人工智能简史 — 深入浅出PyTorch
人工智能简史#自从图灵在1950年第一次提出“机器智能（MachineIntelligence）”这个概念以来，人工智能已经经历了七十余年的发展。在这七十多年中，人工智能的发展先后经历了三次浪潮，每一次浪潮对人工智能的发展来说，都是具有里程碑意义的。接下来我们将以这三次浪潮为主线，为大家介绍人工智能的发展历程。除此之外，我们也将会给大家介绍现在常说的Deeplearning，MachineLearning和AI之间的关系。
[*]通过本章学习，你将收获：
了解人工智能的三次浪潮
了解Deeplearning，Machinelearning和AI之间的关系
1.1人工智能的三次浪潮#1.1.1第一次浪潮#1950年，阿兰·图灵发表著名论文《计算机器与智能》，在这篇论文中，他提出了机器思维的概念和图灵测试，标志着“机器的智能化”正式进入人类的科技树。在此之后的数年间，机器智能有了进一步的发展。两年后的1952年，计算机科学家阿瑟·萨缪尔开发出一款跳棋程序，并提出了“机器学习”这个概念。在此之后的4年里，机器智能化也取得了一定的进步，直到1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡正式提出了“人工智能”这个词语，1956年，也就成为了实际意义上的人工智能元年。
达特茅斯会议之后，人工智能进入了一个高速发展的时期，也就是所谓的“第一次浪潮”。这次浪潮一直持续到二十世纪六十年代中期。在这近10年的时间里，计算机本身的“智能”并没有得到发展，快速进步的是人工智能的一些理论与算法方面。很多对后来人工智能发展起到奠基作用的算法——如罗森布拉特在1957年发明感知机——就是在这个时间段诞生的。感知机是机器学习人工神经网络理论中神经元的最早模型，这一模型也使得人工神经网络理论得到了巨大的突破。除此之外，强化学习的雏形也是在那段时间提出的。彼时的科学界都弥漫着快乐的气氛，大家都认为，只要坚持走下去，人工智能就一定会得到跨越式的发展。但事与愿违，不久后人工智能的第一次寒冬（AIWinter）就到来了。
1966年前后，AI遭遇了瓶颈。人们发现逻辑证明器、感知器、强化学习等等只能做很简单、非常专门且很窄的任务，稍微超出范围就无法应对。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。研究者们很快就意识到，要求程序对这个世界具有儿童水平的认识这个要求都太高了——那时没人能够做出人工智能需要的巨大数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。另一方面，有很多计算复杂度以指数程度增加，这成为了不可能完成的计算任务。
可以说，人工智能的第一次浪潮在发展到“非智能对话机器”的智能化初级阶段时，就因为当时的技术限制不得不停摆。人工智能的发展似乎陷入了一个无解的“死胡同”里，并被计算机科学家们逐渐冷落。
1.1.2第二次浪潮#时间来到了20世纪80年代。经过了数十年的研究，科学家们逐渐放弃了初代的符号学派思路，改用统计学的思路来研究人工智能。研究思路的改变再加上硬件技术的升级，人工智能的发展又一次迎来的新的契机。在那个时代，基于人工智能的“专家系统”受到了绝对的热捧。特定领域的“专家系统”程序被更广泛的采纳，该系统能够根据领域内的专业知识，推理出专业问题的答案，人工智能也由此变得更加“实用”，专家系统所依赖的知识库系统和知识工程成为了当时主要的研究方向。
但由于专家系统仅适用于某些特定场景，很快人们就对这一系统由狂热的追捧逐渐走向巨大的失望。与此同时，现代电子计算机的出现让“知识查询”的费用进一步降低，人们更加深刻的意识到专家系统是如此的古老陈旧。因此，政府部门下调了专家系统的研发资金。缺少了资金的支持，由专家系统再次兴起的人工智能研究又一次陷入了低谷之中。
虽然第二次浪潮持续的时间比较短，但它在整个人工智能发展历史中仍然起到了举足轻重的作用。它彻底改变了人工智能研究的大思路，将统计学思想引入研究之中，为人工智能在未来几十年的发展打下了基础。除此之外，在这次浪潮中提出的BP神经网络，为之后机器感知、交互的能力奠定了基础。
1.1.3第三次浪潮#1993年后，新的数学工具，理论和摩尔定律的出现，使得计算机的算力进一步提高，以深度学习为核心的机器学习算法获得发展，新的芯片和云计算的发展使得可用的计算能力获得飞跃式提高，大数据的发展使得海量数据的储存和分析成为可能。在这样的技术背景下，人工智能的第三次浪潮即将到来。
人工智能的第三次浪潮有两个重要的时间节点：2006年和2016年。2006年是深度学习发展史的分水岭。杰弗里辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》，其他重要的深度学习学术文章也在这一年被发布，在基本理论层面取得了若干重大突破。而2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世乭，“人工智能”一词正式进入普通民众的视野并被逐渐熟知。至此，人工智能正式迈向了从“科研领域的应用型工具”到“实用性，功能性工具”的转变，人工智能有了新的研究方向和研究模式，即从过去的学术主导型研究逐渐走向了商业主导型研究。随着人类社会对智能化工具的不断追求和探索，人工智能的发展迎来了全新的时代。
