2022 年人工智能领域的发展趋势是什么？你都有哪些期待？

趋势1：大型语言模型（LLMs）

语言模型是基于自然语言处理技术和算法，以确定一个句子中出现的特定单词序列的概率。这些模型可以预测句子中的下一个词，总结文本信息，甚至从纯文本中创建视觉图表。

大型语言模型（LLMs）是在包含巨大数据量的大规模数据集上训练的。谷歌的BERT和OpenAI的GPT-2和GPT-3是LLMs的一些例子。据了解，GPT-3有1750亿个参数，在570千兆字节的文本上训练。这些模型可以生成从简单的文章到复杂的金融模型的任何东西。

包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21实验室在内的人工智能初创公司正在通过训练具有数十亿参数的模型来推动LLM的边界。

韩国公司Naver宣布，它已经建立了最全面的基于人工智能的语言模型之一，HyperCLOVA，一个类似GPT-3的韩语模型。华为的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan是在由电子书、百科全书和社交媒体组成的数兆字节的中文数据集上训练的。

在2022年，大型语言模型将成为下一代对话式人工智能工具的基础。

趋势二：多模态人工智能的兴起

深度学习算法传统上侧重于从一个数据源训练其模型。例如，计算机视觉模型是在一组图像上训练的，而NLP模型是在文本内容上训练的。语音处理涉及声学模型的创建、唤醒词检测和噪音消除。这种类型的机器学习与单模态人工智能有关，其结果被映射到一个单一的数据类型来源——图像、文本、语音等。

多模态人工智能是计算机视觉和对话式人工智能模型的最终融合，提供更接近人类感知的强大场景。它将人工智能推理提升到了一个新的水平，结合了视觉和语音模式。

多模态人工智能的最新例子是OpenAI的DALL-E，它可以从文本描述中生成图像。该模型使用艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的瓦力的谐音来命名。例如，当文本提示 "一个甜甜圈形状的时钟 "被发送到该模型时，它生成了以下图像：

谷歌的多任务统一模型（MUM）是多模态人工智能的另一个例子。它通过基于从75种不同语言中挖掘出的上下文信息对结果进行优先排序，从而提高用户的搜索体验。MUM使用T5文本到文本框架，比BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型）要强大1000倍。

趋势 3：简化和流线型 MLOps

今天的MLOps，在许多方面与2012年的DevOps相似。企业很快就意识到了DevOps的价值，但由于缺乏指导，他们在实施DevOps时很费劲。工具链很复杂，生态系统也很零散。

MLOps软件包包括从安装和配置训练和推理基础设施、配置特征存储、配置模型注册表、监控模型的衰减以及检测模型漂移等所有内容。

MLOps是被纳入基于云计算的ML平台的概念之一，如亚马逊网络服务的Amazon SageMaker、Azure ML和谷歌Vertex AI。然而，这些能力不能用于混合和边缘计算环境。因此，监测边缘的模型被证明是企业的一个重大挑战。在处理计算机视觉系统和对话式人工智能系统时，监测边缘的模型变得更加具有挑战性。

由于Kubeflow和MLflow等开源项目的成熟，MLOps已经变得相当容易获得。在未来几年，将看到一个精简和简化的MLOps方法，横跨云和边缘计算环境。

趋势 4：AI 驱动的开发人员生产力

人工智能将影响IT的几乎每个方面，包括编程和开发。

在过去的几年里，我们已经看到了诸如亚马逊代码大师这样的工具，它们提供智能建议以提高代码质量，并识别应用程序中最昂贵的代码行。

最近，Github Copilot作为一个 "人工智能配对程序员 "首次亮相，协助开发人员编写高效的代码。Salesforce的研究团队推出了CodeT5，这是一个开源项目，将帮助Apex开发人员进行人工智能驱动的编码。Tabnine，即以前的Codata，将智能代码完成带到了主流开发环境。Ponicode是另一个AI驱动的工具，可以为函数创建、可视化和运行单元测试。

大型语言模型（LLMs）的兴起和开放源代码更广泛的可用性使IDE供应商能够建立智能代码生成和分析。在未来，程序员都期望看到能够从内联注释中生成高质量和紧凑的代码的工具。它们甚至能够将用一种语言编写的代码翻译成另一种语言，通过将遗留代码转换为现代语言来实现应用的现代化。

相比于近期新设立的人工智能专业，美国大学基于传统CS、ECE开设的算法、工程机器人，针对人工智能面对的工程学挑战设立的人工智能专业更加系统，并且更加成体系。

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