想要真正理解人工智能未来的发展方向，还有很长的路要走。

——Ray Kurzwei, 2009

2018年，美国凤凰城上线无人驾驶汽车，拉开智能汽车赛道的帷幕。

2019年，麻省理工学院的AI系统仅用几天就成功发现了一种全新的抗生素Halicin，而人类研究出一种抗生素通常需要几年到几十年。

2020年，Google带着它的Transformer构建了一个开放聊天机器人Meena，而隔壁的openAI也发布了GPT-3，将人机对话带到了全新格局：AI终于不胡言乱语了。

研究人员后来还对语言模型进行了智力测试，结果竟然跟人类不相上下。

到了2021年，AI技术发展呈井喷式爆炸增长，《黑客帝国》这类描述科技泛滥、人机矛盾的反乌托邦电影，现在看来也逐渐过时。

过去的一年里，我们身边也逐渐充满了各种AI黑科技，为你量身定做的音乐、短视频、电影推荐，越来越多的智能家居设备，逐渐读懂你心的搜索引擎，每一次技术发展都会体现在生活里。

最近，前门萨国际的主席、人工智能专家和顾问Alan D. Thompson博士总结了一些2021年AI界的创新性想法，一起看看AI如何改变世界！

微芯片设计

Google Brain在6月Nature上发表了一篇论文，证明了AI有能力来设计新的芯片，可以在网格中布局规划计算机中各个组件的放置位置。

芯片设计的主要难点在于状态空间过大，一个网格中如果有1000个节点，那状态空间可能高达10的2500次方，让人来设计，那真是要研发到地老天荒了。

论文中的理论成果已经用于Google当前版本的TPU设计中了。

软件编程

6月，GitHub宣布将AI技术带入编程领域，发布Copilot。

通过在大量开源仓库代码上进行训练，模型具有自动补全和生成多行代码的能力，并且支持非常多的语言，包括Java, C/C++, C#, Python, JavaScript, Ruby, Go等等。

后来GitHub调查确认，对于某些编程语言来说，上传的新代码中约有30%是由这个GPT-3驱动的Copilot自动生成的。

当然也并不全是好事，有人将GPT-3的入侵比作1945年7月人类投放第一颗核弹。当时大气层中的空气几乎充满了辐射，就好像代码中充满了AI自动生成的代码。

虽然在那之后空气逐渐变好，但AI是编程帮手还是大气辐射，还未有定论。

2020年3月之前，互联网上的数据基本都是人类创造的，GPT-3的出现已经改变了数据生成的格局。

语音情感分析

AI另一个重要的能力就是可以根据数据的表面现象推理出背后隐藏的真实状态，一个有趣的应用场景就是根据人的肢体语言、谈话的方式来推断出说话人此刻的真实心理状态。

例如对CEO进行无脚本采访、公开董事会议和其他即兴谈话场景时，由于没有任何准备，所以他们可能会说出一些和心里想的完全不一样的事，并且根本无法伪装。

AI模型对安然公司CEO Ken Lay进行回测的时候发现，模型竟然真的有用！

2001年8月16日，CEO仍然在员工大会上发表慷慨激昂的讲话：我很高兴能回来，虽然现在我们面临很多挑战，但最难的时候已经过去了，而且业务发展的也很好。

3个月后，安然宣告破产。

AI模型通过对他讲话时口语单词的音调、节奏、重点以及使用的短语作为特征，很容易就发现了漏洞，未来在演讲、采访笔录中也有望引入AI模型分析情感状态。

宛如真实的聊天机器人

由于GPT-3的语言生成性能还是十分惊人的，所以如果把聊天机器人和虚拟化身相结合，岂不是好像跟真人在聊天一样？

2021年8月，结合了GPT-3和Synthesia.io的虚拟化身技术的Leta亮相World Gifted Conference。

两个AI在聊天，看起来就像人类视频通话一样。给一个主题「做人工智能的感觉如何」，如果不把视频关了，他俩能一直唠下去。

https://www.youtube.com/watch?v=JcAY-ae2Drw

时尚设计

和国外的人工智能技术相比，国内也是一样高产。

阿里巴巴M6模型（Multi-Modality to Multi-Modality Multitask Mega-transformer）根据服装数据库训练之后，就可以创造性地设计一些服装。

想要赫本风？安排。

甚至男士的连衣裙也能给你设计出来！

以及二次元风的T桖也能轻松搞定。嗯？竟然不是「小心那个二次元」风（doge）。

每一件衣服的所有元素，从设计、图案、颜色都是由AI模型创建或选择的，甚至每件作品旁边的产品文字描述也是由AI模型生成的。

并且模型设计的衣服已经可以在主流的网上购物平台上买到了。

虚拟人物

AI既然叫人工智能，那随着技术越来越先进，那人类是不是真的可以人工创造一个人类？

虚拟人物的概念借此应运而生。

6月1日，由悟道2.0驱动的「华智冰」在北京正式亮相并进入清华大学计算机科学与技术系知识工程实验室学习，加入清华大学，师从唐杰。

华智冰可以作诗、作画、创作音乐，还具有一定的推理和情感交互的能力。与一般的虚拟数字人不同，华智冰拥有持续的学习能力，能够逐渐「长大」，包括从文本、视觉、图像，视频等不断学习，就像人类能够不断从身边经历的事情中来学习行为模式一样。

随着时间的推移，华智冰针对新场景学到的新能力，将有机地融入自己的模型中，从而变得越来越聪明。

并且永远不会衰老。