自过去十年以来，人工智能一直是全年最热门的话题之一。而且似乎没有一点迹象说明这种情况会很快改变。牢记这一点，我们编制了一份人工智能十大进展清单，这些进展一直是2021年的热点。

  在过去几年中，自动化AI越来越受欢迎。它最近见证了一些重要的研究兴趣。如Google的AutoML或IBM的AutoAI。AutoML旨在简化推理模型的创建和管理。AutoAI是一个有助于数据准备，特征工程和超参数优化的平台。

  神经符号AI的演变也是另一个重要方面。神经符号AI是将数据驱动方法和基于知识的方法相结合的领域之一。Neurosymbolic Concept Learner(NSCL)是由IBM和MIT合作开发的一种工具，能解决涉及大数据需求和缺乏可解释性的问题。

  药物开发过程是一件代价高昂的事情，无论是在投入的时间还是金钱方面。即使是开发单个组件也需要数百名研究人员的共同努力。现代人工智能最有趣的应用之一是药物发现。研究人员预计，最先进的AI算法可拿来加速整一个完整的过程。例如，细胞计数是生物学中一个活跃的研究领域。视觉AI系统和计算机视觉能够在一定程度上帮助在几秒钟内以很难来想象的准确性完成它。

  创建一个好的数据集是昂贵的。像Facebook或Google这样的大型组织花费数百万甚至数十亿美元来创建和收集数据。预计我们将看到数据综合方法的增加，以对抗数据饥渴的模型造成的逆境。目前的方法有大多数神经网络和基于深度学习的技术，它们都非常需要数据，即它们需要大量的数据才能准确工作。使用数据效率较低的模型会导致成本更高。大多数中小型企业没办法承受仅在数据背后分配那么多的货币资源。因此，重要的是我们拥有更少的数据密集型技术。由于这些领域的最新进展，许多研究领域现在可以生成自己的训练数据。生成对抗网络(GAN)等方法有助于在人工数据合成的帮助下减少对大量数据的需求。

  人工智能将在2021年彻底改变医疗保健行业的整体工作流程。患者以及医疗保健专业技术人员将受益于基于AI的技术的有效实施。它将从多家医院和医疗中心获取实时数据，并利用它为双方的利益服务。自动初始化设备、自动报告和优化的日程安排 - 一切都将根据患者的病情进行定制。将AI与专家临床和领域知识相结合，将加快临床程序。

  今年将是人工智能的可解释性。前一年是人工智能伦理和风险管理的早期原则的一年。可解释性的概念是当今最热门和众所周知的话题之一。它旨在找到问题的根源，并解释基于AI的决策背后的原因。可解释性在AI的许多子领域中起着及其重要的作用。机器学习和数据科学在很大程度上依赖于所用模型的可解释性。在许多难以理解(阅读解释)的模型中，几乎不可能判断偏差或某些错误何时蔓延到数据中。在过去几年中，人们越来越有兴趣使AI更具道德性。欧盟委员会甚至更进一步，发布了一套开发道德人工智能的七项指导方针。

  今年将是制造业认真考虑拥抱人工智能的一年。到目前为止，质量控制是整个工作流程中最艰巨、最关键的任务之一。由于任务的性质，传统上质量控制大多是手动任务。实际上，自动化质量控制根本不是一件容易的事(如果你试图在没有计算机视觉的帮助下处理它，那就更是如此了)。快速消费品或汽车等许多行业都用AI驱动的工具来自动化质量控制程序。话虽如此，它不会取代人力资源。AI将减轻产品经理的生活，他们几乎把自己的生命放在线上以确保质量。使AI成为工作流程的一部分不仅有助于实现整个生产线的现代化，还能加强现有流程并解决早期的挑战。

  根据许多主题专家的说法，AI将继续成为一个国家在军事和经济安全方面的首要关注点。许多政府已经投入了数百万甚至数十亿美元，将AI的力量作为下一个可能的竞争战线。军事AI的发展正在以闪电般的速度升级。2018年，美国政府决定在未来5年内拨款20亿美元，通过国防高级研究计划局DARPA进行。DARPA的目标是打造下一代基于AI的技术。ATLAS，一个专用于用于自主目标跟踪的高级瞄准系统的程序。例如，中国仅在人工智能方面就投资了1000多亿美元，这表明了他们的认真程度和信心。包括英国，法国和许多其他几个国家在内的欧洲国家也加入了这场竞赛，并投入了超过25亿美元。俄罗斯联邦遵循其保密和保密的传统，尚未披露任何此类计划。尽管认为他们不会像其他人一样利用这些技术进步来发挥自己的优势是愚蠢的。根据2019年披露的一份报告，他们正在研究一种自主无人机技术，该技术能在没有一点重大人为干预的情况下完成这项工作。

  有些地方仍然是人工智能的禁区想想音乐或诗歌的产生，甚至是讲故事。现有的算法已被证明不够智能，即使使用最先进的技术也是如此。预计到2021年，我们将在这些领域看到相当多的发展。一般来说，人工智能已被证明在执行需要大量先前经验的东西方面不是很有效和/或高效。此外，AI在娱乐业的整体影响力预计将在2021年上升。去年，我们在爱尔兰人中看到了人工智能的实力，其中人工智能被用来产生视觉效果和诡计。不言而喻，我们将看到更多这样的情况。预计人工智能也将在教育领域得到积极应用，并可用于快速跟踪和增强学习过程。

  应对网络威胁慢慢的变成了企业头疼的主体问题。从在线支付到电子邮件通讯，现代企业的许多方面都依赖于坚如磐石的网络安全计划。根据最近的一项调查，超过60%的在线年面临很多类型的网络攻击。随网络钓鱼，黑客攻击和社会工程攻击等事件慢慢的变普遍，AI在网络安全中的存在将会上升。预测算法和智能技术将在保护我们免受欺诈者的侵害方面发挥及其重要的作用。AI可以用来发现任何迹象，并意识到任何可能伤害我们的欺诈企图或数字活动。5G等新技术的推出为AI开辟了新的视野，因为它为公司能够带来了巨大的机遇。

  多年来，自动面部识别等功能将得到加强。在不久的将来，许多基本服务将在人工智能的帮助下实现自动化。A国慢慢的开始准备将面部识别过程强制用于访问公共交通等服务。世界各地的组织和政府，无论喜欢与否，都在投资数百万美元来跟踪我们的身份和行动。政府和私人组织将使用这一些数据使自动化代理更加智能和强大。