1.1.4总结#上图是对人工智能发展中经历的三次浪潮和两次寒冬的形象总结。除此之外，有观点认为，深度学习算法带来的“技术红利”，将支撑我们再发展5~10年时间，随后就会遇到瓶颈。人工智能不是一个简单的从1到100进步的过程，它往往趋向于两个极端：要么90分以上，其它的都是10分以下。目前，人工智能急需寻找到一个“技术奇点”，让人工智能迅速发展到通用人工智能甚至是超级人工智能的水平。否则，在人工智能研究商业化的今天，无法从中获利的投资人们将快速撤资退场，人工智能或将进入下一个寒冬。
1.2DL,ML,AI三者之间的关系#大家对“人工智能”这个词，也就是我们所谓的“AI”（ArtificialIntelligence）想必是非常熟悉，无论是近几年各行各业都喜欢用作营销噱头的“智能化”还是早期电影如《黑客帝国》、《终结者》等，都让AI这个概念深入人心。但近几年，另外两个词语也在逐步进入我们的生活，即就是“机器学习（MachineLearning，ML）”和“深度学习（DeepLearning，DL）”。在接下来的叙述中，我们就将了解DL和ML究竟是什么，以及它们和AI之间的关系。
1.2.1DL和ML是什么#MachineLearning（机器学习）。它在1959年被机器学习的先驱者之一的阿瑟·塞缪尔定义为：一门研究领域，它赋予计算机无需明确编程就能学习的能力。也就是说，机器学习程序不同于传统编程那样，使用if-then语句那样明确地输入到计算机中以便它根据条件执行。在某种意义上，机器学习程序赋予机器根据所接触到的数据进行自我调整的能力。机器学习更像是一种优化算法，如果我们在事先就对它进行了正确的调整，那么它就会在一遍又一遍的尝试和猜测之中不断减少它的错误，以无限逼近于最终的正确结果。而机器学习的基本思路，也就是将现实问题抽象成为一个数学问题，机器通过训练，寻找到解决数学问题的方法，进而解决现实问题。
DeepLearning（深度学习）。它在2006年被提出，并在近些年得到了迅速的发展。它通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据。李开复教授在《人工智能》一书中这样解释深度学习：“假设深度学习要处理的信息是“水流”，而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口，网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层，每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要，水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。对复杂任务来说，调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。”
1.2.2它们和AI的关系#众所周知，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。既然如此，那么计算器算是人工智能吗？严格地说是算的，因为它至少做了“模拟”人在计算方面的智能，并扩展了这个能力（比人算得更快）。我们通过代码驱动计算机去帮我们干活，这个算是人工智能吗？也算的。我们现在看到的貌似很高端的技术，如图像识别、NLP，其实依然没有脱离这个范围，说白了，就是“模拟人在看图方面的智能”和“模拟人在听话方面的智能”，本质上和“模拟人在计算方面的智能”没啥两样，虽然难度有高低，但目的是一样的——模拟、延伸和扩展人的智能。
随着人对计算机的期望越来越高，要求它解决的问题越来越复杂，仅仅算的更快，看的更准已经远远不能满足人们的诉求了。要解决的问题域越来越复杂，即使是同一个问题，其面对的场景也越来越多。传统的思路就是查找问题的条件和解决方法，在计算机程序中再加入一个if-then。但这只是治标不治本。随着我们期待解决的问题越来越多，计算机程序将越来越复杂，越来越难以维护。那怎么办呢？于是有人提出了一个新的思路——能否不为难码农，让机器自己去学习呢？
至此，“机器学习”的概念，正式诞生。机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务；相反，研究人员会用大量数据和算法“训练”机器，让机器自行学会如何执行任务。说白了，机器学习只是人们实现让机器“模拟、延伸和扩展人的智能”的一种较为轻松的方法罢了。它的成功与否取决于我们喂给机器的数据集是否准确且有效。因此，机器学习是大数据技术领域内的一个应用，人们只是借用这个应用，来发展人工智能罢了。机器学习发展了几十年之后，再次遇到了瓶颈期。随着问题场景的更加复杂多变，需要进行判断的条件更加苛刻，人们不得不重新思考一种方式来优化机器学习。深度学习就是带着这个目的被提出的。
