人工智能技术现在被越来越多的人使用。从疫苗研发到网购再到农业种植，人们期待在2021年看到更多的发展和进步。人工智能（AI）和机器学习（ML）已经从计算科学的背景走向主流应用。这些技术的影响无处不在，从我们的购物方式到货币市场和医学研究。较大的模型已经用不同的模式进行了训练。例如，GPT-3是全球首个千亿参数的自然语言处理（NLP）模型。最近，还发布了一个在万亿参数上训练的模型（T5-XXL）。这些模型可用于撰写文章、分析文本、翻译语言甚至作诗。同时，随着在更多数据集上进行训练，图像识别和生成模型得到了显着改善。在不改变这些大模型的情况下，组合两个或多个AI模型可以产生巨大的力量，并且用户可以负担得起组合这些大模型。这将允许用户使用人工智能来解释文本并生成全新的图像。人们还将看到如何调整一种模型的架构来解决不同领域的问题。最有力的例子是支持自然语言处理(NLP)模型的架构如何用于生物医学研究。在生物医学领域，经常使用编码序列，例如DNA或氨基酸。由于代码序列可以被认为是一种具有隐藏结构的语言，因此自然语言处理(NLP)模型中使用的架构也有可能用于理解和生成生物医学领域的代码序列。2021年初的一个令人印象深刻的例子是生物医学研究人员使用语言模型架构来预测病毒突变和理解蛋白质折叠，这是目前开发和生产某些疫苗的关键挑战。人工智能在医疗保健和生物医学研究中的应用今天已经开发出几种mRNA冠状病毒疫苗，这要归功于用于对遗传密码进行测序的数字工具和用于从遗传密码序列制备mRNA的转录工具。借助人工智能预测冠状病毒的新变异，mRNA疫苗的研发进程将会更快。机器学习和人工智能不会取代临床医生和研究人员，但会让这些专业人员更快地工作和快速测试。他们无需等待细胞培养物在物理世界中生长，而是可以使用这些模型来查看数字模拟中会更快发生什么。人工智能也可以用作诊断工具，现在被用来读取X光片，或者它可以用来听某人咳嗽并确定他们是否可能患有冠状病毒或其他疾病。随着越来越多的人佩戴可以监测心率、体温、血压和其他关键因素的设备，这些数据可以让医生更深入地了解患者的状况。它还有助于提高诊断时的准确性，因为医生不再依赖患者记录。人工智能驱动的电子商务繁荣在线商务在过去一年中发展迅速，预计将继续增长。冠状病毒封锁导致人们在网上花费更多时间，不仅是购物，还包括在线会面、玩游戏、访问社交媒体和使用应用程序。越来越多的数字旅行会产生更多可用于了解用户行为的数据。然而，更多的数据也带来了更大的复杂性。过去，如果一家公司想向尽可能多的人推广其产品，通常会在电视或广播上做广告。今天，没有单一的最有效的接触客户的渠道。在正确的时间通过正确的渠道找到正确的客户对企业来说很复杂，但人工智能技术可以克服这种复杂性。正如所料，人工智能越来越多地被用于生成洞察力，这些洞察力不仅可以帮助营销人员找到合适的客户，还可以接触到经常被遗忘的客户。此外，人工智能将用于为这些客户动态生成创意内容，从而提高参与度。它还为营销人员提供了一种以前所未有的速度和规模高效创建和测试不同内容的方法。数据驱动的金融领域将依赖人工智能另外，人工智能在金融领域的主要应用是高频交易，其中机器之间的交易比人类快得多。在传统金融和加密货币中，随着人们采用不同的人工智能系统，这种情况将继续下去。投资者一直在使用人工智能进行长期预测，这需要能够理解投资者长期目标的系统。这些通常以收入和利润等指标为中心。但事实证明，使用加密货币更具挑战性。虽然高频交易策略很重要，但还有另一个因素更难预测。人们在加密货币市场上看到的大部分活动都是由“人类疯狂”驱动的。预计未来的人工智能模型将通过密切监测媒体和社交网络的趋势来发展并更好地预测这种行为。教育领域未来发展的课程和教科书一般是针对一般学生群体的。这些旨在提高学生的各种能力。然而，肯·罗宾逊等专家指出，“生产线”教育模式并没有考虑到学生的个体能力和需求。因此，人工智能正被用于彻底改变课程的创建和交付方式。它可用于为学生提供更个性化的课程或个人问题集。与其让每个学生都解决同样的问题，不如让他们解决自己的具体问题。例如，一个小学生的数学可能在计算能力上很高，但在三角形方面却欠缺。该学生可以花更多时间在三角形上，随着学生完成课程，AI系统可以监控其进度并自我修改以满足该学生的特定需求。现在网上的资料和文章海量，作弊抄袭成了一个大问题。虽然检测抄袭很容易，因为AI可以检测直接抄袭和类似的文本，例如，仅更改几个单词或时态，但还有其他挑战。例如，学生可以将一种语言的内容翻译成另一种语言。这使得它的内容很难被检测到，但是人工智能技术的使用正在解决这个问题。同样，正在开发图像解释AI系统，以查找艺术学生复制或模仿设计的实例。智能农业和工厂工厂和农场也在以创新方式使用数据。然而，它们与其他AI应用程序的不同之处在于它们不关注最终用户。相反，他们专注于产品和机器。这需要投资于传感器、机器人和自动化，并优化运营。人们在这个领域看到的最大进步是跨不同领域的发现的泛化。例如，如果使用人工智能技术来增加苹果的产量，那么这些人工智能模型是否可以用于种植其他水果，例如香蕉或桃子？同样，如果一家工厂正在生产LCD面板，并且找到了改进良品率方法的方法，那么这些工具和经验是否可以应用于其他制造过程和工厂？或许可以用一个词来概括2021年及以后人工智能的最大预测：杠杆。利用已有的AI模型架构，结合成熟模型，想办法将已有模型扩展到其他应用场景。企业需要在加速多领域数字化转型的同时，不断提升人工智能的能力。
