 谷歌的TransformerMemory研究推动了信息检索的进展。

2. 多模态信息提取研究

   • 研究图文、视频等多模态数据的交互与检索。
   • 典型案例包括CLIP、DALL·E、DALL·E2等。

3. 基于样本交互的CTR预估模型

   • 通过挖掘样本之间的关系提升CTR预估能力。
   • UBR、DIEN等方法取得进展。

4. 可信的信息抽取模型

   • 研究模型的公平性、可解释性、推理过程与人类期望的一致性。

未来展望

• 构建端到端、高效的信息抽取框架。
• 引入知识解决理解与推理问题。
• 持续关注可信人工智能研究。

三、人工智能数学和基础理论

领域进展

1. 深度学习的表示理论

   • 多层神经网络在表示能力上优于双层网络。
   • 神经正切核理论和平均场理论提供更深入的分析。

2. 泛化理论

   • 良性过拟合现象值得关注。
   • 隐式正则化和随机算法有助于泛化能力提升。

3. 优化理论

   • 研究鞍点逃离问题、极值点性质、过参数化网络等。

4. 抽象模型

   • 从可解析模型和微观观察两个角度理解神经网络机制。

5. 其他应用理论

   • 探索神经网络在科学问题中的应用，如解微分方程。

面临的挑战

• 算法研究与实际应用存在鸿沟。
• 传统模型的研究成果难以直接应用于神经网络。
• 数理理论在其他方向的应用较少。

未来展望

• 推动深度学习数理基础研究，建立更完善的数学工具。
• 明确短期发展方向，如先对现象进行解释，再构建核心理论。
• 面向大规模预训练模型建立统一的理论描述。
• 吸引纯数学家参与深度学习理论研究。

四、计算机视觉

领域进展

1. 更统一的建模和学习模式

   • 视觉Transformer（ViT）成为主流骨干模型。
   • 模型在图像分类、检测、分割等任务中取得突破。

2. 更大更稀疏的视觉模型

   • 视觉大模型（如ViT-18B）在性能上表现优异。
   • MoE架构实现视觉稀疏动态模型（如ViT-MoE）。

3. 视觉领域解锁新技能新模型

   • 文本到图像生成技术（如DALL·E、CogView）取得突破。
   • 多模态与零样本识别能力提升，如CLIP、Florence、Gato等。

4. 重要模型或应用走向成熟

   • 神经渲染技术（NeRF）走向成熟。
   • 推荐系统、短视频、元宇宙数字人等应用趋向成熟。

新兴方向

• 计算摄像技术发展，提升视觉信号获取能力。
• 视觉理解与推理能力增强。
• 鲁棒性与安全性成为研究重点。

未来展望

• 视觉Transformer和DETR等模型的统一建模方式将更广泛。
• 掩码图像建模（MIM）持续发展，应用于多种下游任务。
• 视觉大模型和稀疏模型在性能与效率上取得平衡。
• 视觉模型在认知和推理方面的能力提升。

五、智能体系结构与芯片

领域进展

1. 上层应用

   • 云原生系统、Serverless计算、图计算等应用发展。

2. 中间系统软硬件

   • 深度学习框架、网络互联、DPU、软硬件协同优化等技术进步。

3. EDA设计软件

   • 提供芯片设计工具，支持大规模模型训练与部署。

4. 底层芯片

   • 芯片设计成本优化、晶圆级集成、智能芯片等方向进展显著。
   • CPU与加速器集成于单一芯片设计，提升计算效率。

未来展望

• 构建分布式图数据库和计算系统。
• 面向区块链、边缘计算等新场景的图数据库与系统。
• 基于语义的图查询与挖掘方法。
• 图计算加速方法，建立统一、专用的图算法库。

六、AI+Science

领域进展

1. AI+生命科学

   • 蛋白质结构预测、设计、药物设计等取得进展。

2. AI+材料

   • 材料发现、性质预测等应用。

3. AI+大气科学

   • 气候预测、模式识别等任务中AI的应用。

4. AI+神经科学

   • 神经网络与脑科学结合，推动理解与模拟。

5. AI+应用数学/应用物理学

   • 解微分方程、物理模拟等任务中AI的应用。

6. 其他领域

   • AI+理论数学、AI+考古学等。

面临的挑战

• 数据采集、规模、建模等方面存在挑战。
• 研究团队协作和知识融合问题。

未来展望

• AI在科学领域的应用将进一步深化。
• 需要建立更高效的模型与算法。
• 可解释性研究将提升AI在科学领域的可信度。

七、人工智能伦理与治理

领域进展

1. 伦理规范与技术规制

   • 国际与国内出台多项AI伦理规范。
   • 我国相关部门出台技术规制。

2. 算法安全与审计

   • 安全评估与算法审计框架启动。
   • 算法鲁棒性与可验证性研究持续发展。

3. 推荐系统合规

   • 推荐系统在合规性方面引起社会关注。

面临的挑战

• 智能算法能力边界的判定。
• 算法性能与可信约束之间的矛盾。
• 算法黑箱与透明监测之间的鸿沟。
• 人机混合系统的管理难度大。

未来展望

• 从感知算法安全到决策算法安全。
• 预训练大模型的安全性受到关注。
• 算法治理应拥抱“技治”主义。
• 建立我国新一代人工智能治理框架。
• 探索更多治理趋势，如算法透明性、公平性、可解释性等。

总结

青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告全面反映了当前AI领域的研究热点、技术突破和未来趋势。各方向均取得了显著进展，如自然语言处理中范式统一、小样本学习的兴起；信息检索与知识挖掘中多模态与可信模型的发展；计算机视觉中Transformer与DETR的广泛应用；智能体系结构与芯片中软硬件协同优化；AI+Science中多学科融合；人工智能伦理与治理中技术规制与安全评估的推进。未来，各领域将更加注重模型效率、泛化能力、可解释性、统一建模与治理框架的建立。