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》总结了自然语言处理、信息检索与知识挖掘、计算机视觉、智能体系结构与芯片、人工智能数学和理论基础、AI+Science，以及人工智能伦理与治理等七个方向的进展、挑战与未来展望。
**自然语言处理和知识图谱：** 范式趋于统一，小样本学习兴起，大模型潜力待挖掘，语言模型即服务成为趋势，常识知识图谱不断完善。未来的重点在于训练效率提升、知识嵌入与更新，下游调适效率提升，以及模型的可解释性。
**信息检索与知识挖掘：** 信息检索与推荐系统是核心，领域进展体现在预训练模型的应用、多模态信息提取研究、基于样本交互的CTR预估模型和可信的信息抽取模型。未来重点在于端到端的、高效信息抽取框架、引入知识解决常识推理，以及可信人工智能研究。
**图神经网络：** 谱域和空域问题是研究重点，高效计算和可扩展性是挑战。未来研究将在理论核心假设、图与节点层面任务区分，以及在大图场景下的高效计算方面展开。
**人工智能数学和理论基础：** 深度学习的表示理论、泛化理论和优化理论是主要进展。挑战在于模型与实际应用的鸿沟、传统模型结果无法应用在神经网络上，以及数理理论在其他方向的应用较少。未来研究应致力于建立数学工具、明确研究目标、短期发展方向，以及面向大规模预训练模型的统一描述。
**计算机视觉：** 呈现更统一的建模和学习模式，更大更稀疏的视觉模型，解锁新技能新模型。发展趋势包括计算摄像、视觉理解与推理，以及视觉模型的鲁棒性与安全性。
**智能体系结构与芯片：** 上层应用关注云原生系统、Serverless计算和图计算；中间系统软硬件侧重深度学习编程框架、网络互联和DPU。未来发展包括构建分布式图数据库和图计算系统，面向新型应用场景，以及基于语义的图查询和挖掘方法。底层芯片强调成本优化和晶圆级集成。
**AI+Science：** 包括AI+生命科学、AI+材料、AI+大气科学、AI+神经科学、AI+应用数学/应用物理等，关注AI在各科学领域的应用及相关进展和挑战。AI的可解释性也是一个重要方面。
**人工智能伦理与治理：** 重点在于国际国内伦理规范的制定、安全评估的研究启动以及面向算法决策的审计框架。未来应关注算法的安全性、预训练大模型的安全性，以及让算法治理拥抱“技治”主义。
总而言之，《报告》全面梳理了当前人工智能各个重要领域的发展现状，指出了各领域面临的挑战，并对未来的发展方向进行了展望，为人工智能领域的研究者提供了有价值的参考。
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