2022年，人工智能带给人类更多惊喜******
视觉中国供图
在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图
在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄
即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……
无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。
随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。
AI“黑科技”照亮北京冬奥会
助力天气预报、比赛转播和手语播报等
2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。
在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。
在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。
在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。
腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单
展现了其在多模态理解领域的强大实力
5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。
与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。
此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。
截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。
谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识
人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了
谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。
今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。
LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。
莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。
专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。
全球首个图、文、音三模态大模型诞生
“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”
9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。
“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。
“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。
AI打破矩阵乘法计算速度纪录
解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题
10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。
数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。
在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。
为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。
接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。
2022中国人工智能创新发展指数公布
全面反映我国人工智能发展态势
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。
这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。
近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。
从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。
ESMFold预测六亿多种蛋白质结构
预测速度比“阿尔法折叠”快60倍
英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。
在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。
该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。
团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。
首创蛋白质动态结构AI建模方法
对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义
12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。
此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。
李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。
多城市推动自动驾驶行业发展
我国自动驾驶行业正式向L3级迈进
2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。
今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。
此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。
此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。
AI绘画火了，AIGC元年开启
未来预计能够产生万亿级经济价值
今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。
这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。
AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。
所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。
最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）
东西问·人物丨杨念群：贯通性地理解这片土地和这个民族******
中新社北京12月17日电 题：杨念群：贯通性地理解这片土地和这个民族
《中国新闻周刊》记者 徐鹏远
在一些学界同仁的称呼中，中国人民大学清史研究所教授杨念群有时会被唤作“杨公子”。
这一雅号源于其名望显赫的家世。他的父亲是石化领域的知名专家，母亲是北大地理学教授；祖父杨公庶是留德化学博士，曾跟随张治中参与过国共和谈，祖母乐曼雍是同仁堂乐氏家族的三小姐；外公吴鲁强是麻省理工的化学博士，外婆梁思庄是著名图书馆学家。倘若把家族的范围再扩大一点，钱锺书和杨绛的外甥女是他的大伯母，梁思成、林徽因是他的舅公舅婆……当然族谱中最闪耀的两个名字，无疑还是他的曾祖杨度和曾外祖梁启超。
杨念群有意与先人拉开距离，不过，家族基因有时还是会在他身上流露出些许痕迹。他自幼不缺书读，不仅祖父有藏书，周围的邻居都是大学者，每家的书房都是他的阅览室。在漫无边际的阅读中，他不知不觉地培养起了对文史的嗜好。而在治学路径的自我构建上，杨念群的“野心”更是颇有杨、梁的气魄。他想展现出一个全景式的中国历史，贯通性地理解这片土地和这个民族的前世今生、悲喜命运。
杨念群。受访者供图重建一种“眼光向上”的视角
中国新闻周刊：先请你介绍一下《“天命”如何转移：清朝“大一统”观的形成与实践》这部新作品的缘起。
杨念群：以往二十年，大家都在谈论西方社会科学方法对中国研究的支配性作用，以及社会科学如何本土化的问题。但我认为，社会科学方法既然来自西方，就很难在中国本土化。如果要摆脱学界“言必称希腊”的困境，只有一个办法，那就是在中国历史内部重新发现一些传统遗留下来的概念，加以重新解读，激活其中所隐藏的价值。
还有一个原因，就是需要反思近些年“概念史”兴起的意义。概念史方法给我的启发是，能不能在中国经典文本中发掘一些本来习以为常的概念，把它放在历史脉络里重新解释。比如“大一统”，一般人可能仅仅把它的内涵单纯理解为疆域广大、人口众多，但实际上这是传统政治表述体系中最关键的概念，与许多其他概念密切相关，不能割裂开来单独理解。
中国古代强调历史处于不断循环之中，受近代西方思想影响，我们总是批判这种循环论是一种保守落后的思维方式，却没有认真反思为什么中国人会这样思考问题。其实古人讲循环，不是简单地主张回到过去，而是希望以历史经验为根据，寻找突破现实困境的路径。
另外，这本书还出于对史学界研究现状的思考。20世纪90年代以来，史学界掀起了一股追求“眼光向下”的热潮，突出底层民众生活与价值观的重要性。社会史倡导下的乡村基层研究迅速成为主流，原本在历史研究版图中占优势地位的政治史反而被边缘化了。因此，我更关心上层政治思维的形成过程。我试图重建一种“眼光向上”的视角，回到上层制度和执行者的层面去理解中国政治的运作逻辑。
《“天命”如何转移：清朝“大一统”观的形成与实践》中国新闻周刊：近二十年左右，“何为中国”似乎成为中国史学界的一个重要话题。你的这本书算是这个大的潮流里的一个产物吗？或者说是对学界关于“何为中国”问题讨论的某种回应？
杨念群：当然可归于“何为中国”这个话题范围之内，但在具体内容上并不限于对“中国”问题的讨论，而是想尽量有所区别。
我一直认为，“中国”这个概念可以作为一个重要的问题出发点。但历史上“中国”内涵不断发生变动，不太容易清晰地加以界定。我们现在把它当作一个讨论对象，常常是建立在“中国”已经成为现代民族国家的基础之上的，然后再从此往前推导，好像古人也在热衷于频繁使用这个概念。其实对“中国”的使用，历朝历代均不相同。
比如宋明士人使用“中国”的频率相对高一些，因为有利于和辽金元这些非华夏族群做对比，彰显汉人文化的优势。但清朝相对就不太喜欢用。
近些年学界也兴起了“从周边看中国”的热潮，主张从邻近国家和东亚视角描述定位“中国”。这个角度确实有它的价值和贡献，但我感到困惑的是，只从外部看“中国”，并不意味着能取代对中国内部核心历史的认识。因此，我还是主张从内部视角去观察“中国”观念的演变，但不应局限于对“中国”本身的理解，而是应该把“中国”和其他概念关联起来进行考察。
2022年12月，黄河壶口瀑布。吕桂明摄中国新闻周刊：这本书的前言中你提出了一个问题，“清代‘大一统’观念不但营造出清朝上层政治秩序和地方治理模式，而且也形塑着中国人的日常心理状态。这种影响虽然经过晚清革命的强烈冲击，却至今犹存不灭。令人深思的是，为什么只有‘大一统’具有如此超强的制度、身体和心理规训能力？而其他的思想观念却没有或者只具备相对孱弱的规范力？”这个问题你有答案吗？
杨念群：第一，中国历史传统自古就特别强调礼仪秩序的核心规范作用，每个人都是这个完整秩序的组成部分，“个人”必须融入一个统一的组织框架里才能受到保护，获得某种安全感，“个人”价值只有源自集体行为的逻辑才能展现出价值，这就为“大一统”观念提供了一个基本制度前提。第二，中国古代王朝通过对疆域的扩张和维护，建立起了对世界的想象。“大一统”就是为这个想象如何落地为实践过程而设计的一套观念，包括理论与行动两个层次的表述和实实在在的操作程序。当然，除了“大一统”外，其他概念可能也在发挥着各自的作用。比如“天下”也是被频繁使用的一个概念，但它更像是一个理想设计方案，或者接近一个哲学理念，至于到底怎么落实，始终众说纷纭，语焉不详。第三，古代“大一统”观从形式上具有开疆拓土的征服气象，清朝的“大一统”观及其实践又创造出了“多民族共同体”的新面相，完全区别于以往王朝对民族关系的认识。当近代中国面临外来侵略时，“大一统”观很容易与现代民族主义结合在一起，成为抵御外侮的思想来源和动力。
游客在北京参观故宫博物院。杜建坡 摄更关注中国历史上政治运行的特征
中国新闻周刊：你所涉及的历史和主题、研究方法都是不一样的。这似乎是你的一个特点，你的学术轨迹和研究领域通常很难被归类。很多学者都会多向地延伸自己的研究触角，但总有一个贯穿的学术抱负或者所谓的“母题”。你的“母题”是什么？
杨念群：我理解你说的“母题”的意思是，当观察某个对象时始终会指向一个中心目标。如果说有什么“母题”的话，那就是我更关注中国历史上政治运行的特征，总是尝试把各种历史现象放到一个政治脉络里面去思考。说得更直接一点，我始终关心的是中国人是怎么成为“政治动物”的。
中国人自古就好讲政治，甚至史书都是为了表达某种政治意图而撰写，一切社会或文化现象也都围绕政治过程展开。即使我们做社会史文化史研究，也要考虑其背后的政治目的到底是什么，而不能把它们切割开来单独观察。目前的历史研究总是人为地划分出“政治史”“经济史”“社会史”“文化史”等类别，明显是受到社会科学专门化训练的影响，其实古人不是这么观察历史的，中国古人基本上把历史现象一律当作一种广义的“政治”行为。至少“政治”作为“母题”，具有聚拢其他“主题”的典范作用。表现方式也是有“实”有“虚”，“实”的方面指的是那些具体采取的行动，“虚”的方面是一些隐喻式的表达。
真正要了解中国历史的走势，不能把什么都看得太实，应该发挥想象力，更要重视那些看起来比较“虚”的部分。从某种角度说，历史是人的主观性表现，如果都做成考据那种太实的东西，也许只能揭示历史的表层现象，却展现不出深层结构。研究历史可以运用不同方法，从各个角度多向展开，但要想确定一个“母题”，就必须适当拉长时间，目光不能总是盯着一个点或一个时期，而是要寻找不同时段的历史如何连贯创造出的一个或数个主题，然后提供一个合理解释。对历史贯通性的理解是把握研究“母题”的一个基本要求。(完)
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