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作者丨吳恩達(dá)

來(lái)源丨AI科技評(píng)論

編譯 | 陳大鑫、貝爽

編輯丨極市平臺(tái)

凡是過(guò)往，皆為序章。

日前，吳恩達(dá)在圣誕節(jié)之際回顧了2020年AI的一些重大事件，包括AI應(yīng)對(duì)新冠疫情、數(shù)據(jù)集存在種族偏見(jiàn)、對(duì)抗虛假信息算法、AlphaFold預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、1750億參數(shù)的GPT-3出現(xiàn)等等，并為大家送上節(jié)日祝福。

吳恩達(dá)寄語(yǔ)：

親愛(ài)的朋友們，在過(guò)去的十年中，每年我都會(huì)飛往新加坡或香港，與我的母親一起慶祝她的12月22日的生日。今年，我們則是通過(guò)Zoom線上慶生。盡管距離遙遠(yuǎn)，但我仍然感到很高興，我的家人們可以從美國(guó)，新加坡，香港，香港和新西蘭一起線上聚會(huì)，并演唱同步性很差的“Happy Birthday To You”。

我希望我也可以和大家一起在Zoom上通話，以祝大家節(jié)日快樂(lè)，新年快樂(lè)！

節(jié)假日期間，我經(jīng)常想一想重要的人，回顧他們?yōu)槲一蛩怂龅氖?，并默默地表示我?duì)他們的感謝。這使我感到與他們的聯(lián)系更加緊密。

我覺(jué)得在我們遠(yuǎn)離社交的假期中思考這一點(diǎn)非常有價(jià)值：誰(shuí)是您生活中最重要的人，您可能出于什么原因要感謝他們？

無(wú)論是面對(duì)面的還是在線的，我都希望您能找到屬于自己的方式——在這個(gè)假期里培養(yǎng)于最重要的人之間的關(guān)系。

Keep learning！? ?? ? ? ? ?

1?2020年回顧

在過(guò)去一年，一種新的具有高度傳染性的冠狀病毒破壞了人們的正常生活，它所導(dǎo)致的社會(huì)裂痕也威脅到了我們的共同利益。

在這一年期間，有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師參與其中，設(shè)計(jì)了用于新冠肺炎（Covid-19）診斷和治療的工具、建立了識(shí)別仇恨言論和虛假信息的模型，并指出和強(qiáng)調(diào)了整個(gè)AI社區(qū)偏見(jiàn)的存在。

但是事情也有輕松的一面：這一年里可以將睡衣一鍵轉(zhuǎn)換成西裝的在家辦公工具、GPT-3語(yǔ)言模型、在AI輔助藝術(shù)和表演方面的引人入勝的實(shí)驗(yàn)。

接下來(lái)請(qǐng)就讓我們一起探討過(guò)去一年我們的艱辛和輝煌。

一、AI用于應(yīng)對(duì)新冠疫情

1、AI加快了科學(xué)家對(duì)冠狀病毒疫苗的搜尋，全球的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員爭(zhēng)先恐后地利用AI技術(shù)來(lái)對(duì)抗冠狀病毒。

2、巴黎和戛納市在公交車站、公共汽車和市場(chǎng)中使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)評(píng)估了法規(guī)的遵守情況。

3、多哥政府訓(xùn)練一個(gè)模型以識(shí)別衛(wèi)星圖像中的貧困地區(qū)，然后使用模型的輸出指導(dǎo)將救濟(jì)金分配給最需要的人。

攝影：環(huán)球影業(yè)集團(tuán)/阿拉米

4、聊天機(jī)器人提供了合成的虛擬朋友，供被疫情封鎖的人們孤獨(dú)時(shí)聊天和調(diào)情。

5、對(duì)于在家工作的人們，視頻會(huì)議公司訓(xùn)練AI模型來(lái)過(guò)濾背景噪音并將睡衣變成虛擬的商務(wù)正裝。

6、中國(guó)許多機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)了一種可在CT掃描中檢測(cè)Covid-19的模型，其準(zhǔn)確度超過(guò)90％。該模型已在七個(gè)國(guó)家/地區(qū)部署，到目前為止，該模型的代碼已下載了超過(guò)300萬(wàn)次。

