Jeff Dean再次执笔，为我们盘点了2021年谷歌在5大方向的研究进展以及未来趋势。Jeff Dean重点介绍了机器学习产生的影响，以及在未来几年可能出现的新方向和新进展。

机器学习产生的影响：

(1)算法上，基于Transformer的大规模预训练模型如今无论是在单模态数据的多任务通用性，以及多模态联合学习的能力上，都证明了自身的潜力；

(2)效率上，从算力到模型训练、部署，机器学习流水线的效率正不断提高；在模型运行方面，编译器的改进和加速器软件的优化也提供了很大的助力；而架构方面的改进，自动化机器学习的持续发展、以及对模型稀疏性的利用，都让算法研究发展迅速；

(3)个性化上，机器学习不仅应用变得更加广泛，而且越来越人性化，在功能上越来越自然，同时也更加注重隐私保护；

(4)全球化上，机器学习的影响范围越来越广阔，涉及到愈发多样的全球性问题，比如科学研究、医疗、芯片设计、碳排放缓解、自然灾害预防等等；

(5)最后是责任，尽管饱受争议，但Jeff Dean表示，谷歌对于AI公平性非常重视，并从数据、算法、传播分析、模型可解释性、文化差异性研究以及大模型隐私保护上做了大量工作。

机器学习五大趋势:

趋势1：模型更大让AI能力更通用

趋势2：机器学习效率持续提高

趋势3：AI应用对个人更有益

趋势4：AI推动科学研究和医学健康

趋势5：对机器学习的理解加深

原文链接：

https://ai.googleblog.com/2022/01/google-research-themes-from-2021-and.html

文章来源：AI科技评论