青源会：2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告.pdf
《青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告》总结了青源会人工智能青年科学家俱乐部在2022年举办的学术年会及研讨活动中，对人工智能重要方向进展与未来展望的观点和建议。报告涵盖了自然语言处理和知识图谱、信息检索与知识挖掘、人工智能数学和理论基础、计算机视觉、智能体系结构与芯片、AI+Science、人工智能伦理与治理等七个领域。
**自然语言处理与知识图谱：**
* **进展：** 范式统一、小样本学习、大模型能力挖掘、语言模型即服务、常识知识图谱。
* **未来：** 范式转变，大模型生命周期（架构设计、预训练、下游调适、部署、推断）的创新。
**信息检索与知识挖掘：**
* **进展：** 基于预训练模型的查询和文件表示、多模态信息提取、基于样本交互的CTR预估模型、可信的信息抽取模型。
* **未来：** 召回和排序的打通，高效信息抽取框架，知识融合，可信人工智能研究。
**图神经网络：**
* **进展：** 谱域和空域问题，图神经网络高效计算、大规模图预训练研究、图数据的对抗攻击和防御、图结构的组合优化。
* **未来：** 机器学习理论核心假设探索、图层面和节点层面的任务区别、大图场景下的高效计算。
**知识挖掘：**
* **进展：** 知识学习和表示学习、知识检索与问答、多模态问答。
* **未来：** 知识资源的覆盖度，知识表示，AI 信任问题研究。
**图数据管理：**
* **未来：** 分布式图数据库，图计算系统，图计算加速。
**人工智能数学和理论基础：**
* **进展：** 深度学习的表示、泛化、优化理论，神经网络在其他应用方面的理论。
* **未来：** 深度学习数理基础需要的数学工具，数理基础研究目标和方向，数理理论在其他方面的应用。
**计算机视觉：**
* **进展：** 更统一的建模和学习模式（视觉Transformer）、更大更稀疏的视觉模型、视觉领域新技能和新模型、重要模型或应用走向成熟。
* **未来：** 视觉信号获取端的研究进展、视觉感知走向认知和推理、3D场景理解、模块化网络、视觉模型的鲁棒性和安全性。
**智能体系结构与芯片：**
* **进展：** 云原生系统、Serverless 计算、图计算。
* **未来：** 深度学习编程框架、网络互联、DPU、面向深度学习的软硬件协同优化。
**AI+Science：**
* **AI+生命科学：** 蛋白质结构预测、药物设计等。
* **AI+大气科学：** 利用深度学习预测气象。
* **AI+其他：** AI+材料、AI+神经科学，AI+应用数学/应用物理学等。
**人工智能伦理与治理：**
* **进展：** 国际国内伦理规范，AI技术规制，安全评估研究，审计框架。
* **未来：** 算法的安全性、预训练大模型的安全性，算法治理。
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