2022人工智能行业报告（一）.pdf

2022-12-1 人工智能行业报告 （2022） 2022 人工智能行业报告 前 言 2022 年 10 月 11 日，stateof.ai 发布了长达 2 万字的 《2022 年人工智能现 状报告》。报告由剑桥大学的两位研究人员 Nathan Benaich 和 Ian Hogarth 编 写，共计 113 页。报告总结了 AI 行业 2022 年取得的成绩，从学界、业界、政 策层面和安全性四个维度对 2022 AI 行业的现状做了梳理和总结，并对未来 12 个月中 AI 技术的发展趋势做出了预测。 报告全文共分五大部分，分别为学界 、业界、政策层面、安全性和未来预测。 在学界部分，介绍了 2022 年 AI 学术界的技术突破；业界部分介绍了 2022 年 AI 行业的应用和商业案例；在政策层面分析了 AI 行业监管的政策条例，人工智能 地缘政治的演进和经济影响力；作者从人工智能的安全性角度，对未来如何识别 和减轻 AI 可能带来的灾难性风险做出了研判；在报告的第五部分，对 2022 年以 后的 12 个月内 AI 技术的发展趋势做出了预测。接下来，按照报告的内容顺序 对报告进行详细的解读。 1 2022 人工智能行业报告 目录 第一章 学术界的技术突破3 1. DeepMind 在学术界独领风骚 3 2. 强化学习或成为下一次融合突破的核心技术 4 3. 预测蛋白质组的完整结构：接下来将解锁什么？ 4 4. 蛋白质的语言模型：一个耳熟能详的开源缩放模型 5 5. OpenCeff ：在机器学习的帮助下理解蛋白质定位6 6. 机器学习（ML）助力塑料回收项目6 7. 当心科技领域的综合错误：输入机器学习之后输出的是一堆垃圾6 8. OpenAl 使用 Minecraft 作为计算机代理的测试平台 7 9. Al 实验室热衷于语音生成 Al 代码的研究 7 10. Transformer 盛行五年之后，一定会出现有效的替代品，对吧？ 8 11. 语言模型的数学能力大大超出预期 9 12. 大语言模型（LLM）研究的快速进展使得 Benchmark 会很快过时9 13. 规避语言模型缩放定律：需要提供更多数据 10 14. 规避语言模型扫描规律：突发紧急情况 10 15. 授之于鱼不如授之于渔，教会机器如何钓鱼，新一代前沿钓鱼机器 11 16. 历史回顾：机器学习的三个里程碑时代 11 17. 扩散模型接管文本到图像的生成，并扩展到其他模态 12 18. DALL-E 2、lmagen 和 Parti多雄崛起，一场由文本生成图像的激烈战斗 12 19. 对扩散模型的狂热诞生了新的 AI 实验室 13 20. 文字到视频生成竞赛序幕已经拉开 13 21. OpenAl 和 DeepMind 的标志性模型 13 22. LLM 使机器人能够执行多种模糊指令 14 23. 2021 年曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络会和 Transformer 平分秋色 15 24. 视觉和语言模型的大统一仍不可避免 16 25. 2021 年曾经