近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
好多大佬都讲了很多，我这里做个总结性的，分年份介绍下2018-2020年AI的一些进展。可能会和上面说过的有小部分重叠，但仅仅为概括性介绍，并不深入细节。 2018年AI届大大小小发生了不少事，我选了一些技术方面比较能代表2018年的人工智能发展的进展。 在2018年deepfake技术成熟，某站上面换脸的视频就多起来了。deepfake这个技术最早起源于2016年，在2018年时遇到了舆论上的指责。2018年一月份发布了桌面版FakeApp，二月份被reddit禁了话题。deepfake引发的担忧并非毫无道理。4月份，印度记者Rana Ayyub被人用她的照片做了那种视频，人身受到严重侮辱。 但deepfake如果利用得当，也是能做得很好的。新华社就做了个合成AI主播[1]，可以一天24小时读新闻，视频中音频和表情、唇动能保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。 2018年的 Google I/O  大会上，Google 展示了一项名为Duplex的AI ，现场演示了它以假乱真地使用自然语言与真实人类对话沟通，而人类竟然完全没有意识到电话的另一边并非真人，而是 Google的Duplex。 不过后来因为舆论压力，google在duplex里加入了表明身份的提示，以免给对方造成误会。  6月，OpenAI 宣布 OpenAI Five 在 Dota2 5V5 团战中战胜人类。在这次人机大战中，AI 先后对战了 5 支人类玩家团队：OpenAI 员工组成的团队、现场观众随机组成的路人团队、Valve 员工组成的团队、一支业余 Dota2 玩家组成的团队以及一支半职业团队。AI 很轻松地在几轮对抗中碾压了前 3 支业余队伍，而在与后两支专业队伍的对战中，OpenAI Five 三局两胜。  这个得重点吹一下。前面讲的是应用，和很多AI从业者并不有直接交集，而BERT可以说是造福了很多AI从业者。 公司AI团队发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％，MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。 BERT这篇论文[2]的最重要意义不在于用了什么模型或者怎么训练的，而是它提出一种船新（渣渣辉语气）规则，利用深层双向的encoding，学习句子和句对的关系表示。 这实验效果，看懂的，掌声在哪？？？  CMU与Facebook联合研发的AI扑克机器玩家Pluribus，在六人无限注德州扑克游戏中打败了15名人类顶级职业扑克手。这是AI系统首次在超过两名玩家的游戏中击败人类精英玩家，表明人类向利用人工智能解决不完全、非对称性多方博弈类复杂问题方面迈出了一大步。  2019年比起2018年似乎有点降温，但依然有一些令人振奋的消息。 谷歌声称已经达到“量子霸权”[3]，打造出第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机，能够在3分20秒内完成当今最强大的超级计算机Summit需要约10000年才能完成的计算量。 当然这是个令人振奋的消息，不过我们离着实现量子计算的完全功力还有很远的距离。简单来说，如下图，第四层是容错通用量子计算机，能实现量子计算的完全功力，但谷歌只达到第一层。谷歌实现了量子霸权吗?可以说是，也可以说不是。因为他确实只用200s实现了经典计算机要用1万年，但因为它完成了个什么计算呢？产生随机数而已。宣布霸权时，除了产生随机数，它其他活也干不了。 2019年的杭州云栖大会上，阿里推出了这款全球最强的 AI芯片——含光800。在业界标准的 ResNet－50 测试中，含光 800 推理性能达到 78563 IPS，比目前业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍；能效比500 IPS／W，一个含光800相当于10个GPU的算力。 这个在2019年是当时最大的模型，拥有15亿参数。（当然你看到2020年会发现没什么）。GPT-2[4]是OpenAI训练的大型无监督语言模型，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。该模型在没有任务特定训练的情况下，能够做到初步的阅读理解、机器翻译、自动摘要等，无需做任何微调，就能取得令人惊艳的结果，但其结果仍不及专门系统。 GPT-2刚发布时还被称作“假新闻生成神器”，这说明GPT-2的效果好，也说明对其可能被滥用的担忧。不过后面确实没有被滥用，可能实验效果和实际效果有出入吧哈哈哈，不过这种担忧，我觉得GPT-3才是需要担忧的。 由于等下要吹GPT-3，这里就不好意思展开篇幅介绍GPT-2了。但无可否认，GPT-2还是2019年的王者。 有人觉得，2020年AI的发展似乎到了瓶颈。其实并不准确，对于很多小公司，确实遇到了很多瓶颈，但2020年至今也有一些令人满意的进展。 3月12号朕熬夜加早期看Tensorflow 2.2发布会，就是为了看看TF Quantum。TensorFlow Quantum (TFQ) 是一个量子机器学习库，可用于快速设计量子-经典机器学习混合模型的原型。量子算法和应用的研究可以利用 Google 的量子计算框架，所有这些框架都可以在 TensorFlow 中找到。[5] 量子计算里面，单位是Qubit。 虽然量子计算概念不太好理解，但看起来TF quantum的使用看起来没讲的那么难。我把我个人理解写在了发布会当天写的回答里了。  虽然回答区有个说过了，但我还是必须要再次吹爆这个了。什么叫大力出奇迹呢？看看下图你就懂了。 这里有几组试验，分别是只用13亿个参数，用130亿个参数，和用1750亿个参数。我们前面讲到GPT-2用了15亿个参数达到了不错的效果，如果同样数量的参数用在GPT-3，可以说是没效果。GPT-3比GPT-2”铺得更广“，所以参数数量的起点也更高。 GPT-3对于AI从业者吸引力多大？看下图就懂了。  GPT-3也许会带来的生产力与生产工具的重大变化，有人已经用GPT-3做了自动生成UI，生成代码的工具了 甚至还有人拿GPT-3用在Google sheets上 GPT-3的使用范围有点颠覆我的认知了。我申请了OpenAI API，但队伍太长了，我排队可能已经排到外太空了。现在 GPT-3 体验权限的申请入口仍然开放，到 OpenAI 的网站上即可申请。  正如霍华德大神在他的答案里说“弱人工智能的极限就在于用超级模型把整个人类的语料都学习一遍。”，而这个GPT-3在逼近这个极限。但我认为GPT系列并不会带来强人工智能，当会带来”越来越强的弱人工智能“。现在GPT也许再出几代，现在基于统计学派的深度学习会走到发展的天花板，不知道到时会不会出现新的学派，给人工智能带来突破性发展。