机器学习中有一个概念叫“神经网络”，深度学习正是通过优化这个网络来更好的解决通过机器学习难以解决的问题。它的基本特点，就是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式，通过不同的“层”来拆分问题，每一层解决问题的一个部分。比如在利用深度学习解决智能驾驶问题中，第一层可能用于识别车辆与道路边缘的距离，第二层用于识别道路标线，第三层用于识别路上的其他车辆等等。
通过以上几段话的简单描述，DL,ML和AI之间的关系也就明确了。它们三者的关系就像是俄罗斯套娃：AI最大，它的目的是通过让机器模仿人类进而超越人类；ML次之，它是AI的一个分支（也是最重要分支），是让机器模仿人类的一种方法；DL更次之，它是ML的一个分支，它的目的是让机器不借助人工标注，也能自主提取目标特征进而解决问题的一种方法。
最后，借用一张经典的关系图作为结尾：
人工智能的三次浪潮
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人工智能的三次沉浮，和可能的寒冬
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如果将眼光放长远一点，历史上已经经历了三次发展浪潮，也经历了两次低谷。换言之，人工智能的泡沫已经破灭两次了。让我们先来回顾一下人工智能这三起两落的历史，从历史中来找寻现在的意义，推导出我们可能面临的未来。
第一次浪潮和第一次低谷：
达特茅斯会议推动了全球第一次人工智能浪潮的出现，这次浪潮从1956年一直持续到1974年。当时乐观的气氛弥漫着整个学界，在算法方面出现了很多世界级的发明，其中包括一种叫做增强学习的雏形(即贝尔曼公式)，增强学习就是谷歌AlphaGo算法核心思想内容。
70年代初，AI遭遇了瓶颈。人们发现逻辑证明器、感知器、增强学习等等只能做很简单、非常专门且很窄的任务，稍微超出范围就无法应对。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。研究者们很快发现，要求程序对这个世界具有儿童水平的认识这个要求都太高了——1970年没人能够做出人工智能需要的巨大数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。另一方面，有很多计算复杂度以指数程度增加，这成为了不可能完成的计算任务。
第二次浪潮和第二次低谷：在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。专家系统的能力来自于它们存储的专业知识，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。但是专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景，不久后人们对专家系统的狂热追捧转向巨大的失望。另一方面，1987年到1993年现代PC的出现，其费用远远低于专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器。相比于现代PC，专家系统被认为古老陈旧而非常难以维护。于是，政府经费开始下降，寒冬又一次来临。
第三次浪潮：1993年后，出现了新的数学工具、新的理论和摩尔定律。人工智能也在确定自己的方向，其中一个选择就是要做实用性、功能性的人工智能，这导致了一个新的人工智能路径。深度学习为核心的机器学习算法获得发展，积累的数据量极大丰富，新型芯片和云计算的发展使得可用的计算能力获得飞跃式发展，现代AI的曙光又再次出现了。一个标志性事件发生在2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世乭。随后，大众开始熟知人工智能，各个领域的热情都被调动起来了。
深度学习的发展，让人工智能进入新的发展高潮。技术尤其是算法层面的局限，决定了这次人工智能浪潮的“天花板”。深度学习算法带来的“技术红利”，将支撑我们再发展5~10年时间，随后就会遇到瓶颈。在人工智能领域，技术的进步不是线性的，而是线性积累和间断式突破交替进行的。我们必须要达到一个“技术奇点”，才能实现根本上的突破，达到通用人工智能甚至是超级人工智能的水平。大概率的可能性，未来几年人们对人工智能怀有巨大的热情和非理性的期待，但同时会渐渐发觉推进起来越来越费劲，仿佛有个无形的“天花板”挡在那里，迟迟不能获得突破，人们的耐心被渐渐耗尽，人工智能的下一个冬天也就来临了。
就一般产业而言，线性发展的成分更重一些，即使产业不能再往前推进了，依然能够保持比较高的产业成熟度。人工智能产业则不同，如果以百分制来衡量一个产业的发展程度，人工智能不是从1慢慢发展到100，而是要么是90分以上，要么是10以下。试想一下，你有一个智能助手，如果他的智力水平一直在10岁以下，你能接受么?那样的智能助手更多的是个玩具，不能委以重任，毕竟谁也不会将重要的事情交给一个小孩子来做。再比如翻译领域，一旦智能系统能够达到人类水平的翻译能力，那将是一次彻底的颠覆，人类翻译员将彻底消失;但是，在没达到那种水平之前，翻译系统基本就是个摆设，你不能通过那套系统来与外国人顺畅的交流，也不能将看到的整段材料马上转换成另一种语言。
