本期导读
兔年伊始,人工智能业界已呈现出竞争加速之态势。不仅对话机器人ChatGPT为科技大厂们带来了技术与产品迭代的竞争压力,而且美国和欧盟达成的AI联手研发协议也为诸多国家带来了战略发展的竞争压力,2023年全球人工智能发展必将掀起新篇章。1月份,最受关注的事件是27日美欧签署协议将首次在AI五大领域全面合作,且预计其他国家将被邀请加入,此举引发全球科学界热议。技术方面,ChatGPT相关的生成模型进展仍维持在热度高位,它的竞品、检测识别生成工具,以及中国版本开发等事件均引发高度关注。本月事件总体趋势如下图所示。
图 1人工智能领域2023年1月新闻事件趋势
本月值得关注的AI事件有:
1.机器学习
Meta发布自监督算法data2vec 2.0:训练效率最高提升16倍
MIT研究人员提出一种“泊松流”生成模型PFGM
北大AI研究院取得多人随机博弈的纳什均衡计算复杂度研究进展
2.计算机视觉
Meta推出MoDem世界模型:解决视觉领域挑战
DeepMind研究出Odin学习框架:能识别分割未知物体
英伟达StyleGAN-T比Stable Diffusion快30多倍
3.AIGC
谷歌公布文字-图像生成模型Muse(缪斯)、MusicLM等
斯坦福团队推出DetectGPT,普林斯顿学生推出ChatGPT克星
GPT-3核心成员打造ChatGPT竞品Claude
百度计划3月推出中国式的ChatGPT服务
4.智能芯片
脑机接口技术进展:马斯克合伙人研制大脑“第七层”
5.智能机器人
新型智能皮肤可实现手部任务快速识别
波士顿动力人形机器人Atlas双手会搬砖
中山大学联合团队实现机器人液化越狱
6.语音识别
微软音频版DALL·E 3秒复制任何人的嗓音
7.AI 应用
中山大学研发“数字流式”系统DeepFundus 促进AI临床应用
美国科学家开发出ProGen工具,能从头开始设计出抗菌蛋白质
ESM2 语言模型生成了自然界不存在的蛋白质
Meta、CMU推出HyperReel模型实现高保真6自由度视频渲染
Neuralink前联合创始人推出视觉假体产品“科学之眼”
微软计划将ChatGPT等人工智能工具整合进所有产品
具体详情,请参见下文。
一、AI 顶会动态
1. ICML征稿禁止使用大型语言模型
近日,国际机器学习会议(ICML)发布了2023论文征稿公告,论文提交日期为1月9日至1月26日。根据大会政策,所有作者和程序委员会成员,包括审稿人,应遵循标准的道德准则。其中,“禁止包含从大规模语言模型(LLM)(如ChatGPT)生成的文本的论文,除非这些生成的文本作为论文实验分析的一部分呈现”,引发了网友热议和不满。
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二、AI重要政策法规
1. 《智能计算中心创新发展指南》正式发布
1月11日,国家信息中心联合浪潮信息在北京发布《智能计算中心创新发展指南》。智算中心是基于最新人工智能理论,采用领先的人工智能计算架构,提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施,在推进AI产业化、赋能产业AI化、助力治理智能化、促进产业集群化等方面发挥显著作用。《指南》指出,智算中心发展呈现“智能算力的发展需求快速扩大、通用智能的算法模型快速演进、普适普惠的服务生态逐步构建、绿色低碳的发展格局加速形成”四大新趋势;同时提出构建智算中心的“四化”技术路线:以算力基建化为主体、以算法基建化为引领、以服务智件化为依托、以设施绿色化为支撑。
2. 韩国目标:2030年三成韩企采用人工智能技术
韩国产业通商资源部表示,计划到2030年让30%的韩国企业采用人工智能技术,以增强本土产业的竞争力。2023年,该部门计划向5个项目拨款10亿韩元(约80.1万美元),项目的规模将在明年扩大;到2030年,韩国还将培育至少100家在全球范围内提供人工智能解决方案的公司。另,本月26日,韩国政府发布培养民间数据专家和企业的中长期计划:截至2025年,数据交易和分析企业将增至3500家,并将培育1000名数据交易师等;决定今年起向在公共和产业领域创造需求、确保人工智能领域绝对性技术差距等十大项目斥资7129亿韩元,目标是到2027年跃升为世界三大人工智能强国。
三、AI最新报告发布
1. 人工智能产业链向技术、应用层延伸,仍面临诸多挑战
1月6日,字节跳动旗下稀土掘金技术社区发布的《2022中国开发者生态报告》显示,随着人工智能的发展,越来越多的企业开始拥抱人工智能。企业专注的人工智能产业链以基础层为主,逐渐向技术层、应用层延伸。在应用层方面,智能家居、机器人和安防是目前AI应用的主要方向。目前开发者群体以男性、未婚青年、高知为主,分布在高线城市较多,且全职开发者主要集中在互联网行业为 65.7%,及 500 人以下中小型企业占 64.9%。在全职开发者中,超六成分布在互联网行业,其次是信息/通信(11.5%)和生产制造(6.8%)行业。技术方向上,从事前、后端的开发者居多,占比分别为28.4%和25.2%。薪资方面,在职开发者个人月平均收入近1.8万元,近五成开发者收入范围在1万-2万元区间。在技术语言和工具偏好方面,Java是最受开发者欢迎的技术语言,使用率(44.6%)和喜爱度(40.7%)均位居第一。报告还认为,人工智能产业在发展过程中仍面临不少挑战,主要体现在知识和技术层面。有43.0%开发者认为困难来自于知识层面,专业知识匮乏,以及从业人员数量少、培养周期长等;其次是技术层面(41.8%),面临机器学习算法缺乏可解释性,模型生产流程长等问题。
