2020年,GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术震撼全球,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。但这并不能很好地捕捉到需要信息在图上长距离传播的情况。在2021年,我们期待突破这一范式,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关系数据集的因果图。
此外,AI应用方面也有所突破。许多头条新闻都强调了AI在实际应用中的新进展,而在2021年,这些进展有望被更广泛地接受。此外,还有其他几个领域也将从AI技术中获益,如网络安全、医疗保健等。在这些领域,AI和机器学习对于识别威胁、提供个性化医疗服务等至关重要。而且,由于Edge AI消除了把数据发送到云端处理的需求,它能够节省带宽并减少执行时间,对于医疗保健等对延迟敏感的事业尤其重要。
总之,无论是在理论上的Transformer与GNN还是在实际应用上的Edge AI,都充满了前景。虽然未来难以预测,但我们可以肯定的是,随着这些技术不断发展,一系列令人兴奋的事情即将发生,让我们期待这一年的科技奇迹!