IEEE 發布年終總結，AI 奇跡不再是故事

編譯 | 禾木木

出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）

2021 年，人工智能奇跡不再只是故事！

人工智能正在迅速融入各行各業，IEEE Spectrum 總結了 2021 年 10 篇最受讀者歡迎的 AI 文章，按時間排名，其中部分文章來自 2021 年 10 月的 AI 特刊 The Great AI Reckoning 。

深度學習的收益遞減

MIT 的 Neil Thompson 團隊憑借一篇關于訓練深度學習系統的計算和能源成本的文章占據了榜首。

研究人員分析了圖像分類器的改進過程，結果發現，現在要想將圖像識別的錯誤率減半，需要 500 倍的計算資源。

文章表示，“面對飛漲的成本，研究人員要么想出更有效的方法來解決這些問題，要么放棄對這些問題的研究，讓圖像分類器的性能停滯不前。”

不過，這篇文章最后也提出了一些關于未來方向一些有前途的觀點。

這 15 個圖表讓你了解 2021 年 AI 動向

每年，人工智能指數都會將大量數據放入有關人工智能的對話中。2021 年，該指數展示了學術界和工業界的全球視角，凸顯 AI 勞動力多樣性的問題和 AI 應用的道德挑戰。這篇文章將 222 頁的報告濃縮成 15 個圖表，涵蓋工作、投資等領域。

DeepMind 正在重塑機器人

近幾年，AI 領域一些最令人印象深刻的突破背后都有 DeepMind 的身影。包括蛋白質折疊方面的突破性工作，以及在圍棋上擊敗人類專業棋手的 AlphaGo。因此，當 DeepMind 表示準備嘗試構建多才多藝、高適應性的機器人時，毫無意外地引發了人們的廣泛關注。

人工智能動蕩的過去和不確定的未來

這篇介紹了從 1956年到現在的 AI 領域的故事，同時也提示了特刊中的其他文章。如果你想了解 AI 是如何發展至今的，可以讀一讀此文。

本文特別關注過去執著于專家系統的符號主義者與發明神經網絡的連接主義者之間的爭論，并提出了混合神經符號系統的可能性。

吳恩達嚴重的 AI 炒作

這篇文章轉述了Zoom與 AI先驅人物吳恩達在采訪問答環節中的軼事，吳恩達深入參與了Google Brain和百度的早期AI工作，現在領導一家名為Landing AI的公司。

吳恩達談到了斯坦福大學開發的人工智能系統，該系統可以在胸部X光片中發現肺炎，甚至比放射科醫生表現得更好。但目前，距離人工智能系統應用到市級臨床，還有很長的路要走。

OpenAI 的 GPT-3 會說話！

當 OpenAI 在 2020 年推出語言生成系統 GPT-3 時，AI 社區的第一反應是敬畏。只要給出最少的提示，GPT-3 就可生成關于任何主題和任何風格的流暢、連貫的文本。

但 GPT-3 也有另一面。

GPT-3 接受了來自互聯網的大量文本的訓練，了解在網絡世界的普遍的人類偏見，可能產生了一個可怕的習慣：學會了出人意料的語言或是口吐芬芳。

這就產生了一個問題，如果有企業希望將 GPT-3 用于客戶服務、在線輔導、心理健康咨詢等領域，要如何防止它辱罵或是疏遠客戶呢？

AI 成功復制蜻蜓大腦

這也是曾經公號推過的一篇文章：如何跟蜻蜓的大腦學習計算？蜻蜓大腦與導彈防御有什么關系？Frances Chance 研究了蜻蜓如何有效地利用約 100 萬個神經元，以非凡的精度捕捉空中獵物。

Frances Chance 的研究與構建規模和復雜性不斷增加的神經網絡的研究實驗室形成了有趣的對比。

她表示：“我們的目標是，通過利用蜻蜓神經系統的速度、簡單性和效率，設計能夠更快地執行這些功能的計算機，而功耗僅為傳統計算機系統的一小部分。”

除非能復制人類大腦，否則深度學習還不夠深

杰夫·霍金斯發明了 PalmPilot ，開創了智能手機時代。目前，他正在研究人腦中智能的基礎，并希望開創通用人工智能（AGI）的新時代。

與霍金斯的這個訪談提及了他最有爭議的一些想法。霍金斯堅信，超級智能 AI 不會對人類構成生存威脅，意識問題，并不是真正的難題。

如何讓 Instacart 動起來

雜貨店購物和送貨公司 Instacart 的工程師 Sharath Rao 和 Lily Zhang 表示，該公司的 AI 基礎設施可以預測“近 40000 家雜貨店的產品，涵蓋數十億個不同數據點”是否缺貨，同時還提出關于換貨的建議，預測有多少購物者，并對訂單和送貨路線進行高效分組。

揭示 AI 失敗的7種方法

AI 在不斷取得突破的同時，也在遭受著數不清的失敗。

本文列舉了 AI 模型陷于失敗的七個例子，揭示了 AI 目前存在的繞不過去的弱點。科學家們討論了處理其中一些問題的可能方法；但也有一些AI的局限性在目前是無法解釋的，或者說從哲學上講，可能完全沒有任何結論性的解決方案。

2021 年即將過去，未來人工智能將如何發展呢？研究人員和科學家們如何突破一個個難題呢？機器人的發展是否會更進一步呢？

這些問題都將留給 2022 年，你將會怎么看呢？2021年有哪些讓你印象深刻的人工智能大事件呢可以在留言區留下你精彩的言論呦~

參考鏈接：

https://spectrum.ieee.org/artificial-intelligence-2021