人工智能的泡沫，更多的是产业化和商业应用层面的。很多做人工智能应用的企业，如果发现将方案落地的期待落空，那他整个商业价值存在的根基就不存在了，整个产业将会消失，大量企业也会倒闭。
如果真的要面对那样一个未来，我们应该怎么应对呢?我提出几点参考建议：
第一，适度降低对人工智能的技术期待，理性设定商业模式。企业要仔细评估技术的发展潜力，不要抱有不切实际的幻想。寻找并设计一些智能水平不是太高就能具有商业价值的应用模式，并基于此来构建竞争壁垒。比如在自动驾驶领域，我们要做好L4在10年内无法实现的心理准备，寻找一些L3级别就能具有商业价值的应用领域。
第二，现在就开始准备“过冬的粮草”。泡沫破灭之后，融资会变得越来越难，依据公司本身的造血能力维持基本没戏。所以，现在尽可能的多融资吧，并且在未来几年省着点花，争取能挨过寒冬。
第三，实行曲线救国策略，发展一些“伪智能”业务，拓展业务领域。如果哪天发现“纯人工智能”这条路走不通，可以考虑发展一些周边产业，只要能带来现金流就行。虽然挂羊头卖狗肉有点缺德，但能保存“革命的火种”，也算一件好事。
人工智能简史：从两次低谷到三次崛起
如今人工智能已然成为香饽饽，在各行业都开始得到应用。然而大家可能不知道的是，人工智能并非近些年才兴起的，它经历了两次低谷和三次崛起，才发展成当下热门的技术。因此人工智能简史其实也是看做一段励志的崛起史。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。
巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段HappyTime。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
人工智能第一次低谷
70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。
在当时，人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面，第一,计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，早期人工智能程序主要是解决特定的问题，因为特定的问题对象少，复杂性低，可一旦问题上升维度，程序立马就不堪重负了；第三，数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习，这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
人工智能的崛起1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种，采用人工智能程序的系统，可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。
这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、LispMachines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件，软件公司。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。
人工智能第二次低谷
可怜的是，命运的车轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。仅仅在维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。
人工智能再次崛起：上世纪九十年代中期开始，随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对AI开始抱有客观理性的认知，人工智能技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。
2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。
2016年，Google的AlphaGo赢了韩国棋手李世石，再度引发AI热潮。
AI不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从70年代personal计算机的兴起到2010年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。
人工智能从两次低谷到三次崛起充分证明了，是金子总会发光。也许当时的技术还不足以支撑人工智能这个想法的实现，但是通过历代IT人的努力，属于人工智能的时代终究是来了。这次，人工智能的浪潮终将把你我卷入其中，让我们张开双手，去拥抱这一天吧！
2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】