相關(guān)鏈接：https://www.cell.com/cell/pdf/S0092-8674(20)30551-1.pdf

7、美國(guó)生物技術(shù)公司Moderna，其疫苗于12月份獲得美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局的批準(zhǔn)，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化mRNA序列以轉(zhuǎn)化為可以測(cè)試的分子。

圖源：https://www.shutterstock.com/

新聞背后：AI可能仍在治療Covid-19中起重要作用。某非營(yíng)利組織使用了半監(jiān)督式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)篩選14,000種候選抗病毒藥物。該系統(tǒng)驗(yàn)證了有望用于動(dòng)物試驗(yàn)的四種化合物。

8、在防范新冠疫情傳播中，口罩成為了絕對(duì)主力。為了讓大眾乖乖帶上口罩，人們可謂是操碎了心，AI也在這時(shí)候幫上了忙。

有人開(kāi)發(fā)了一套AI系統(tǒng)，號(hào)稱能夠根據(jù)一個(gè)人說(shuō)話的口音“聽(tīng)”出是否佩戴口罩，且檢測(cè)的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了78.8%。

研究人員開(kāi)發(fā)這項(xiàng)技術(shù)的初衷是，他們發(fā)現(xiàn)，戴上口罩會(huì)影響語(yǔ)音的的效果，這是由于肌肉收縮、發(fā)聲量增加和傳輸損失引起的。

如今，戴口罩已經(jīng)成為了日常。為了適應(yīng)全民戴口罩的新環(huán)境，許多AI應(yīng)用也在對(duì)自身進(jìn)行升級(jí)。一些企業(yè)就開(kāi)發(fā)出了口罩檢測(cè)模型，可以判斷人群中的個(gè)體是否有戴口罩，甚至還開(kāi)發(fā)了對(duì)戴口罩人臉進(jìn)行身份識(shí)別的模型。

我的立場(chǎng)：人工智能不是萬(wàn)能藥，但這種新型、高病毒性、高傳染性冠狀病毒的問(wèn)世已經(jīng)成為人類利用AI對(duì)抗傳染病能力的有力試驗(yàn)。

二、Deepfake偽造“一切”

當(dāng)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)滲透到文化、社會(huì)和科學(xué)領(lǐng)域時(shí)，它們正悄悄地在網(wǎng)絡(luò)中充斥著無(wú)數(shù)的合成圖像。

圖源：Techtalk

Deepfake出現(xiàn)在主流娛樂(lè)活動(dòng)、商業(yè)廣告、政治活動(dòng)中，甚至出現(xiàn)在紀(jì)錄片中，用來(lái)替換當(dāng)事人的真實(shí)面貌以提供隱私保護(hù)。在喧囂中，對(duì)圖像生成器的在線前端的狂潮基本上沒(méi)有引起人們的注意。

受到2019年的“ This Person Does Not Exist”（一個(gè)可以生成假的、逼真的個(gè)人肖像網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序）的啟發(fā)，具有幽默感的工程師采用模仿現(xiàn)實(shí)世界細(xì)節(jié)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。

例如：

1、經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的Google Earth 可以使“This City Does Not Exist”產(chǎn)生大大小小的不存在的定居點(diǎn)的鳥(niǎo)瞰圖。

AI生成的假的鳥(niǎo)瞰圖 ? 圖源：http://thiscitydoesnotexist.com/

2、“This Horse Does Not Exist” 可以生成各種各樣的姿勢(shì)、品種和狀態(tài)的馬：

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圖源：https://thishorsedoesnotexist.com/

3、?“This Pizza Does Not Exist”?生成不存在的披薩，與真實(shí)的披薩相比，可能會(huì)缺少一些奶酪和醬汁的光澤感。

4、用AI生成的不存在的中國(guó)山水畫(huà)，欺騙了眾多藝術(shù)愛(ài)好者。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2011.05552.pdf

