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了广泛关注，而且也开始逐渐渗透到我们的日常生活中。那么，在2021年，我们可以期待哪些方面的人工智能将迎来新的飞跃？

首先，动态图的建模将成为一个重要的研究方向。在过去的大多数情况下，图神经网络（GNN）假设图结构是静态的。但随着时间的推移，这种假设变得越来越不可行。例如，在社交网络中，新成员加入或关系变化都会导致节点和边缘结构发生变化。2021年，我们预计会看到更多关于如何将动态图建模为连续时间序列方法的研究。

其次，对于消息传递范式来说，也有望取得进展。这一范式通过沿着连接邻居的边“传递”信息来聚集节点信息，但它难以捕捉到需要信息在图上长距离传播的情况。我们期待2021年能够突破这一限制，比如通过迭代学习哪些信息传播路径是最相关的，或许甚至学习一个全新的关系数据集中的因果图。

再者，AI应用在实际场景中的普及也是值得期待的一点。在2020年的许多头条新闻中，都强调了AI在实际应用中的新进展，而这些进展有望投入市场。在网络安全领域，由于太阳风黑客事件等事件显示出公司面临网络犯罪分子和恶意软件威胁，因此我们希望AI和行为分析能够帮助识别新威胁，并增强网络防御系统。

最后，不少默认运行机器学习模型的边缘设备也有望获得更大的发展，如谷歌Coral上的TPU处理能力和量化技术提升。这将消除对云端服务依赖，有助于医疗保健等敏感领域减少延迟并保护隐私，同时还能适应那些无法访问高速互联网的地方使用。

总之，无论未来何去何从，只要伴随着不断进步的人工智能技术，我们都可以期待更多令人兴奋的事情发生。而对于具体细节，每个领域都可能带来惊喜，让我们一起看好这充满未知但又充满可能性的明年！