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。它们不仅在研究界引起巨大反响，而且已经开始渗透到我们的日常生活中，为未来的发展奠定了坚实基础。在2021年，我们可以预见这些技术将继续推动更多创新，并扩展到新的应用领域。
首先，图神经网络（GNN）是未来一个关键方向。尽管目前的大多数GNN研究假设图结构是静态的，但随着时间的推移，这种情况将逐渐改变。例如，在社交网络中，当新成员加入时，他们会成为新的节点，而关系也会随之变化。在2020年，我们看到了一些尝试将时间演化图建模为一系列快照的方法；而在2021年，这个新兴方向将进一步发展，将动态图表作为连续时间序列进行建模。这意味着除了传统的拓扑结构外，GNN还需要能够发现和学习图中的时态结构。
其次，对于消息传递范式的改进也是一个可操作性的进展。这是一种实现图神经网络的一种常用方法，它通过沿连接邻居边“传递”信息来聚集节点信息。但这種方法难以捕捉到需要信息在图上长距离传播的情况。在2021年，我们期待能有所突破，比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。
此外，在实际应用方面，也有许多令人振奋的事情正在发生。AI技术正被用于增强网络安全系统，以识别并防止恶意软件攻击。此外，更好的边缘设备，如Google Coral这样的具有TPU芯片的小型计算器，可以更有效地运行机器学习模型，从而减少对云端服务依赖，同时提高性能和隐私保护。
总之，无论未来的挑战如何，只要我们持续探索AI技术潜力，就一定能找到解决方案。以下是一些预期AI在2021年的重大突破点：
在「动态」场景下使用Graph Neural Networks
对「消息传递」范式进行改进
AI与行为分析在网络安全中的应用
Edge AI与边缘计算
这些只是几个例子，但相信伴随着不断增长的人工智能能力，还会有更多令人惊喜的地方出现。在接下来的岁月里，让我们一起关注人工智能带给我们的奇迹吧！