5、用AI生成不存在的雪人：

關(guān)于GAN的發(fā)展、應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題，我曾經(jīng)對(duì)Ian Goodfellow進(jìn)行了簡(jiǎn)單的訪談。

Ian Goodfellow表示，他在GAN那篇論文中就列舉了很多未來(lái)可能的研究方向，但沒(méi)有想過(guò)域到域的轉(zhuǎn)換（domain-to-domain translation），比如CycleGAN。

關(guān)于GAN的用途，Ian Goodfellow認(rèn)為，將GAN應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域會(huì)更有意義，比如為牙科患者設(shè)計(jì)個(gè)性化的牙冠，以及設(shè)計(jì)藥物等等。

最后，談到GAN輸出中包含的偏見(jiàn)，Ian Goodfellow表示：“隨著GAN生成人臉越來(lái)越逼真，GAN可以通過(guò)為其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來(lái)抵消訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)。如果你使用的語(yǔ)言在數(shù)據(jù)中代表性不高，則可以對(duì)其進(jìn)行過(guò)度采樣。但是，我希望還有其他方法可以解決數(shù)據(jù)集中代表性不足的問(wèn)題?！?/span>

訪談更多內(nèi)容參見(jiàn)以下鏈接：

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-gan-special-issue-ian-goodfellow-for-real-detecting-fakes-including-minorities-synthesizing-training-data-applying-virtual-make-up

三、ImageNet等數(shù)據(jù)集存在種族偏見(jiàn)

深度學(xué)習(xí)的基本數(shù)據(jù)集開(kāi)始受到廣泛關(guān)注。

由于數(shù)據(jù)集的編譯、標(biāo)記和使用方式的不同，導(dǎo)致其在模型訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)對(duì)社會(huì)邊緣化群體產(chǎn)生偏見(jiàn)。研究人員的審查促進(jìn)了AI的改革，同時(shí)也加深了人們對(duì)AI所隱含的社會(huì)偏見(jiàn)的認(rèn)識(shí)。今年涉及的典型案例包括：

1、知名計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集ImageNet被推到了風(fēng)口浪尖。ImageNet的創(chuàng)建者李飛飛及其同事對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了重新梳理，并刪除了WordNet詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)的種族主義、性別歧視和其他貶義標(biāo)簽。? ??

2、一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，即使使用未經(jīng)標(biāo)記的ImageNet數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其模型也可能由于數(shù)據(jù)多樣性不足而引起偏差。

3、麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室撤回了Tiny Images數(shù)據(jù)集，原因是有外部研究人員發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)庫(kù)充斥著性暗示、種族歧視等大量不良標(biāo)簽。

4、用于訓(xùn)練StyleGAN的數(shù)據(jù)集FlickrFaces-HQ（FFHQ）同樣缺乏足夠的多樣性?；赟tyleGAN模型訓(xùn)練的PULSE算法將美國(guó)黑人總統(tǒng)巴拉克·奧巴馬（Barack Obama）的肖像畫(huà)變成了白人。（PULSE可以將提高低分辨率照片轉(zhuǎn)化為高分辨率的圖像）

在PULSE事件爆發(fā)后，F(xiàn)acebook首席科學(xué)家Yann LeCun和當(dāng)時(shí)Google AI倫理負(fù)責(zé)人Timnit Gebru之間展開(kāi)了一場(chǎng)辯論，爭(zhēng)論的焦點(diǎn)在于：機(jī)器學(xué)習(xí)中的社會(huì)偏見(jiàn)是出自AI數(shù)據(jù)集，還是AI模型？

LeCun的立場(chǎng)是：模型在訓(xùn)練“存在偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)集”之前不存在偏見(jiàn)，也就是模型本身不存在偏見(jiàn)，而且有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)集是可以修改的。Gebru則表示：正如我們?cè)谛胖兴f(shuō)的，這種偏見(jiàn)是在社會(huì)差異的背景下產(chǎn)生的，要消除AI系統(tǒng)的偏見(jiàn)，必須解決整個(gè)領(lǐng)域的差異。隨后，在關(guān)于偏見(jiàn)的進(jìn)一步分歧中，Gebru和谷歌分道揚(yáng)鑣。

