人工智能技术如今得到越来越多的应用，从研发疫苗到在线购物再到农业种植，人们期望在2021年看到更多的发展和进步。

人工智能(AI)和机器学习(ML)已从计算科学的后台转变为主流应用。从购物方式到货币市场以及医学研究，这些技术带来的影响无处不在。

规模较大的模型已经通过单独模式的训练。例如，GPT-3是全球首个用于自然语言处理(NLP)的1000亿个参数模型。最近，一个训练了上万亿个参数的模型(T5-XXL)也已经推出。这些模型可以用来撰写文章、分析文本、语言翻译甚至创作诗歌。

与此同时，人们看到用于图像识别和生成的模型得到了极大的改进，因为它们已经采用更多的数据集进行了训练。在不改变这些大型模型的情况下，将两个或更多的人工智能模型结合起来可以产生巨大的力量，并且用户可以负担将这些大型模型组合在一起的费用。这将允许用户使用人工智能来解释文本并生成全新的图像。

人们还将看到如何调整一种模型的架构来解决不同领域的问题。最有力的例子是在生物医学研究中如何使用支持自然语言处理(NLP)模型的架构。在生物医学领域，通常使用密码序列，例如DNA或氨基酸。由于可以将代码序列视为具有隐藏结构的一种语言，因此自然语言处理(NLP)模型中使用的架构也有可能用于理解和生成生物医学领域的代码序列。 2021年初的一个令人印象深刻的例子是，生物医学研究人员使用语言模型架构来预测病毒突变并了解蛋白质的折叠，这是目前研发和生产某些疫苗的关键挑战。

人工智能在医疗保健和生物医学研究中的应用

mRNA冠状病毒疫情疫苗如今已经开发了几种，这要归功于遗传密码测序的数字化工具和从遗传密码序列制备mRNA的转录工具。借助人工智能预测冠状病毒的新突变，开发mRNA疫苗的过程将会更快。

机器学习和人工智能并不能取代临床医生和研究人员，但是可以使这些专业人员更快地工作并快速检验。他们不必等待细胞培养物在物理世界中的生长，而是可以使用这些模型来了解数字仿真中更快发生的事情。

人工智能也可用作诊断工具，现在也用于读取X光片，也可以用来倾听某人咳嗽的声音，并确定是否可能感染冠状病毒或其他疾病。

随着越来越多的人佩戴能够监测心率、体温、血压和其他关键因素的设备，这些数据可以让医生更深入地了解患者的病情。由于医生不再依赖患者的病历，因此在进行诊断时也有助于提高准确性。

电子商务的繁荣由人工智能驱动

在过去的一年中，在线商务发展迅速，并且有望继续增长。冠状病毒疫情导致的封锁已导致人们在网上花费更多的时间，不仅是购物，还包括在线会议、玩游戏、访问社交媒体以及使用应用程序。而越来越多的数字旅行产生了更多的数据，可以用来了解用户的行为。

但是，更多的数据也会带来更大的复杂性。在以往，如果一家企业希望将产品尽可能推广到更多受众，通常通过电视或广播发布广告。如今，并没有一种向客户推广的最有效的渠道。而在正确的时间通过正确的渠道找到正确的客户对企业来说是很复杂的，但是采用人工智能技术可以克服这种复杂性。

可以预期的是，人工智能越来越多地被用来产生洞察力，不仅可以帮助营销人员寻找到正确的客户，还可以访问经常被遗忘的客户。此外，人工智能将用于为这些客户动态生成创造性内容，从而提高参与度。它还为营销人员提供了一种方法，可以有效地以过去认为不可能达到的速度和规模创建和测试不同的内容。

数据驱动的金融领域将依赖人工智能

此外，人工智能在金融领域的主要应用出现在高频交易中，在这种交易中，机器之间的交易比人类要快得多。而在传统金融和加密货币领域，这种情况将会持续下去，人们采用不同的人工智能系统。投资者一直在使用人工智能进行长期预测，这需要能够理解投资者长期目标的系统。这些通常以收入和利润等衡量指标为中心。但是事实证明，使用加密货币更具挑战性。

尽管高频交易策略很重要，但要预测另一个因素则更具挑战性。人们在加密货币市场中看到的很多活动都是由“人类的疯狂”驱动的。人们期望未来的人工智能模型会不断发展，并通过密切监视媒体和社交网络的趋势来更好地预测这种行为。

教育领域的未来发展

课程和教科书通常是为广大学生服务的。这些都是为了提高学生的各种能力而设计的内容。但是，Ken Robinson等专家指出，“生产线”的教育模式并未考虑到学生的个人能力和需求。

因此，人们看到人工智能正在被用来革新课程创建和交付方式。它可以用来为学生提供更多个性化的课程或个人问题集。与其让每个学生都解决同样的问题，不如让他们解决自己的特定问题。

例如，某名小学生的数学在计算方面的分数可能很高，但是三角形方面有所欠缺。这名学生可以将更多的时间花在三角形上，当学生完成课程时，人工智能系统可以监视其进度并进行自我修改，以满足该学生的特定需求。

现在网上有大量资料和文章，因此作弊和抄袭已经成为一个巨大的问题。虽然检测剽窃很容易，因为采用人工智能可以检测直接抄袭和类似的文本，例如只有几个单词或时态被改变，但还有其他挑战。例如，学生可以从某一种语言中获得内容并将其翻译成另一种语言。这样使其内容很难检测，但是采用人工智能技术正在解决这个问题。

同样，也正在开发图像判读人工智能系统，以查找美术系学生抄袭或模仿设计的实例。

智能农业和工厂

工厂和农场也在以创新的方式使用数据。然而，它们不同于其他人工智能应用程序，因为它们不关注最终用户。与其相反，他们专注于产品和机器。这需要在传感器、机器人和自动化方面进行投资，并优化运营。

人们在这一领域看到的最大进展是对不同领域之间的发现进行了概括。例如，如果使用人工智能技术来提高苹果的产量，是否可以将这些人工智能模型用于种植其他水果，例如香蕉或桃子?

同样，如果一家工厂正在生产液晶面板，并且已经找到了提高其良品率的方法，那么这些工具和经验教训是否可以应用于其他制造过程和工厂?

也许人们可以用一个词语来概括对2021年及以后的人工智能最大的预测：杠杆。使用现有的人工智能模型架构，结合成熟的模型，找到将现有模型推广到其他应用场景的方法，而企业需要不断提高人工智能的能力，同时加快跨多个领域的数字化转型。