进化论与智能体进化( 三 ) 回顾刚刚过去的2021年

人眼能看到的东西远不如现实世界丰富，我们构建的算法只能关注到人类理解和标记出的信息范围内。但事实可能并不是那样，我们可以为传感器构建算法，来测量超越人类感知范围的东西。这些算法可以在虚拟现实中通过编程的方式进行有效训练。
知名数据分析公司Gartner认为在未来3年中，合成数据将比真实数据更占优势。在合成计算机视觉（SCV）中，我们使用虚拟现实引擎训练计算机视觉模型，并将训练好的模型部署到现实世界。
能效高模型（算力层面）
尽管现在学界很多SOTA模型很难离线运行在一些手机等可穿戴设备上，模型越重相应的延迟也会越长，如果完全放到云端运行会引入成本、网络时延、隐私等问题。同时占用大量的云端算力，也会产生海量能耗而不利于整个社会碳达峰/碳中和的诉求。
因此未来高能效的推理模型势必成为主流趋势，第一个方案就是分布式训练，即在矩阵当中引入0进行神经网络的训练，因为不是全部的维度都重要，尽管可能会影响性能，但是会大规模减少点乘运算从而减少网络训练时间。同时引入量化训练、剪枝、感知量化训练等也可以帮助大幅降低模型推理时间，从而提升模型能效，同时极大程度的避免因量化训练带来的精度损失。通过知识蒸馏训练一个高性能的teacher模型来训练student模型也可以帮助提升模型能效。
总结
笛卡尔说过：“我思故我在” ，因为意识决定了我的存在。海德格尔后来对笛卡尔的观点进行了批判，他提出“我在故我思” ，因为人们的存在才有意识，才能感知这个世界，如果人不是人、而是存在于其他的生物体里，比如蝴蝶、鲸鱼，那么人对于世界的认知也会不同。
笔者以为，无论是传统基于表征的深度学习，还是新提出的具身的、基于存在与时间的具身智能都还有很长的路要走。
但毫无疑问，如果要做到一个通用型的人工智能，多模态的、具身的、主动交互式的人工智能体一定是必由之路。
为何如此笃定？因为人工智能是人类-高级智慧体定义训练的一种人造的、类人的高级智能。既然如此，是不是应该具备人类这种高级智能体的特性呢？比如生物体的进化、比如高层次的智能：推理、演绎、下棋等，也包括低层次的智能：行走、交谈、感知。面向未来的AI产品方向应该是从传统的2D平面人工智能（比如图像分类、目标检测、分割等任务）向3D空间、向4D的方向发展（存在与时间）。
我们看到短视频/视频vlog这几年较原来的微博图文有了极大发展，因为它们可以带给用户基于时空的、环境的更多信息；发展向给用户更加沉浸式的体验，比如AR/VR ，提供的是基于空间、环境、时间的全方位的感知与体验；发展向具身的虚拟数字人/AI智能助理，人形的机器人例如teslabot ，是视觉+语音的多模态主动式的与用户交互；发展向智能车，对外适应环境适配复杂路况、交通情况进行智能驾驶，对内为驾驶员和乘客提供真实的“第三空间” ，满足用户的不同场景需求。
虽然人类的肉身进化缓慢、但人类精神创造的科技进化日新月异。作为一名科技工作者和AI从业者，我无比期盼那一天的到来，期待AI创造一个让渺小人类抵御外部环境突变的世界，赋人类以力量，赋岁月以文明。