Gebru對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行過(guò)深入研究，并曾就科技行業(yè)缺乏多樣性發(fā)表過(guò)言論。此次Gebru被谷歌解雇事件的起因是Gebru想要發(fā)表一篇關(guān)于大型語(yǔ)言模型的社會(huì)危害的論文，但被谷歌內(nèi)部否決、要求撤稿，Gebru嘗試溝通無(wú)果，控訴谷歌不尊重邊緣群體的人權(quán)。

我的立場(chǎng)：確保數(shù)據(jù)集中的偏見(jiàn)在任務(wù)開(kāi)始前被刪除，而這項(xiàng)重要的工作才剛剛開(kāi)始。

更多信息：過(guò)去一年中有關(guān)減少技術(shù)偏見(jiàn)的研究報(bào)告。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-ais-progress-problem-recognizing-masked-faces-mapping-underwater-ecosystems-augmenting-feature

四、虛假信息算法風(fēng)波

全球新冠疫情和有爭(zhēng)議的美國(guó)大選掀起了一場(chǎng)虛假信息風(fēng)暴，大型AI科技公司均受到了影響。

面對(duì)來(lái)自公眾日益增加的壓力——阻止煽動(dòng)性謊言，F(xiàn)acebook、Google的YouTube部門(mén)以及Twitter在爭(zhēng)相更新其推薦引擎。

據(jù)了解，紀(jì)錄片Netflix對(duì)他們進(jìn)行了嚴(yán)厲的痛斥；美國(guó)國(guó)會(huì)議員對(duì)他們展開(kāi)了調(diào)查；民意測(cè)驗(yàn)顯示，他們已經(jīng)失去了大多數(shù)美國(guó)人的信任。

這幾家公司嘗試通過(guò)各種算法和策略解決虛假信息問(wèn)題，例如：

1、在發(fā)現(xiàn)了數(shù)百個(gè)包含AI生成的虛假頭像的用戶個(gè)人資料后，F(xiàn)acebook嚴(yán)厲打擊了被認(rèn)為有誤導(dǎo)性的操縱媒體，并徹底禁止了Deepfake視頻。該公司繼續(xù)開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)工具，以檢測(cè)仇恨言論，導(dǎo)致偏見(jiàn)的模因以及有關(guān)Covid-19的錯(cuò)誤信息。

2、YouTube開(kāi)發(fā)了一個(gè)分類器來(lái)識(shí)別所謂的邊界內(nèi)容：包括仇恨言論、宣傳陰謀論、醫(yī)學(xué)錯(cuò)誤信息以及其他想法的視頻。

3、Facebook和Twitter關(guān)閉了他們認(rèn)為是擾亂國(guó)家宣傳活動(dòng)的賬戶。

4、這三家公司在含有美國(guó)大選誤導(dǎo)性信息內(nèi)容中均添加了免責(zé)聲明。Twitter采取了最嚴(yán)格的政策，直接舉報(bào)了特朗普的虛假推文。

不過(guò)，他們顯然沒(méi)有做出觸及底線的更改。而且其改革可能也不會(huì)持續(xù)很久，因?yàn)樗麄儾扇〉恼哂械囊呀?jīng)松懈，有的已經(jīng)發(fā)生了適得其反的效果。比如：

• 今年6月，《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道說(shuō)，一些Facebook高管已經(jīng)停止使用部分監(jiān)管工具。該公司后來(lái)撤銷了在選舉期間使用的修改算法，因?yàn)樗龠M(jìn)了某些新聞源的知名度。Facebook不夠誠(chéng)意的做法已經(jīng)導(dǎo)致了一些員工辭職。
• YouTube采用的算法成功減少了虛假信息內(nèi)容的創(chuàng)作者的訪問(wèn)量。但是，它也增加了某些經(jīng)常傳播同樣可疑信息的大型實(shí)體網(wǎng)站的訪問(wèn)量。

我的立場(chǎng)：在這場(chǎng)貓和老鼠的游戲中，目前尚無(wú)明確的方法能夠贏得那些造謠者或虛假內(nèi)容傳播者，但是貓?jiān)谶@場(chǎng)游戲中必須保持領(lǐng)先的地位，否則將會(huì)失去公眾的信任，或者遭到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)查。??

