年终盘点｜一文梳理2022人工智能七大趋势及热点事件

人民中科Cognitive 04-21 112

前言：

而今朋友们对“首次适应算法倾向于优先利用”大约比较着重，你们都想要剖析一些“首次适应算法倾向于优先利用”的相关知识。那么小编在网摘上收集了一些有关“首次适应算法倾向于优先利用””的相关内容，希望我们能喜欢，我们一起来了解一下吧！

2022：人工智能闪耀的一年

2022年即将结束。这一年，人工智能（AI）在技术层面和商业层面都取得巨大进展。数据显示，中国人工智能核心产业规模已超过4000亿元，企业数量超过3000家，人工智能专利申请量占全球一半以上。这一年，我们见证了Stable Diffusion和DALL-E2等AI图像编辑、绘画工具的爆发，也目睹了ChatGPT狂热席卷全球。

今年已接近尾声，但技术的发展永不落幕。过去一年，人工智能领域有哪些发展趋势值得我们回顾？有哪些行业动态与政策曾引发热议？在年末之际，本文将带你一同回顾过去一年人工智能的“高光时刻”。

2022人工智能七大趋势

趋势一：AIGC元年开启，生成式AI技术爆发

生成式人工智能技术的爆发，使人工智能工具似乎已经抵达了人类创造力的外部边界。今年，生成式人工智能也在变革着内容的生产方式。

► 对应热点事件

2022 年 4 月，OpenAI 发布了升级版模型DALL-E 2，生成图像的画质提升了 4 倍。

DALL·E生成的“牛油果形状的椅子”

2022年5月，谷歌推出图像生成器lmagen。2022年7月，只需操作按钮的艺术家们用简单的 Craiyon 制作的相对粗糙的图片，这些图片在社交平台上随处可见。2022年8月，Stability AI推出了开源的图像生成模型Stable Diffusion，吸引了超过1亿美元的新资金。

2022年8月，39 岁游戏设计师 Jason Allen，凭借图像生成模型 Midjourney 生成的这幅《太空歌剧院》画作，获得在美国科罗拉多州举办的艺术博览会数字艺术类冠军，引发争议。2022年9月，MetaAI首次推出内部开发的人工智能系统Make-A-Video。Adobe、Getty Images 和 Shutterstock 将图像生成模型集成到他们自己的产品和服务中。2022年12月，OpenAI发布了一款名为ChatGPT的自然语言生成式模型，生成的答案不仅逻辑流畅，还能够联系上下文语境进行连贯问答。ChatGPT一经问世就迅速引发关注，上线5天，其体验用户就突破100万。

► 趋势解读

来年将迎来一场计算机辅助创造力的革命。生成图像的风潮不会止步于图片。谷歌和 Meta 今年发布了令人印象深刻的文本到视频模型，而 OpenAI 将文本到 3D物体的生成速度提高到了一个新高度。

趋势二：AI for Science成果落地，引人瞩目

在过去的几年里，人工智能改变了分子生物学领域。今年，几个研究小组报告了首次成功应用人工智能来识别新型抗生素药物。诸如此类的研究有望为我们目前面临的一些最可怕的病原体威胁提供前所未有的新治疗方案。在创造内容之外，AI甚至可以用来合成 DNA 序列、发现新药，或是发现新的疾病治疗方法。

► 对应热点事件

2022年3月，中国科学院的马越和他的同事使用最初为自然语言处理开发的机器学习技术来识别由人类肠道微生物基因组序列编码的抗菌肽。该算法识别出2349个潜在的抗菌肽序列。

2022年7月，DeepMind宣布AlphaFold可以预测出2亿多个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所有已进行过基因组测序的生物体，破解了生物学领域最重大的难题之一。

2022年10月，Meta AI预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的约6亿多种蛋白质的结构。这些成果除了帮助攻克生命科学瓶颈外，也将在解决可持续性、粮食安全等重要问题上开辟新机。

该公司研发团队通过Chroma平台生成了模拟26个英文字母和10个阿拉伯数字形态的全新蛋白结构

2022年12月，Generate Biomedicines和华盛顿大学David Baker教授的课题组研发了一个扩散模型，以生成具有特定特性和功能的蛋白质设计。

趋势三：低代码/零代码开发

2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序，到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。

► 对应热点事件

2022年6 月，GitHub 开放了 Copilot 的访问权限，这是一个能够实时提供代码建议的自动完成系统。2022年12月，DeepMind 推出了 AlphaCode，这是一款用 12 种编程语言对 8600 万个程序进行预训练的 Transformer，并针对编码竞赛的内容进行了微调。通过推理，它产生了一百万种可能的解决方案，并过滤掉了不佳的解决方案。通过这种方式，它在 10 次编程竞赛中击败了一半以上的参赛者。

