人工智能(AI)是一个不断发展的领域。不要被偶尔出现的失败所欺骗:它的前进是不可阻挡的,也引起了很多担忧(我谈到过) 归仁 和也 归仁).
然而,这些不应该阻止我们也宣传人工智能所取得的巨大进步。在过去的一年半中,尽管发生了全球危机(在某些情况下,确实“得益于”全球危机),科学家、研究人员和开发人员仍然实现了前所未有的目标。我不知道从现在到年底是否会有轰动的更新,但由于 2022 年已临近,我认为已经进行盘点似乎是正确的。在过去的一年里,这些都是我认为是人工智能领域里程碑式的创新。
脸谱网SEER
今年早些时候 Facebook AI(或者我应该说 元?) 他发展了 SEER (自我监督)。它是一个具有数十亿参数的自监督计算机视觉模型。该模型可以从互联网上的任何随机图像组中学习,而无需仔细整理和标记图像(这是计算机视觉训练的先决条件)。到目前为止,Facebook AI 团队已在 Instagram 上的 10 亿张图片上测试了 SEER。它是里程碑之一,因为它为未来灵活、准确和适应性强的计算机视觉模型铺平了道路。
同构实验室
这个新奇来新鲜新鲜,我最近谈到了它 在这篇文章中. Alphabet 计划开发一个计算平台,以更好地了解生物系统并找到治疗疾病的方法。 虽然分开,但两个 AI 系统 DeepMind 和 同构 他们打算偶尔合作开展蛋白质结构的研究、发现和工作。 这是里程碑之一,因为它将导致针对所有类型病理学的药物研究和开发速度更快。
音乐BERT
微软 他发展了 用于理解符号音乐的大规模预训练模型。 叫做 音乐BERT,并且可以从符号数据(即 MIDI 格式)理解音乐。这家科技巨头使用了一种名为 OctupleMIDI 的方法,在包含超过一百万首歌曲的数据库上训练其系统。它是里程碑之一,因为今天它在音乐理解任务中实现了尖端的性能,并且展望未来,它可以接受结构分析和和弦识别等任务的训练。有一天它将彻底改变音乐。
GitHub 副驾驶
人工智能社会 OpenAI 和微软联手推出程序员 人工智能副驾驶 今年7月。新的人工智能系统基于OpenAI Codex,在开源代码上进行训练,能够“理解”计算机代码,生成与上下文相关的新字符串。它运行在广泛的框架和语言上,包括 TypeScript、Ruby、Java、Go 和 Python。他是里程碑之一,因为(你猜怎么着?)今天他是程序员的有效助手,明天他将能够自己完成并彻底改变编程。
张量流 3D
谷歌开发并推出 张量流 3D,一个模块化库,用于将 3D 深度学习功能引入 TensorFlow,今年早些时候。此最新更新提供了对操作集、损失函数、用于开发、训练和部署 3D 场景理解模型的模型以及数据处理工具和指标的访问。它是里程碑之一,因为它将帮助机器人和自动驾驶车辆完美识别其路径上的 3D 物体(以及改善虚拟现实环境)。