2022年的10项人工智能预测

1） 语言人工智能将占据中心舞台，NLP获得的资金将超过其他任何人工智能类别。

语言是人类最重要的发明。与其他任何属性相比，它是我们物种智力的决定性标志。

自然，语言渗透到每个行业的每个商业活动的方方面面。因此，准确地自动化语言的能力为价值创造提供了几乎无限的机会。

自然语言处理（NLP）领域在过去几年中被称为transformers的基础性新技术颠覆和推动，该技术首次由谷歌研究人员在2017年的一篇论文中引入。我们现在才达到这样一个地步：这项功能强大的技术已经足够成熟，可以大规模生产和商业化。语言人工智能的革命，以及商业的革命，即将到来。

2） DataRicks、DataRobot和Scale AI都将上市。

这三家公司是现代人工智能经济的第一批大赢家。它们各自提供工具和基础设施来帮助其他公司构建人工智能，反映了基础设施先于应用程序的跨技术周期的共同主题。

3） 至少有三家气候AI初创公司将成为独角兽。

气候技术已迅速成为全球最热门的初创企业类别之一，今年有创纪录数量的风险资本涌入该行业。正如本专栏之前所探讨的，在气候和人工智能的交叉点上，创业公司的机会比比皆是。

一些气候人工智能初创公司最近以大量融资的形式出现（尽管迄今为止商业吸引力有限）。明年，其中一些参与者将乘着气候技术狂热的东风，估值超过10亿美元。最有可能的独角兽候选人将是为新碳经济构建工具的公司（例如，企业碳会计、碳补偿基础设施）。

4） 强大的新人工智能工具将用于视频。

视频已经成为我们数字生活的主要媒介。据思科称，2022年超过80%的互联网数据将是视频。每天有70亿视频在YouTube上观看，1亿视频上传到TikTok。从Netflix到Amazon Prime Video，再到Disney+，再到Hulu，再到HBO Max，甚至更远，互联网流媒体服务的用户群和内容库都在不断膨胀。

5） 将建立一个超过10万亿个参数的NLP模型。

如今，自然语言处理（NLP）领域的定义是越来越大的基于转换器的模型的发展。这场军备竞赛将在2022年继续进行（尽管DeepMind最近在小型模型的力量方面进行了有趣的工作）。

7） 多个大型云/数据平台将宣布新的合成数据计划。

获取正确的数据是当今构建人工智能产品最重要和最具挑战性的部分。与收集和标记现实世界数据集的现状方法相比，合成数据具有令人信服的优势。Gartner预测，到2024年，合成数据将占AI开发中使用的所有数据的60%。Facebook收购合成数据初创公司AI。

8） 多伦多将成为硅谷和中国以外世界上最重要的人工智能中心。

可以毫不夸张地说，现代人工智能是在多伦多发明的，这要归功于杰夫·辛顿（Geoff Hinton）等深度学习先驱的工作。尽管多伦多的人气不如其他地区，但它仍然是世界上最重要的人工智能中心之一。

这里到处都是人工智能人才。根据CBRE最近的一份报告，多伦多滑铁卢大都会区是“北美最大的科技人才市场（仅次于湾区）”，也是“增长最快的市场”。由Hinton在多伦多共同创建的向量研究所是世界上最大的人工智能研究机构之一。从谷歌到微软再到IBM，世界上最大的科技公司近年来都在这座城市建立了重要的分支机构。

9） “负责任的人工智能”将开始从一个模糊的总括术语转变为一套可操作的企业实践。

人工智能技术的发展速度快于我们负责任、道德和公平地部署它的能力。

由Timnit Gebru、Joy Buolamwini和Cathy O'Neill等研究人员领导的倡导负责任地使用人工智能的运动正在兴起。推动更负责任的人工智能涉及一系列广泛的问题，包括人工智能偏差、数据来源、模型可解释性和模型可审计性。

虽然人们对这些问题的认识在不断提高，但这个主题仍然十分抽象，总体而言，人工智能从业者不会将“负责任的人工智能”实践构建到他们的日常工作流程中。

10） 强化学习将成为一种越来越重要和有影响力的人工智能范式。

当今人工智能的主要方法是监督学习，这需要收集大量数据，对其进行标记，并将其输入人工智能模型，以便人工智能学习有关世界的有用模式。无监督学习是一种类似的方法，但不需要人工生成标签，近年来也开始受到重视。

但人工智能中还有另一种范式，已经存在了几十年，但其巨大的现实世界潜力才刚刚开始显现：强化学习。