2020年，GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术震撼世界，深刻影响了人工智能领域。它们不仅在学术界引起了广泛关注，而且还迅速融入到我们的日常生活中。这使得未来充满无限可能，但同时也增加了对未来的预测难度。

进入2021年，我们可以期待人工智能在几个关键领域取得新的进展，其中GNN（图神经网络）将扮演重要角色。首先，在处理动态图的情况下，研究者将进一步探索如何将时间演化图建模为连续时间序列，这样做能够帮助GNN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一个值得期待的方向。在这一范式中，通过迭代学习信息传播路径，可以更有效地实现长距离信息传播，从而提升模型性能。

除了这些理论上的突破之外，我们还期待AI技术在实际应用方面取得更多成果。例如，在网络安全领域，将会有更多AI和机器学习技术用于行为分析，以增强对网络威胁的识别能力。此外，随着边缘设备上运行机器学习模型的应用程序越来越多，如Google Coral这样的TPU设备，也许能够推动Edge AI更加普及，从而解决医疗保健等领域面临的问题，比如数据发送延迟和隐私保护。

总之，无论未来怎样发展，一定程度上我们都能预见到AI技术在多个层面上的进步。虽然未来的确是充满变数，但从目前看，这一年的确是一个令人兴奋的人工智能新纪元。