來源：新智元編輯：Aeneas 昕朋

【導(dǎo)讀】2022年有哪些人工智能的突破？今天，李飛飛高徒Jim Fan盤點了年度十大AI亮點。

人工智能的爆炸正在扭曲我們的時間感。

你能相信Stable Diffusion只有4個月大，而ChatGPT的出現(xiàn)還不到一個月嗎？

打個形象的比喻，只要眨一下眼，你就會錯過一個全新的行業(yè)。

2022年的AI領(lǐng)域，大規(guī)模的生成模型像雨后春筍一樣地冒出，改變了整個AI界的格局。

而且，這些模型正在迅速走出實驗室，在現(xiàn)實中被應(yīng)用。

比如，LLM技術(shù)就啟發(fā)了兩個新興的領(lǐng)域——決策代理（游戲、機器人等等）和 AI4Science。

李飛飛高徒Jim Fan為我們總結(jié)了2022年的十大AI高光時刻。讓我們把時間倒轉(zhuǎn)，看看2022年都有哪些令人驚嘆的AI突破。
一、文字-圖像生成

DALLE-2是第一個可以從任意標題生成逼真的高分辨率圖像的大規(guī)模擴散模型。

它啟動了AI的藝術(shù)革命，催生了許多新的應(yīng)用程序、初創(chuàng)公司和思維方式。

但 DALLE-2被保護在OpenAI的圍墻后面，并沒有開源。

在OpenAI之后，LMU的StabilityAI和runwayml邁出了英勇的一步，基于「潛在擴散」算法訓(xùn)練了他們自己的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的text2image模型。他們稱該模型為「穩(wěn)定擴散」，并開源了代碼和權(quán)值（weighs）。

事實證明，Stable Diffusion的開放性，讓它給游戲帶來了巨變。現(xiàn)在，許多初創(chuàng)公司和研究實驗室都在Stable Diffusion的基礎(chǔ)上創(chuàng)建新的應(yīng)用程序，Stable Diffusion本身也被開源社區(qū)不斷改進。最近，Stable Diffusion已經(jīng)達到了v2.1版本，可以在單個GPU上運行了。

另外，今年還有來自GoogleAI的兩個image2text模型。GoogleAI既沒有發(fā)布模型也沒有發(fā)布API，但從論文中，我們?nèi)匀豢梢钥吹讲簧儆腥さ囊娊狻?/p>

Imagen

Parti

它是一個沒有diffusion的Transformer模型。

二、文字-文字生成大家都知道，我說的是ChatGPT!
這是歷史上唯一一個在5天內(nèi)就獲得了100萬用戶的應(yīng)用程序。ChatGPT也大大啟發(fā)了我們?nèi)祟惖膭?chuàng)造力。

ChatGPT和GPT-3.5都使用了一種叫做RLHF（「從人類反饋中強化學(xué)習(xí)」）的新技術(shù)。

這也就意味著，提示工程或許很快就會消失了。

ChatGPT的流行，已經(jīng)催生了一波新的創(chuàng)業(yè)公司和競爭者，比如Jasper Chat、YouChat、Replit的Ghostwriter chat，以及perplexity_ai。

這些競爭者提供了如此直觀的搜索方式，連谷歌的高管們都開始出汗了!

三、文本- 機器人模型如何給GPT提供胳膊和腿，讓它們能打掃你混亂的廚房？

與NLP不同，機器人模型需要與物理世界互動。

在今年，大的預(yù)訓(xùn)練Transformer終于開始解決機器人領(lǐng)域最難的問題了!

