2020年，GPT-3和AlphaFold 2的突破性成就凭借Transformer技术走进了主流视野，为我们的生活带来了全新的人工智能体验。那么在2021年，我们又能期待哪些新的突破呢？以下是几个预计将在2021年取得重大进展的人工智能领域。
首先，是基于图形结构的动态图模型。在过去的大多数情况下，Graph Neural Networks（GNN）假设图结构是静态的。但随着时间推移，网络中的节点和关系会发生变化。2020年的研究已经开始探索将时间演化图建模为一系列快照，而在2021年，这个方向有望进一步发展，将动态图表达为连续时间序列，以捕捉到拓扑结构之外的时域信息。
其次，是消息传递范式的改进。虽然消息传递是一种常用的实现GNN的手段，但它难以有效地捕捉到需要沿着连接邻居边进行信息长距离传播的情况。在2021年，我们期待能够通过迭代学习来确定哪些信息传播路径是最相关的，以及如何学习一个全新的关系数据集中的因果图。
此外，在实际应用方面，AI技术也将继续推进。我们预计，在网络安全领域，AI和机器学习将发挥更大的作用，对于识别新威胁并提前警告至关重要。此外，更广泛使用默认运行在边缘设备上的机器学习模型也是明显趋势之一。这不仅可以节省带宽，还可以减少执行时间，对于医疗保健等敏感领域尤其重要。
总之，尽管未来充满未知，但我们对人工智能在多个关键领域取得突破感到乐观。这些创新不仅可能改变我们的日常生活，也可能开辟出新的商业机会，无论对错，一切都值得期待。