趋势四： AI领域立法规范，《互联网信息服务深度合成管理规定》出台

人工智能领域的深度合成技术一旦被滥用，会造成巨大风险与实质性危害。深度合成技术，是指利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等信息的技术。针对深度合成服务带来的机遇与恶意使用带来的挑战，世界各国纷纷出台管理法律法规，探索对深度合成服务的依法治理。

► 对应热点事件

2022年9月，欧盟拟议的 AI 法案的最新草案，将要求通用 AI 系统的用户向当局注册，评估其系统的潜在的误用可能，并进行定期审计。2022年12月11日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部联合发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，自2023年1月10日起施行。

趋势五：场景化应用加速推进

例如，在刚刚落幕的卡塔尔世界杯上，"AI+体育"成为活动的一大科技亮点。

► 对应热点事件

卡塔尔世界杯正式使用半自动越位判罚技术，该技术将利用人工智能AI系统对特制摄像机和球内传感器收集到的数据进行分析，并对越位情况做出判断。为了更精确地判断体育场内的人数，控制流量，同时快速发现场内任何骚乱，并向现场安全人员传达指令，卡塔尔为本届世界杯开发了一个集中式系统，部署了22000个摄像头及AI面部识别系统，可远程控制所有八个体育场。通过分析面部表情来判断观众是否生气。

在本届世界杯中，卡塔尔半岛电视台通过收集32支球队历史表现的200多个指标，建造了一个对比赛结果进行干预的模型——人工智能机器人Kashef。所有数据通过谷歌云的顶点人工智能运行，最终生成一个采用谷歌大脑架构而成的最佳预测模型。每场比赛后，这个模型将被重新运行，以更准确地预测下一场比赛的结果，直到决赛。

趋势六：语言模型持续扩展

在过去的一年中，文本生成中考虑生成结果真实、得体的工具箱大幅度增长。语言模型产生似是而非的文本的能力，超过了它们辨别事实、避免编造幻想和表达社会偏见的能力。研究人员致力于使他们的研究结果更加可靠，而不是那么具有煽动性。成功的技术将在未来的某项“爆款”模型引发的浪潮中找到前进的道路。

► 对应热点事件

2022年春，AI21实验室发布的 Jurassic -X 引入了一系列模块，包括一个计算单元和一个查询维基百科的系统，可以利用事实核查语言模型对数学问题、历史事实等的答案。2022年8月，Meta 构建了语言模型 Atlas，通过从文档数据库中检索信息来回答问题。这一方法使 110 亿参数的 Atlas 在回答问题时的表现超过了具有 5400 亿参数的 PaLM。2022年年末，OpenAI 对 ChatGPT 做出调优，以最大限度减少不真实、偏见性或有害性输出。由专人对该模型的训练数据质量进行排名，之后利用强化学习算法奖励模型优先生成与高排名结果相似的输出。

趋势七：多任务模型范畴扩大

研究人员推动了神经网络可以学习技能数量的极限。比如，在不调整架构的情况下，创作诗歌和编写计算机程序的能力，以及经过文本和图像训练的模型，找到不同数据类型之间对应关系的能力。多任务模型的范畴在过去的一年里急剧扩大。

► 对应热点事件

2022年春天，谷歌的 PalM在涉及语言理解和生成的数百项小样本学习任务中取得了目前最优的结果。在某些情况下，它的表现优于经过微调的模型或人类的平均表现。

DeepMind 推出了一款名为 Gato 的 Transformer 模型，它学会了完成 600 多种不同的任务——玩 Atari 游戏、用机器臂堆积木、生成图片描述等等。谷歌研究出一种Transformer模型RT-1，可以使机器人能够执行超过 700 项任务的 Transformer模型。该系统对动作和图像进行词例化，利用近一年半的机器人队伍收集的 130,000 个 episode 构成的数据集学习。与先前的技术相比，它在新的任务、环境和对象中取得了出色性能。

2022人工智能热点政策

国家级

2022年8月12日，科技部等六部门发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》

内容简要：场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平。鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。

2022年8月15日，科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》

内容简要：坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型云范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

2022年12月11日，《互联网信息服务深度合成管理规定》发布，自2023年1月10日起施行。

基于深度合成服务技术性强的特点，从技术开发、模型训练、服务提供和使用等环节对深度合成服务提供者和技术支持者提出全面管理要求。

地方级

► 上海市

2022年9月22日，《上海市促进人工智能产业发展条例》通过，于10月1日起施行。

成为我国首部正式实施的地方性人工智能产业支持法规。

► 深圳市

2022年8月30日上午，我国人工智能领域的首部地方性法规《深圳经济特区人工智能产业促进条例》获通过，同年11月1日开始实施。

为我国城市立法支持人工智能技术发展首开先河。

► 南京市

2022年10月，《南京市加快培育新赛道发展未来产业行动计划》发布。

推动建设全栈人工智能新型基础设施，建设数据归集、训练资源库、算法开源生态等平台。