五、AlphaFold預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)

AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的制度阻礙逐漸減少，為深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療設(shè)備和治療中的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

前不久，DeepMind的AlphaFold2 模型在短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)就確定了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，其對(duì)研發(fā)新型藥物的承諾和對(duì)生物學(xué)的洞察迅速引起了人們的關(guān)注。

具體而言，是DeepMind的第二代AlphaFold 在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)競(jìng)賽（CASP）上擊敗了其余的參會(huì)選手，能夠精確地基于氨基酸序列，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。其準(zhǔn)確性可以與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或 X 射線晶體學(xué)等實(shí)驗(yàn)技術(shù)解析的3D結(jié)構(gòu)相媲美。據(jù)了解，醫(yī)療機(jī)構(gòu)已經(jīng)采取了行動(dòng)將此類技術(shù)納入了主流醫(yī)學(xué)實(shí)踐中。

以下制度上的轉(zhuǎn)變提高了醫(yī)療AI的知名度，也讓它越來(lái)越受到認(rèn)可：

1、美國(guó)最大的醫(yī)療保險(xiǎn)公司已同意向某些使用了機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)備的醫(yī)生提供補(bǔ)償。

2、美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準(zhǔn)了幾種新的基于AI的治療方法和設(shè)備，例如心臟超聲檢查系統(tǒng)。

3、一個(gè)跨學(xué)科的國(guó)際醫(yī)學(xué)專家小組介紹了兩個(gè)協(xié)議：Spirit和Consort，該協(xié)議旨在確保基于AI的臨床試驗(yàn)?zāi)軌蜃裱罴褜?shí)踐，同時(shí)，便于外部評(píng)審人驗(yàn)證試驗(yàn)成果并進(jìn)行報(bào)告。

我的立場(chǎng)：AI在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用要求醫(yī)生和醫(yī)院重新組織其工作流程，這在一定程度上延緩了AI應(yīng)用的進(jìn)度。一旦FDA和醫(yī)療保障制度變得更加明朗，臨床醫(yī)生就會(huì)獲得更大的動(dòng)力去做出改變以適應(yīng)它們。

更多信息：Deeplearning AI醫(yī)療?？ㄉ疃葘W(xué)習(xí)在診斷、預(yù)防和治療方面的應(yīng)用，以及AI醫(yī)學(xué)教父Eric Topol的獨(dú)家專訪。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-ai-for-medicine-special-eric-topols-planetary-health-system-discovering-drugs-diagnosing-heart-disease-predicting-infections-alexa-for-doctors

六、GPT-3火爆全球

自然語(yǔ)言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來(lái)越大，功能也越來(lái)越豐富、有趣。例如GPT-3可以用來(lái)寫(xiě)作畫(huà)圖、敲代碼、玩游戲等，被網(wǎng)友們玩出了50多種新用法。

GPT-3是OpenAI打造的包含1750億參數(shù)的文本生成器，它展示了自然語(yǔ)言處理方面的持續(xù)進(jìn)步。同時(shí)，它展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的廣泛趨勢(shì)：模型參數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)成為主流，且越來(lái)越普遍。??

圖源：Musings about Librarianship

1、GPT-3的寫(xiě)作能力比上一代GPT-2更加強(qiáng)大，以至于用它來(lái)撰寫(xiě)博客文章和Reddit評(píng)論時(shí)，成功欺騙了很多人類讀者。另外，也有很多人以不同的方式展現(xiàn)了GPT-3的創(chuàng)造性，例如撰寫(xiě)哲學(xué)文章、與歷史人物對(duì)話。? ?

