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2021年人工智能十大技术趋势发布

在2020年抗疫过程中,人工智能等技术在疫情监测分析、防控救治等方面发挥了重要作用。未来,人工智能发展将走向何处?北京人工智能智源研究院今天(1月4日)发布《2021年人工智能十大技术趋势报告》,从人工智能的基础理论、算法、类脑计算、算力支撑等方面,展望人工智能的未来发展方向。

针对备受关注的隐私保护问题,报告指出,机器学习向分布式隐私保护方向演进将是一大趋势。当前,全球多个国家和地区已出台数据监管法规,如HIPAA(美国健康保险便利和责任法案)、GDPR(欧盟通用数据保护条例)等,通过严格的法规限制多机构间隐私数据的交互。分布式隐私保护机器学习通过加密、分布式存储等方式保护机器学习模型训练的输入数据,是打破数据孤岛、完成多机构联合训练建模的可行方案。

报告认为,基于因果学习的信息检索模型与系统也将成为重要发展方向。人工智能算法是推荐系统、搜索引擎等智能信息检索系统的核心技术,深刻地影响着亿万互联网产品用户的工作和生活。因果学习能够识别信息检索中变量间的因果关系,厘清事物发展变化的前因后果,全面认识用户需求和检索方法的本质,修正检索模型中的偏差,提升检索系统的可解释性、可操作性和可溯源性。

同时,北京智源人工智能研究院也发布了《2020人工智能十大进展报告》。对2020年里全球范围内人工智能领域的科学系统、算法等方向进行了评价分析,最终形成了十大进展成果。其中,由中国学者取得的进展有3项。

北京应用物理与计算数学研究院王涵所在的“深度势能”团队,获得了国际高性能计算应用领域最高奖项“戈登贝尔奖”。“戈登贝尔奖”设立于1987年,被誉为“计算应用领域的诺贝尔奖”。该团队研究的“分子动力学”,结合了分子建模、机器学习和高性能计算相关方法,能够将第一性原理精度分子动力学模拟规模扩展到1亿原子,同时计算效率相比此前人类最好水平提升1000倍以上,极大地提升了人类使用计算机模拟客观物理世界的能力。

清华大学张悠慧、李国齐、宋森团队首次提出“类脑计算完备性”概念以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构,通过理论论证与原型实验证明该类系统的硬件完备性与编译可行性,扩展了类脑计算系统应用范围使之能支持通用计算。

北京大学杨玉超团队提出并实现了一种基于相变存储器(PCM)电导随机性的神经网络高速训练系统,有效地缓解了人工神经网络训练过程中时间、能量开销巨大并难以在片上实现的问题。

2021年人工智能十大技术趋势

趋势1:科学计算中的数据与机理融合建模

趋势2:深度学习理论迎来整合与突破

趋势3:机器学习向分布式隐私保护方向演进

趋势4:大规模自监督预训练方法进一步发展

趋势5:基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向

趋势6:类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进

趋势7:类脑计算从散点独立研究向多点迭代发展迈进

趋势8:神经形态硬件特性得到进一步的发掘并用于实现更为先进的智能系统

趋势9:人工智能从脑结构启发走向结构与功能启发并重

趋势10:人工智能计算中心成为智能化时代的关键基础设施

2020年人工智能十大技术进展

进展1:OpenAI发布全球规模最大的预训练语言模型GPT-3

进展2:DeepMind的AlphaFold2破解蛋白质结构预测难题

进展3:深度势能分子动力学研究获得戈登贝尔奖

进展4:DeepMind等用深度神经网络求解薛定谔方程促进量子化学发展

进展5:美国贝勒医学院通过动态颅内电刺激实现高效“视皮层打印”

进展6:清华大学首次提出类脑计算完备性概念及计算系统层次结构

进展7:北京大学首次实现基于相变存储器的神经网络高速训练系统

进展8:MIT仅用19个类脑神经元实现控制自动驾驶汽车

进展9:Google与Facebook团队分别提出全新无监督表征学习算法

进展10:康奈尔大学提出无偏公平排序模型可缓解检索排名的马太效应问题