态度逐渐“亲民”，2021年人工智能5大趋势备受期待大量资金支持该领域发展，各种创新如雨后春笋般涌现。此外，新冠肺炎疫情的肆虐，迫使我们进一步加大对科技、网络活动和人工智能的依赖。其中，人工智能对于企业来说尤为重要，它可以在满足客户不断增长的体验需求的同时，大规模实现个性化服务。在3月15日的报道中，美国《福布斯》双周刊网站列出了2021年人工智能领域备受期待的五个趋势。其中包括低代码/无代码工具的出现，以及变得更加“人性化”，让孩子们轻松打造属于自己的人工智能等2021年人工智能领域备受期待的5大趋势图片来源：美国♂双周刊网站低代码/无代码工具自动化机器学习（AutoML）不是新的。2020年，华为将招收博士。机器学习专业，年薪百万。其中一个研究方向是AutoML。机器学习就是让算法自动从数据中找到一组规则，从而提取出数据中的相关特征。随着机器学习的发展，越来越多的部分需要人工干预，而AutoML就是机器学习模型，从构建到应用的全过程自动化。虽然AutoML能够在没有扎实的数据科学知识的情况下构建高质量的AI模型，但低代码/无代码平台更进一步——在没有深厚的编程知识驱动的应用程序的情况下构建整个生产级AI。去年，低代码/无代码工具出现并在全世界流行起来。应用领域很多，从构建应用到面向企业的垂直人工智能解决方案。这支新生力量有望在今年继续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头的下一个战场。这是一个价值132亿美元的市场，到2025年其总价值有望进一步增长至455亿美元。亚马逊2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明。Honeycode是一个类似于电子表格界面的无代码开发环境，被誉为产品经理的“福音”。高级预训练语言模型“BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformer”（BERT）是谷歌于2018年底开发并发布的全新语言模型。作为自然语言处理（NLP）领域的新秀，BERT已经成为过去几年NLP重大进展的集大成者。一出场就震惊了四位选手，打破了11项NLP测试的最高记录，甚至超越了人类的表现。.近年来，类似BERT模型的预训练语言模型（如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等）在许多自然语言处理任务中发挥了重要作用。这些预训练的语言模型非常强大，彻底改变了语言翻译、理解、总结等，但这些模型训练起来非常昂贵且耗时。好消息是，先进的预训练模型可以带来新一代高效且极易构建的人工智能服务。GPT-3是领导者之一！是OpenAI斥巨资打造的自然语言处理模型。拥有1750亿大参数，是NLP领域最强的AI模型。自去年5月首次推出以来，GPT-3凭借其惊人的文本生成能力，在各大媒体平台上的人气不断攀升。不仅可以答题、写文章、写诗、翻译文章，还可以生成代码、做数学推理、数据分析、画图表做简历，甚至可以玩游戏，效果出奇的好。合成内容生成AI中的算法创新不仅限于NLP。生成对抗网络(GAN)的创新也激增，展示了科学家在创造艺术和假图像方面取得的非凡成就。GAN最先由加拿大蒙特利尔大学人工智能学者IanGoodfellow提出，由于需要大量数据集进行训练，因此训练和调优也很复杂。但科学家们的创新极大地减少了创建GAN所需的数据量。例如，美国公司Nvidia展示了一种提高训练GAN效率的新方法，该方法需要的数据比以前的方法少。这使得GAN广泛适用于多个领域，从合成癌症组织学图像等医学应用到更深层次的“DeepFakes”。“深度造假”是一种高能黑科技，利用最新的人工智能技术，让普通人通过电脑剪辑一些视频，视频中的人脸就可以变成任何人的脸。“所谓成则萧何，败则萧何。”在为视频“换脸”引起极大关注的同时，也引发了巨大争议。上线仅五天，这项黑科技就被全网唾弃，继而全球封杀。面向儿童的人工智能随着低代码工具的流行，人工智能创作者也呈现出年轻化特征。现在，一个小学生可以创造出供自己使用的人工智能——从对文本进行分类到绘制图像。美国高中已经开设人工智能课程，初中也不甘落后。例如，在硅谷举行的2020年Synopsys科学博览会上，31%的获奖软件项目在其创新中使用了人工智能。更令人印象深刻的是，这些AI中有27%是由6至8年级的学生创建的。其中一名接受者是一名八年级学生，他创建了一个卷积神经网络，可以通过眼睛扫描检测糖尿病性视网膜病变。机器学习操作机器学习操作(MLOps)是人工智能领域中一个相对较新的概念，它涉及数据科学家和操作人员的最佳管理，以高效地开发、部署和监控模型。2020年，由于COVID-19大流行，运营工作流程、库存管理、交通模式等方面发生了巨大变化，导致许多AI出现异常行为，称为漂移——输入数据与AI接受训练的数据不匹配预计。虽然在生产中部署机器学习的公司以前曾面临漂移等挑战，但COVID-19大流行导致对MLOps的需求不断增加。同样，随着《2018年加州消费者隐私法案》等隐私法规的实施，对客户数据进行运营的公司对治理和风险管理的需求也越来越大。据统计，到2025年，MLOps的市场规模预计将达到40亿美元。这些不都是AI的新趋势，但值得我们关注，因为它们突出了三个重要方面。首先，人工智能在现实世界中的使用越来越多，COVID-19造成的问题和MLOps的增长就证明了这一点。其次，相关人士在这个领域不断推陈出新，就像BERT、GANs接二连三的到来一样。最后，人工智能的创造门槛越来越低，为其“飞入寻常百姓家”奠定了坚实的基础。人工智能的理想和未来总是美好的，但尽管有上述诸多创新，我们仍需脚踏实地地推动和引导其发展，使其更好地造福人类。
