人工智能风起云涌

随着人工智能技术的飞速发展，我们已经摆脱了其神秘的面纱。在回顾2021年时，无论是在人工智能技术本身，还是在相关产业，都取得了许多令人瞩目的成就。从基础理论研究到多模态、机器学习、自然语言处理、计算机视觉以及芯片等多个领域，人工智能都引发了热烈讨论和广泛关注。如果你对语音识别、图像识别等技术已经有所了解，那么接下来这些前沿的技术和产业研究将让你更加感兴趣。

近日，英国《自然》杂志发表了一项由人工智能公司DeepMind所取得的重大突破。该公司开发的一个机器学习框架，不仅帮助发现了纯数学领域的两个新猜想，还展示了机器学习如何支持数学研究。这是计算机科学家和数学家首次成功运用人工智能技术，在纽结理论和表示论等领域，帮助证明或提出复杂的数学定理。

纯数学研究的关键目标之一是探索数学对象间的规律，并基于这些规律提出猜想。自20世纪60年代起，数学家就开始使用计算机来辅助这一过程的进行。人工智能系统在此领域的应用并不普遍。DeepMind的这项研究打破了这一局面。

DeepMind团队与数学家们共同建立的这一机器学习框架，不仅展示了人工智能在数学研究中的潜力，也预示了未来数学和人工智能领域更紧密的合作。这一框架的推出，无疑为数学研究和人工智能领域带来了新的视角和可能性。它的出现，将鼓励更多的数学家和人工智能研究者展开合作，共同探索这一领域的更多潜力。在物联网、零售和智慧城市等产业的推动下，市场对搭载人工智能处理能力的相机需求急剧增长。边缘端芯片的AI处理能力不仅能够解决云计算系统中存在的延迟、云端通讯、处理开销以及隐私等问题，而且符合市场对智能相机的多项要求，如小型化、低功耗、低成本和易部署等。传统的CMOS图像传感器仅能提供原始图像数据，无法满足当前市场对于智能相机的更高要求。在设计具备AI能力的智能相机时，将图像信号处理器（ISP）、神经网络处理能力以及DRAM等结合在一起的方案变得至关重要。

在备受瞩目的2021IEEE国际固态电路会议（ISSCC）上，索尼公司发布了其最新的感存算一体化设计近光学传感器AI-ISP芯片。这款背照式堆叠型CMOS图像传感器芯片，能耗比达到了惊人的4.97TOPS/W。

通过创新的堆叠设计，索尼在这款芯片中集成了图像传感器、CNN处理器以及ISP、DSP和内存等子系统。这使得索尼的这款芯片能够在单芯片上实现完整的AI图像处理能力。这不仅提高了相机的智能化水平，同时也为未来的智能相机发展开辟了新的可能性。这款芯片的发布，无疑将在智能相机市场上掀起一场技术革命。在生物学界掀起了一场翻天覆地的变革之际，TRFold这一中国人工智能企业天壤研发的深度学习蛋白质折叠预测平台，正在引领国内计算生物学领域的突围。

在2021年7月，DeepMind公开了AlphaFold2的源代码，并在顶级科技杂志Nature上发表论文，详细阐述了其技术细节。与此DavidBaker也分享了他的研究成果RoseTTAFold，其研究成果发表在Science杂志上。这次开源事件在生物学界产生了巨大的影响，使得生物学家们不再受限于昂贵的先进设备，使得小型团队或个人研究者也能参与到蛋白质结构预测的研究中来。

在这一变革中，TRFold表现尤为出色。在基于CASP14的蛋白质测试集的企业内测中，TRFold的成绩达到了惊人的82.7/100（TM-Score），超越了华盛顿大学的DavidBaker团队研发的RoseTTAFold的81.3/100的成绩，仅次于AlphaFold2的91.1/100的顶尖表现。更令人瞩目的是，在预测400个氨基酸的蛋白链时，TRFold仅耗时16秒，这是目前国内所有公开的蛋白质结构预测模型中的最佳成绩。这一成就标志着中国计算生物学领域的实力已经迈入世界第一梯队，展现了国内科研团队的创新能力和技术实力。

TRFold的成功不仅为国内计算生物学领域的研究者带来了希望，也为全球生物学界提供了一种新的、更为高效的方法来进行蛋白质结构预测。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有理由相信，TRFold将继续引领计算生物学领域的未来发展，为生物学研究带来更多的突破和创新。在新冠病毒的肆虐之下，全球生命科学领域正经历一场深刻转型，AI与生命科学的融合也迎来了全新的发展元年。预计未来将有更多的机构和公司投身于这场技术创新与生命科学研究的热潮中。

近期，DeepMind发布了一篇重要论文，聚焦于预训练语言模型的和社会危害评估。该研究深入探究了语言模型在六大方面的潜在不良影响，并强调了两个需要研究者持续关注的和社会影响领域。现有的基准测试工具在评估某些和社会危害方面存在不足。例如，当语言模型生成错误信息时，人类可能会将其视为真实信息而深信不疑。评估这种危害需要进行更多的人机交互测试。关于风险控制的研究仍然不足。语言模型有学习和放大社会偏见的风险，但关于这一问题的研究仍处于初级阶段，需要更多的探索和实践。

而在另一项研究中，MIT-IBM联合实验室的研究人员则基于果蝇大脑中的成熟神经生物学网络模体展开探索。他们将这些网络结构进行数学形式化后构建神经网络，并成功应用于自然语言处理（NLP）任务。这一研究不仅展示了果蝇大脑的复杂性，也为人工智能领域提供了一种新的思路和方法。这项研究于2021年3月发表，展示了人工智能与自然生物科学结合的巨大潜力。近年来，人工智能领域不断取得突破性进展，特别是在自然语言处理和计算机视觉两大领域。如今，一种新型的预训练模型引起了广泛关注，那就是多模态预训练模型。这种模型在大数据、大参数和大算力的支持下，能够学习多种模态的数据，从而在图文生成、看图问答等视觉语言任务上表现出色。

