2020年，GPT-3和AlphaFold 2的突破性成就，以Transformer为基础，深刻影响了我们的生活。那么，2021年又将带来哪些新颖的AI技术呢？以下是几个预期在今年有望取得重大进展的领域。

首先，我们可以期待对图神经网络（GNN）的发展。在过去，大多数研究都假设了静态图，但现实中社交网络等场景中节点和关系不断变化。2021年，我们可能会看到更多动态图建模方法的研究，这不仅仅是将时间演化图视作一系列快照，还包括学习并发现图中的时序结构。

其次，对消息传递范式的改进也是一个重要方向。虽然消息传递是一种常用实现方式，但它难以捕捉到信息在长距离传播过程中的效果。我们期待在这个方面出现新的突破，比如通过迭代学习哪些信息传播路径最相关，或甚至学习一个全新的因果数据集。

除了这些理论上的创新之外，AI应用也将进一步融入实际世界。在安全领域，如太阳风黑客事件所示，一些公司面临着严重威胁。AI和行为分析对于识别新威胁至关重要，因此我们希望能看到更先进的人工智能工具用于网络防御系统。

最后，我们还期待边缘设备上运行机器学习模型的应用程序变得更加普及。这不仅能够节省带宽、减少执行时间，而且对医疗保健等需要低延迟、高隐私保护的地方尤为重要。此外，在一些无法访问高速互联网区域，也会推动边缘计算技术的发展。

总而言之，无论未来如何展开，2021年的确是一个充满期待与挑战的一年，不断推动人工智能向前发展，为各个行业带来革命性的改变。