【新智元导读】2020年，GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术令人工智能领域掀起了巨大的波澜，深刻影响了我们的生活。那么，在2021年，我们又将迎来哪些新的AI革命呢？在这一年的开始，我们回顾了一些2020年的重大成就，其中GPT-3尤为引人注目，它预示着人工智能即将以全新的方式融入我们的日常生活。

这些进步开辟了未来无限可能的门户，让我们对未来的展望变得更加模糊，但随着技术的成熟以及应用领域的拓展，一系列新的突破也显得势在必行。在接下来的几大关键领域中，我们期待看到方法的进步，将推动更广泛地应用Graph Neural Networks（GNN）。

首先是「动态图」的研究。尽管迄今为止，大多数关于GNN的研究都假定一个静态图存在，但这种情况正在发生变化。例如，在社交网络中，新成员加入会产生新的节点，同时关系也会不断变化。在2020年，我们已经见证了一些将时间演化图建模为一系列快照的尝试，而在2021年，这个新兴方向将进一步发展，将重点放在连续时间序列上。这样的连续建模不仅要考虑拓扑结构，还需要捕捉到图中的时态结构。

其次，对于「消息传递范式」的改进也是可操作性的重要进展之一。消息传递是一种实现图神经网络的一种常用方法，它通过沿边缘向邻居信息“传递”来聚集节点信息。这虽然直观，但难以捕捉到信息在图上长距离传播所需的情况。在2021年，我们希望能够突破这一范式，例如通过迭代学习哪些信息传播路径是最相关的，或甚至学习一个全新的关系数据集中的因果关系。

除了理论上的创新之外，AI技术还将继续渗透到实际应用中去。在这方面，也有许多令人振奋的事物等待着我们去发现。一方面，AI和机器学习对于提升网络安全至关重要，这一点如同太阳风黑客事件所揭示的一样，一些公司正面临着来自网络犯罪分子和先进恶意软件威胁的情境。而另一方面，与边缘设备结合运行机器学习模型也越发受到重视，如谷歌Coral这样具有TPU处理单元的小型硬件设备，其处理能力和量化技术都在不断提升，使得Edge AI成为医疗保健等敏感行业不可或缺的手段。此外，在那些无法访问高速互联网的地方，更需要依靠本地计算能力保证隐私、安全与低延迟体验。

总而言之，无论未来的路途如何曲折，只要科技前沿持续推陈出新，就可以确保即使是在充满挑战的情况下，也能找到解决方案。这就是为什么尽管未来仍然充满不确定性，但是对于AI来说，即便是在今天看来似乎遥不可及的事情，也有可能很快变成现实。不妨保持乐观，因为当人类与科技紧密相连时，每一次惊喜都是可能出现的一部分，并且正因为如此，每一步前行都值得期待。