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。

进入2021年，我们可以预见这些创新将带来更多可能性，不仅在人工智能本身，还将扩展到其他相关领域。以下是我们对未来几个关键领域可能取得突破的期待：

首先，在图神经网络（GNN）的应用方面，我们预计会看到进一步的进步。特别是在处理动态图的情况下，GNN能够学习和发现时间序列中的结构，这对于社交网络、交通系统等不断变化的环境来说至关重要。

其次，对于消息传递范式的改进也将是重点。这一范式目前面临的一个挑战是难以捕捉信息在长距离传播过程中的效果。因此，我们期待看到新的方法能够通过迭代学习来确定哪些信息传播路径最为重要，或许还能学习出一个全新的关系数据集中的因果图。

此外，在AI应用层面，2021年有望见证更多实际应用案例。在网络安全领域，AI与机器学习技术将继续发挥作用，以帮助识别新威胁并加强防御系统。此外，更广泛地使用边缘设备上的机器学习模型也是明显趋势之一，如谷歌Coral这样的设备配备TPU，可以更有效地处理数据，从而减少延迟，并提高隐私保护水平。

总之，无论未来如何发展，2021年对于人工智能都充满了无限可能。随着Transformer和GNN等技术在现有算法中得到提升，以及新兴技术如边缘计算的普及，我们可以期待这场革命性的变革会带给我们前所未有的惊喜。