2021 年，我们已经进入深度学习的革命。
以下是一些人工智能领域值得关注的技术。

Transformer

说起Transformer，很多人会想到“汽车人”“霸天虎”，我们说的可不是这个。实际上，Transformer AI模型代表了人工智能领域最顶尖的水平。

语言理解一直是人工智能的强项。在图灵测试被提出时，就有了语言理解的概念。谷歌的研究人员于 2017 年首次提出的Transformer模型已被证明大大优于以前的模型。

Transformers 的出现导致了GPT-3的发展。GPT-3拥有1750亿个参数，在45TB的文本数据上进行了训练。今年年初，谷歌研发了一种新的语言模型，该模型具有约 1.6 万亿个参数，是 GPT-3 的 9 倍。Transformer革命才刚刚开始。

生成式对抗网络

图像生成是指使用人工智能构建模拟仿真图片。图像生成可以应用于很多场景（不仅仅是骗网民们相信拜登总统参加了光明会的聚会），比如帮助设计师创建同一主体的设计稿，以及生成拍卖会上价值连城的艺术品。

图像生成的主要技术之一为生成对抗网络 (GAN)。它被深度学习领域的研究人员描述为“过去10年机器学习中最有趣的创意。”此类框架使用一种对抗式的的拔河方法，在“生成器”和“鉴别器”算法之间不断传递图像、生成反馈，直到鉴别器无法分辨什么是真，什么是假。

机器学习遇到分子合成

除了GPT-3，去年AI领域最重要的进步是 DeepMind研发的AlphaFold，它将深度学习应用于解决蛋白质折叠这一生物学难题上。这项研究能帮我们治愈疾病、发现新药，并在细胞水平上对生命有更深入的了解。

事实证明，机器学习对于医学和生物学都是具有革命性的。

在未来十年里，应该不会有哪个技术像人工智能这样改变我们的生活了。