圖注：AI生成的哲學(xué)文章

2、語(yǔ)言模型促進(jìn)了商業(yè)工具的發(fā)展，例如幫助Apple自動(dòng)更正功能區(qū)分不同語(yǔ)言；讓Amazon的語(yǔ)音小助手Alexa能夠跟隨對(duì)話內(nèi)容切換；更新機(jī)器人律師，對(duì)非法稱呼美國(guó)公民的電話銷售商提起訴訟。

3、OpenAI的GPT-2能夠訓(xùn)練像素?cái)?shù)據(jù)生成（即iGPT），iGPT通過(guò)填充部分模糊的內(nèi)容以生成怪異的圖像。

我的立場(chǎng)：語(yǔ)言模型顯然越大越好，但它還不止于此。iGPT預(yù)示著在圖像和文字上訓(xùn)練的模型（至少在OpenAI的工作中），它可能比2020年的大型語(yǔ)言模型更聰明、更怪異。

更多信息：NLP特刊包括有關(guān)如何消除偏見(jiàn)，以及對(duì)NLP先驅(qū)Noam Shazeer的獨(dú)家采訪。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-nlp-special-issue-powerful-techniques-from-amazon-apple-facebook-google-microsoft-salesforce

2?2021年展望

與吳恩達(dá)的2020年回顧相呼應(yīng)，Highland Capital Partners 風(fēng)險(xiǎn)投資家 Rob Toews 對(duì) 2021 年 AI 的領(lǐng)域?qū)?huì)發(fā)生什么提出了 10 個(gè)大膽預(yù)測(cè)，包含了從學(xué)術(shù)研究、監(jiān)管等各個(gè)領(lǐng)域。其中兩者提到的話題有很多重合的部分，比如Deepfake、GPT-3、AlphaFold等，基于這些事物在今年的關(guān)注度，相信讀者也不會(huì)感到意外，以下節(jié)選7個(gè)供讀者參考。

以下內(nèi)容轉(zhuǎn)載自學(xué)術(shù)頭條

1、Deepfake 騙局將引發(fā)廣泛的混亂和錯(cuò)誤信息

Deepfake 技術(shù)正在迅速改進(jìn)和擴(kuò)散。加蓬和巴西最近發(fā)生的事件，反映出了該技術(shù)在政治領(lǐng)域具有的破壞力。2021 年將是 Deepfake 內(nèi)容在美國(guó)成為主流的一年，有相當(dāng)一小部分人最初認(rèn)為它是真實(shí)的。Deepfake 所引起破壞的，很可能就是一個(gè)公眾人物發(fā)表具有爭(zhēng)議評(píng)論的視頻。

作為回應(yīng)，一些政策制定者將加大呼吁力度，認(rèn)為大型科技公司必須負(fù)責(zé)監(jiān)管 Deepfake 技術(shù)在其平臺(tái)上的傳播。

2、有關(guān)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究將激增

對(duì)于消費(fèi)者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)而言，數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)正成為一個(gè)日益緊迫的問(wèn)題。因此，保護(hù)隱私的 AI 方法將繼續(xù)成為構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的最可持續(xù)的方式。這些方法中最突出的是聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）。

（來(lái)源：Proandroidde）

據(jù)谷歌學(xué)術(shù)（Google Scholar）統(tǒng)計(jì)，有關(guān)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究論文數(shù)量已經(jīng)從 2018 年的 254 篇增加到 2019 年的 1340 篇，到 2020 年該領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量達(dá)到了 3940 篇。這種指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)將持續(xù)下去：到 2021 年，將發(fā)表超過(guò) 10000 篇關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)主題的研究論文。

3、AI 芯片初創(chuàng)公司將被大型半導(dǎo)體公司超高價(jià)收購(gòu)

專為 AI 工作負(fù)載而打造的硅基芯片，是半導(dǎo)體行業(yè)的未來(lái)。英特爾去年以 20 億美元收購(gòu) Habana Labs 就是對(duì)這一趨勢(shì)的認(rèn)可。為了防止自身受到干擾，另一家傳統(tǒng)芯片制造商將在 2021 年大舉收購(gòu)一家 AI 芯片初創(chuàng)公司。