VIMA

10月，我和同事創(chuàng)建了一個 「機器人GPT 」——名為VIMA的tranformer。它可以接收任何混合的文本、圖像和視頻作為prompt，并輸出機器人手臂的控制。我們的模型被稱為VIMA（「VisuoMotor Attention」），已經(jīng)完全開源了?，F(xiàn)在，單個智能體已經(jīng)能夠解決視覺目標、視頻的一次性模仿、新概念基礎(chǔ)、視覺約束等，具有了模型容量和數(shù)據(jù)的強大擴展性。

RT-1

沿著與VIMA類似的路徑，來自GoogleAI的研究人員發(fā)布了RT-1，這是一種在700項任務(wù)和130K的人類演示上訓(xùn)練的機器人transformer。

這些數(shù)據(jù)是由13個機器人在17個月內(nèi)收集的，是字面意義上的鋼鐵部隊！
四、文本 - 視頻本質(zhì)上說，視頻就是隨著時間的推移捆綁在一起的一系列圖像，給我們創(chuàng)造了運動的錯覺。

如果我們可以做text2image，那為什么不在里面加上時間軸，來獲得額外的樂趣呢？

目前，文本 - 視頻領(lǐng)域有3個重大的工作，但沒有一個是開源的。

Make-A-Video

首先是Meta AI的Make-A-Video：不需要成對的文本-視頻數(shù)據(jù)，就可以得到文本-視頻的生成。

您可以在此處注冊試用訪問權(quán)限：https://makeavevideo.studio

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2209.14792

Imagen Video

Google AI的Imagen Video：它能使用擴散模型生成高清視頻，基于Imagen靜態(tài)圖像生成器。

Phenaki

來自谷歌AI的Phenaki: 從開放領(lǐng)域的文本描述中生成可變長度的視頻。

五、文本-3D建模從設(shè)計創(chuàng)新產(chǎn)品到在電影和游戲中創(chuàng)造奇妙的視覺效果，3D建模正成為文本-X生成模型的下一片藍海。令人驚喜的是，2022年出現(xiàn)了許多卓有前途的3D生成模型。在此，F(xiàn)an列舉了3個模型。

DreamFusion

首先登場的，是Google AI研究團隊與UC Berkeley聯(lián)合開發(fā)的DreamFusion。

該模型使用二維文本到圖像的擴散模型來執(zhí)行文本到三維的合成。

基于NeRF算法，DreamFusion可以通過給定文本生成3D模型。

該模型可以從任何角度查看，在任意照明下可以重新點亮，還可以合成到任何三維環(huán)境當中。

Magic3D

第二項成果，是英偉達AI團隊的兩個項目，名為GET3D和Magic3D。

GET3D論文鏈接：https://nv-tlabs.github.io/GET3D/assets/paper.pdf

Magic3D論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2211.10440.pdf

GET3D僅使用二維圖像進行訓(xùn)練，可生成具有高保真紋理和復(fù)雜幾何細節(jié)的三維圖形。

該模型允許用戶立即將其形體導(dǎo)入3D渲染器和游戲引擎，以便進行后續(xù)編輯。

Magic3D與DreamFusion類似，使用文本到圖像模型生成2D圖像，然后優(yōu)化為體積NeRF（神經(jīng)輻射場）數(shù)據(jù)，將低分辨率生成的粗略模型優(yōu)化為高分辨率的精細模型。

根據(jù)英偉達AI團隊，由此產(chǎn)生的Magic3D方法，可以比DreamFusion更快地生成3D目標。

Point-E

繼年初推出的DALL-E 2用天才畫筆驚艷所有人之后，周二OpenAI發(fā)布了最新的圖像生成模型「POINT-E」，它可通過文本直接生成3D模型。

相比競爭對手們（如谷歌的DreamFusion）需要幾個GPU工作數(shù)個小時，POINT-E只需單個GPU便可在幾分鐘內(nèi)生成3D圖像。

根據(jù)測試，Prompt輸入后POINT-E基本可以秒出3D圖像，此外輸出圖像還支持自定義編輯、保存等功能。
六、會玩《我的世界》的AI

《我的世界》是一款測試AI通用智能的絕佳游戲。首先，它是一款無限開放的沙盒游戲，極度體現(xiàn)玩家的創(chuàng)造力。

其次，該游戲有1.4億的玩家群體，是英國總?cè)丝诘膬杀?。用戶基礎(chǔ)如此龐大，供AI學(xué)習(xí)的游戲數(shù)據(jù)可謂是源源不絕。