2. 量子位智库:2030年AIGC市场规模将超万亿
量子位智库结合对科技领域的长期跟踪,以及对70余家初创公司、研究院、投资机构的深度交流,按照现有技术成熟度以及现有需求成熟度分析,预计2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币。并且提名了2022年度十大前沿科技趋势如下。
3. 日经&爱思唯尔:AI领域中国论文数量和质量超美国
《日本经济新闻》与荷兰学术信息巨头爱思唯尔(Elsevier)进行的一项调查显示,在人工智能研究领域,中国已成为世界冠军,研究论文的数量和质量都远远超过排名第二的美国。过去10年人工智能的全球论文数量从2012年的约2.5万篇增加到2021年的约13.5万篇。中国2021年人工智能论文数量是美国的约2倍,为4.3万篇。在论文质量上,以“被引用数”进入前10%的论文作为指标,中国于2019年超过美国,位居世界第一;2021年,中国在被引用最多的论文中占7410篇,比美国多出70%左右。该研究称,今后,中国在人工智能研究方面的领先势头可能还会持续。在企业发表的论文方面,中国企业有较强的发展势头。在2021年,腾讯、阿里巴巴、华为和中国国家电网公司在数量和质量上都跻身前十。
四、榜单奖项
1. 度小满等:2023金融科技十大前沿技术趋势
1月5日,北大光华度小满金融科技实验室联合《麻省理工科技评论》中国研究团队发布了《2023年金融科技趋势展望》,通过访谈多位金融科技行业的技术专家、关注人工智能技术应用的科研学者,以及相关企业,提出了生成式人工智能、因果推断、多模态情感计算、图计算、自动机器学习、科技伦理治理、链上分布式金融应用、隐私计算、虚拟数字技术和云上能力升级等十大技术趋势。
2. 百度研究院发布2023年十大科技趋势预测
1月5日,百度研究院发布2023年十大科技趋势预测,今年上榜的十大科技趋势涵盖了大模型生态、数实融合、虚实共生、自动驾驶、机器人、科学计算、量子计算、隐私计算、科技伦理和科技可持续发展等领域。
3. 阿里巴巴达摩院2023十大科技趋势发布
1月11日,阿里巴巴达摩院发布《2023十大科技趋势》,涵盖范式重置、产业革新和场景变化三大领域,具体为:多模态预训练大模型、Chiplet、存算一体、云原生安全、软硬融合云计算体系架构、端网融合的可预期网络、双引擎智能决策、计算光学成像、大规模城市数字孪生、生成式AI。
五、国内高校动态
清华大学
1月13日,由清华大学国强研究院主办,清华大学人工智能研究院、广东省国强公益基金会、广东博智林机器人有限公司、力合科创集团有限公司承办的第三届“清华大学国强研究院杯”全球人工智能与机器人双创大赛决赛暨颁奖典礼落幕。《基于超大模型的语言理解与生成平台》、《骨与关节4D动态评估系统》分别获得技术创新赛初创组和成长组一等奖;《无人机智能生态体系构建》获应用场景赛应用创新金奖。
北京大学
人工智能研究院邓小铁教授、杨耀东助理教授在多人随机博弈的纳什均衡计算复杂度研究中取得重要进展
上海交通大学
1月1日,由上海交通大学无锡光子芯片研究院联合上海图灵智算量子科技有限公司共同建设的国内首个量子人工智能计算中心太湖量子智算中心落户无锡滨湖,将打造“量子—经典”混合架构平台,提供量子人工智能应用所需算力、数据和算法服务的公共算力新型基础设施,打造国内算力基础设施新标杆。
六、AI人才动态
1. 谷歌挖来了微软负责人工智能伦理工作专家
近日,谷歌挖来了长期负责微软人工智能伦理工作的米拉·雷恩(Mira Lane),加入该公司的技术和社会问题团队。雷恩之前在微软领导一个综合学科团队,负责与伦理数据收集、生成式人工智能数据、人脸识别和负责任产品设计有关的问题。她加入谷歌后将向技术及社会高级副总裁詹姆斯·曼伊卡(James Manyika)汇报工作。据称,微软和OpenAI正在开发AI聊天机器人ChatGPT的针对搜索引擎Bing的版本,以挑战谷歌的搜索地位,预计在今年3月底前问世。
2. 机器人领域学者宋永端已任安徽大学人工智能学院院长
2022年12月5日,安徽大学人工智能学院正式聘任国际欧亚科学院院士宋永端教授为人工智能学院院长。宋永端,教授/博导,IEEE Fellow, 国际欧亚科学院院士,注册职业工程师(美国),中国自动化学院常务理事,中国自动化学会会士,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 主编 (Editor-in-Chief),1992年获美国田纳西理工大学电气及计算机工程博士学位;承担并完成多项国家级重点/重大项目,发表高水平论文300余篇,授权发明专利80余项。宋永端教授曾任重庆大学自动化学院院长、重庆大学人工智能研究院院长,研究领域包括机器人及智能系统,控制理论及应用。安徽大学人工智能学院于2020年12月30日正式成立,纳入未来学院(校区)统筹管理。截至2022年12月,人工智能学院现有国家级人才6名,省部级人才4名。
七、子领域重要科研进展
1. 机器学习
2.计算机视觉
3. 自然语言处理
4. AIGC/生成式AI
5.智能芯片
6. 智能机器人
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