（來(lái)源：Designnews）

最可能的收購(gòu)目標(biāo)：Graphcore、Cerebras、SambaNova

最有可能的收購(gòu)者：NVIDIA、AMD、Qualcomm、Intel

4、AI 藥物公司將被大型制藥公司以超高價(jià)收購(gòu)

大型制藥公司已經(jīng)意識(shí)到這樣一個(gè)事實(shí)，即機(jī)器學(xué)習(xí)提供了革新藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)的潛力。2021 年，一家主要的制藥公司將出資收購(gòu)一家 AI 藥物初創(chuàng)公司，將其技術(shù)和人才引入到公司內(nèi)部。

（來(lái)源：Nature）

最可能的收購(gòu)目標(biāo)：Recursion、Exscientia、Insitro、Atomwise

最有可能的收購(gòu)方：Bayer、GlaxoSmithKline、Novartis、Bristol Myers Squibb、Eli Lilly、Gilead

5、GPT-4?參數(shù)將超過(guò)一萬(wàn)億

OpenAI 在 2019 年發(fā)布了 GPT-2，它擁有 15 億個(gè)參數(shù)，這是第一個(gè)具有超過(guò) 10 億個(gè)參數(shù)的非線性規(guī)劃（NLP）模型。當(dāng)時(shí)，這被認(rèn)為是驚人的模型。2020 年，OpenAI 在全球發(fā)布了 GPT-3，其參數(shù)高達(dá) 1750 億。

第一個(gè)參數(shù)超過(guò) 1 萬(wàn)億的模型最有可能來(lái)自 OpenAI，并命名為 GPT-4。其他可能突破萬(wàn)億參數(shù)模型大關(guān)的組織包括 Microsoft、NVIDIA、Facebook 和 Google。

隨著第一個(gè)參數(shù)超過(guò) 1 萬(wàn)億的模型發(fā)布，模型 “軍備競(jìng)賽” 將在 2021 年繼續(xù)。

6、AI 將成為監(jiān)管機(jī)構(gòu)反壟斷調(diào)查的重要部分

今年，美國(guó)和歐洲的監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)亞馬遜、蘋(píng)果、Facebook 和 Google 正式發(fā)起了反壟斷訴訟。到目前為止，監(jiān)管機(jī)構(gòu)在闡述針對(duì)科技巨頭的反壟斷案件時(shí)，并沒(méi)有明確關(guān)注 AI。

圖 | 多家公司參加反壟斷調(diào)查（來(lái)源：Venture Beat）

在未來(lái)的一年里，預(yù)計(jì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)將開(kāi)始更頻繁地關(guān)注、提及 AI，闡述這些公司如何以及為什么不公平地扼殺競(jìng)爭(zhēng)。核心討論的地方是，這些公司的數(shù)據(jù)壟斷讓它們?cè)陂_(kāi)發(fā)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面擁有不可逾越的優(yōu)勢(shì)。

7、生物將繼續(xù)是機(jī)器學(xué)習(xí)最熱門(mén)、最具變革性的領(lǐng)域

這是這個(gè)列表中最不可預(yù)測(cè)的部分，同時(shí)它也是這個(gè)列表中最重要的預(yù)測(cè)。

圖 | AlphaFold 解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)問(wèn)題（來(lái)源：Edward Kinsman）

無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究、創(chuàng)業(yè)投資和主流媒體關(guān)注方面，生物學(xué)都將日益成為應(yīng)用人工智能影響最大的領(lǐng)域。DeepMind 上個(gè)月的歷史性 AlphaFold 成就，其影響將需要數(shù)年才能完全發(fā)揮出來(lái)。而當(dāng)前這些 AI 在生物領(lǐng)域的成果，僅僅是人類通過(guò)將計(jì)算方法和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物學(xué)奧秘實(shí)現(xiàn)成就的開(kāi)端。

原文鏈接：

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-biggest-ai-stories-of-2020-covid-triage-fun-with-gans-disinfo-whack-a-mole-gpt-superstar-imagenet-recall-fda-approvals?utm_source=Social&utm_medium=Twitter&utm_campaign=TheBatch_12.23.20

https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/12/22/10-ai-predictions-for-2021/

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