阿里达摩院|阿里达摩院预测2022十大科技趋势，有几分靠谱？王海峰|吴华|梅耶·马斯克|人才

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科技要向前发展，除了埋头赶路，攻克一个个的技术难关外，也要抬头看天，寻找未来的突破方向。从这个意义上来说，机构或个人发布的一些科技趋势预测，有一定的借鉴意义。以前，多半是美国公司或机构发布类似的预测，比如Gartner的技术成熟度曲线。达摩院作为阿里巴巴的一个前沿技术研究机构，某种程度上代表了中国产业界一定的技术研究水平。
近期，阿里达摩院发布了2022年十大科技趋势预测，我们先列出达摩院预测的10个趋势，逐条评论。
趋势一：AI for Science
人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。
【趋势概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
【点评】人工智能在5年内都达不到催生科研新范式的程度，过于夸大。
技术价值：★★★★★
技术成熟度：★
准确度评价：★★
从价值上来说，AI要是真能改变科研范式，真是善莫大焉。人类的未来核心在于科技突破，而科技发展取决于两点，一个是人类科学家（尤其是一些天才选手），另一个就是科研的工具、手段。科研的基础是理论假设和数据处理，牛顿那一代科学家是靠聪明的大脑+一支笔，再加上一些简陋的实验；现在科研还是要靠科学家的聪明才智，但在数据处理上已经完全不一样了，借助计算机来处理大量数据已成为标配。AI要改变人类科研范式，其价值不在于提高数据处理能力（要提升数据处理能力，用超级计算机就行），而在于提升人类的智力水平。爱因斯坦的智商不到200，假设能打造出一个智商10000的超级AI，那这个AI的价值或许不仅仅是500个爱因斯坦。
理想很丰满，现实很骨感。目前的AI智商还很低，充其量只能在某些特定领域作为科学家的助手，协助完成一些工作。所以，人工智能可以成为科学家的新生产工具，但远远还没达到可以催生科研新范式的程度。
势二：大小模型协同进化
大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化。
【趋势概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。
【点评】先不要说协同，大模型规模还得继续往上提。
价值：★★★
成熟度：★★★
准确度评价：★★
超大规模预训练模型，是人工智能的一个重要方向。从本质上说，人脑其实也是一台信息处理机器，其最小单元是神经元、神经突触这些基本结构。模拟人脑的这种计算结构，是一个很好的思路。但是，AI系统的计算单元与人脑就差着好几个数量级。量变引起质变，超大规模预训练模型的思路就是在计算单元上先逼近人脑，看看会有什么奇妙的事情发生。这是一个简单但实用的思路，先把这条路走通。