那么，AI能否和人類一樣盡情揮灑想象力呢？

Jim Fan和同事合作開發(fā)了第一個玩《我的世界》的AI「MineDojo」，它可以在自然語言提示下解決許多任務(wù)。

Fan的最終目標是建立一個「具身的ChatGPT」。目前，MineDojo平臺已經(jīng)完全開源。

與此同時，Jeff Clune的團隊宣布了一個名為視頻預(yù)訓(xùn)練（VPT）的模型，該模型可以直接輸出鍵盤和鼠標的動作。

VPT擁有更廣闊的視野，但不受語言條件的限制。在這點上，MineDojo和VPT恰好相輔相成。

七、AI外交官Meta AI推出的CICERO是第一個在《外交》游戲中實現(xiàn)人類水平表現(xiàn)的人工智能智能體。

《外交》是一款七人制經(jīng)典策略游戲，可以說是棋盤游戲Risk、紙牌游戲撲克和電視節(jié)目Survivor的結(jié)合。該游戲需要廣泛的自然語言協(xié)商才能與人類合作和競爭。然而，CICERO的出現(xiàn)表明，人工智能現(xiàn)在已經(jīng)有說服他人和虛張聲勢的能力。

目前，DeepMind也宣布開發(fā)自己的外交官AI智能體。那么，如果CICERO使用這個AI模型，又會發(fā)生什么呢？
八、音頻-文本模型Whisper是OpenAI發(fā)布的一個大型開源語音識別模型，在英語語音識別方面有接近人類水平的魯棒性和準確性。

Whisper經(jīng)過了來自網(wǎng)絡(luò)的680，000小時音頻數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。Open AI強調(diào)，Whisper的語音識別能力已達到人類水準。

Open AI將Whisper開源，是否是為了解鎖更多文本token，用以訓(xùn)練萬眾矚目的GPT-4呢？
九、核聚變DeepMind與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）聯(lián)合開發(fā)了第一個核聚變相關(guān)的深度強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以保持核聚變等離子體在托卡馬克內(nèi)的穩(wěn)定。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9

同樣在本月，美國能源部宣布了一項巨大的突破：人類首次實現(xiàn)了核聚變反應(yīng)的凈能量增益！

這是人類首次實現(xiàn)這一里程碑。這一生，我們或許會成為聚變文明！
十、應(yīng)用于生物學(xué)的Transformer2021年，AlphaFold開啟了語言模型預(yù)測蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)的序幕。

7月，DeepMind宣布了「蛋白質(zhì)宇宙」——將AlphaFold的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫擴展到2億個結(jié)構(gòu)！

此外，英偉達AI研究團隊還拓展了BioNeMo大型語言模型的框架，以幫助生物技術(shù)公司和研究人員生成、預(yù)測和理解生物分子數(shù)據(jù)。

以上便是Jim Fan對2022年十大AI亮點的盤點。當然，F(xiàn)an也表示，還有無數(shù)令人興奮的作品為人工智能的進步做出了貢獻。

每篇論文都是AI大廈里的一磚一瓦，所有的努力都應(yīng)該慶祝。

不過，F(xiàn)an在最后也強調(diào)，隨著人工智能系統(tǒng)變得越來越強大，我們必須意識到潛在的危險和風(fēng)險，并采取措施減輕它們。

無論是通過仔細的培訓(xùn)設(shè)計、適當?shù)谋O(jiān)督還是全新的保障方法，人工智能的安全與倫理成為越來越的AI專家所討論的議程。

毫無疑問，2022年是充滿奇跡的一年，也是令人驚嘆的一年。未來一年又會有什么震驚世界的突破？我們與你一起關(guān)注。