OpenAI，作为人工智能领域的领军者，于2021年1月发布了两个备受瞩目的多模态预训练模型——DALL·E 和 CLIP。DALL·E模型具备强大的生成能力，它可以根据短文本提示，如一句话或一段文字，生成与之相对应的图像。这意味着，我们可以通过文本描述来创造图像，开拓了人工智能在图像生成领域的全新应用。

而CLIP模型则是一种强大的图像分类工具。它利用文本提示对图片进行精准分类。这意味着，我们不再仅仅依赖图像的特征进行识别，而是可以加入文本的上下文信息，从而提高识别的准确性和效率。

OpenAI表示，研发多模态大模型的目的是突破自然语言处理和计算机视觉的界限。通过整合两大领域的优势，多模态预训练模型可以推动人工智能系统更加全面、高效的发展。这种模型不仅可以提高视觉语言任务的性能，还可以为其他领域提供强大的支持，如智能问答、智能推荐等。

谷歌重磅推出：多任务统一模型MUM

在充满创新气息的2021IO大会上，谷歌宣布了令人瞩目的成果——多任务统一模型MUM（MultitaskUnifiedModel）。这个模型犹如一个语言界的“全能高手”，能够通晓75种语言，并通过大量的网页数据预训练，拥有解答复杂决策问题的能力。不仅如此，MUM还能从跨语言多模态的网页数据中寻找信息，在客服、问答、营销等互联网场景中展现出无限的应用潜力。谷歌的这一创新，无疑为未来的语言处理指明了方向。

华为诺亚实验室等研究者打破常规：推出动态分辨率网络DRNet

在深度学习的世界里，卷积神经网络已经成为了视觉任务的佼佼者。它们拥有精细的设计和大量的可学习参数，为达到高精确度要求提供了可能。部署这些网络在移动端却成本高昂。针对这一问题，近年来已有许多关于预定义架构冗余性的研究取得了重大突破。关于CNN输入图像清晰度的冗余问题仍然悬而未决。换句话说，当前输入图像的清晰度都是一成不变的。

就在去年秋季，华为诺亚实验室与中国科学院大学等机构的研究者联手，推出了一款全新的视觉神经网络——DRNet（DynamicResolutionNetwork）。这款网络的最大亮点在于，它可以根据每个输入样本的特点，动态地调整输入图像的清晰度。这一创新不仅降低了计算成本，还大大提高了网络的适应性和灵活性。DRNet的推出，标志着视觉神经网络领域的一大飞跃。

网络中的微小精灵：清晰度预测器的奇妙之旅

在这数字化世界中，一个几乎可以忽略计算成本的清晰度预测器成为了科技的新宠儿。这个预测器，如同网络中的小精灵，能够和整个系统共同呼吸，共同优化。它深入图像的核心，理解其所需的最低清晰度，甚至超越了过去的识别准确率。实验结果显示，DRNet可以巧妙地嵌入到任何成熟的网络架构中，实现计算复杂度的显著降低。例如，DR-ResNet-50在保持同样性能的减少了34%的计算量。在ImageNet上，它提升了ResNet-50的1.4个百分点性能，同时降低了10%的计算成本，这无疑是一场技术与艺术的完美融合。

与此澜舟科技等研发出了一款名为“孟子”的中文语言模型。这是一个在CLUE中文理解评测中独占鳌头的模型，参数规模仅10亿。在总排行榜上，它的分数突破了84分，逼近人类基准分数。它的成功研发得益于澜舟科技-创新工场团队与上海交通大学、北京理工大学等单位的紧密合作和共同努力。这款模型不仅在中文处理领域展现了惊人的实力，也为我们展示了科技与文化的结合之美。

北京大学团队在模拟视觉领域取得了重大突破。他们提出了模拟灵长类视网膜中央凹编码机理的脉冲视觉模型，挑战了传统的相机和视频概念。该模型结合了脉冲神经网络，用普通器件实现了高铁会车、瞬态电弧、风洞激波等高速物理过程的连续成像。更令人惊讶的是，在笔记本算力条件下，它实现了超高速目标的实时检测跟踪和识别，将机器视觉性能提升了三个数量级。这一突破不仅展示了模拟灵长类视觉机理的巨大潜力，也为我们打开了新的视觉处理时代的大门。团队深入挖掘了生物视网膜在编码复杂动态场景方面的神经网络构造与信号编码机制。经过深入研究，他们创新地提出了一种基于卷积循环神经网络（CRNN）的视网膜编码模型。这一模型不仅能够高精度地预测大规模视网膜神经节细胞对丰富动态自然场景的响应，更能学习和理解视网膜神经节细胞的感受野的形状及位置。

该模型的构建理念更接近生物视网膜的实际运作机制，其精妙之处在于，即使使用较少的参数，也能达成高精度的编码。团队还建立了评估刺激时空复杂度和感受野时空规律性的量化指标，这些指标为理解视网膜编码提供了有力的工具。

经过大量实验，研究发现网络的循环连接结构是视网膜编码的关键所在。这一发现不仅为生物学研究开启了新的思路，还为设计新一代的脉冲视觉模型、芯片以及潜在的视网膜假体提供了重要的理论依据。该团队的这项研究成果已经被《细胞·模式》杂志发表，引起了行业内广泛的关注和讨论。这一模型的推出，标志着人工智能与生物视觉研究的深度融合，为未来视觉科技的发展指明了新的方向。