近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
上边已经有人提到了GPT-3，我想在做下补充。 也许是2020年最强大的人工智能语言模型-GPT3   不想看视频同学，我把文字稿放在下边  OpenAI在不久前发布了GPT-3，OpenAI是谁，就是前一阵一直研究AI打Dota的那位， 有人认为它是Alpha Go与比特币之后最大的技术进步，也有人认为它仅仅只是GPT-2的放大版，实际上的架构并没有多大的变化，不过很多人坚信两遍引起质变，毕竟大力出奇迹嘛。 不同于以往的是，这次OpenAI提供了一个API，商业机构，学校，个人爱好者都可以申请。  但是体验的名额不太多，并不好申请。比如两周过去了，我就没有申请到，当然你如果也想玩，可以去这这里申请 ……https://beta.openai.com/  既然这么好玩，为什么不大量开放体验名额呢， 第一个原因就是。数据量超级大，“GPT-3”是一个拥有 1750 亿个参数的 transformer，以至于无法在我们的根本无法运行在我们的个人计算机上。 第二个就是太贵了，训练一个模型就花了355个GPU年，耗资高达460万美元，以至于研究者在论文第9页说，我们发现了一个bug，但是没钱跑模型了，就先这样吧。 第三个就担心会引起滥用问题，越强大的AI滥用会引起的风险将会越高，这也是现在面临的一个严重的考验。 让我们来看几个好玩的例子： （这里还是看视频吧……） Cash 的前端设计师 Jordan Singer给Figma设计了这个插件. 允许用户输入自然语言来告诉机器他要做什么，比如在这个例子中，他说他想要一个由一些图标和图片组成的一个图片信息流界面，点击submit之后，然后程序就生成了一个类似instagram的界面，并把这些元素放置到了一个滚动窗体中。  再比如这个例子 目的生成一个简单的待办react应用。可以看到很轻易的就将待办事项添加到列表了，并且可以进行事件的触发和交互，这一些都是基于GPT-3即时实现的。也许这些简单的应用以后就不用麻烦程序员了。  第三个例子是运行在excel里的。 表头有公司名称，股票代码，还有创立时间。现在我们要求AI完成这个表格的填充。注意这里除了表头，其他的信息都没有提供，所以AI是首先预测你的需求，并且把它认为你想要的从他的语料库中拉取出来。当我们改变表格内容，只留下推特和Facebook，AI也能很好的理解我们的需求并且完成表格的填充，按照创立年份的时间倒序排列。  再说到Google表格。 大家都知道，google表格软件有很多的函数，比如最常用的sum求和，Average求平均，那么问题来了，gpt3这个函数能干啥，答案是：everything。 比如可以根据表格信息查找美国各洲的人口数，各州的成立时间， 可以查询人物所属的公司以及推特账号。  甚至他还有点幽默，比如生成一些笑话来看， 比如这条，为什么数学书这么伤心，因为他有很多问题； 有白色，红色，黑色组成的东西是什么，答案是一只晒伤的企鹅。 段子手看了都要沉默，郭德纲看了都要流泪，只是说不上来，GPT3的这种幽默感是属于那个流派的。  当然还有很多插件，比如维基百科中的搜索插件，维基百科是以词条为主的，有时候你想找的内容隐藏在维基百科那很长的文章中，很那寻找，这时候你可以采用问题的形式搜索提问，找到具体内容相关的索引。  有人正在持续整理基于 GPT-3 开发的各种各样有趣的 demo，你可以在 GitHub 的 elyase/awesome-gpt3 上找到列表。  尽管看起来有很多好玩的，令人惊叹的项目，只不过在实际应用中，你会发现，这些还是处于人工智障级别，依旧存在着各种局限和问题。  所以各位放心，AI一时半会还取代不了我们的工作。各位从业AI的小伙伴们依旧任重而道远。该调参的调参，该炼丹的炼丹。  以上。
没看到大佬们提过情感AI[1]（Artificial Emotional Intelligence）。 ---------------定义--------------- 情感AI是一个跨学科领域，涉及计算机科学、 心理学和认知科学，旨在研发能够识别、解释、处理、模拟人类情感的系统。[虽然该学科最早可追溯至早期的哲学研究，即人们对情绪的剖析，但真正使其成为现代计算机科学分支的，则是1995年罗莎琳·皮卡德发表的关于情感计算的论文。人们研究情感计算很大程度上是为了能够模拟共情——机器应该能够解释人类的情绪状态，做出相适应的行为，对情绪给予恰当的回应。 情感AI技术的基础在于心理学层面的情感识别分析技术，在该技术出现前，人类的情感只能用语言去描述，属于纯粹主观经验判断。而情感识别和量化技术由美国心理学家保罗·艾克曼教授创立，其最大的学术贡献是面部动作编码系统（FACS）[2]。通过该技术，人类第一次可以通过科学标记计量的方法将高兴、伤心、害怕、愤怒、厌恶、惊讶、轻蔑等七种基本情绪进行科学定性定量分析。 ---------------技术实现--------------- 尽管人类目前可能在情感识别方面占上风，但是机器正在利用自己的优势在不断进步。麻省理工学院斯隆（MIT Sloan）教授Erik Brynjolfsson解释说，机器非常擅长分析大量数据，他们可以聆听声音变化，并开始识别这些变化与情绪变化的关系。同时机器可以分析图像并在人类面部微表情中识别出细微之处，速度比人类甚至还要快[3]。 情感AI现在主要通过视频、 声音和文本展开。 人类的表情丰富多样，种类大致有7类，但微表情种类则异常丰富，主要表情+微表情可以很好的反映受试者的情感状态即变化。 比如下图，预测结果：最有可能：安静，次之: 高兴。 人类处理声音的方式异常复杂，从音频剪辑中感知情感的方式涉及很多因素。一个人的性别，其语气变化，甚至所用词语的类型都会影响我们理解所说内容的方式。 详细的技术原理可以参考下面的文章。  文本情感分析[5]（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。通常来说，情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）。 ---------------进展--------------- 十多年来，一些大公司以及规模较小的初创公司已经在情感AI方面进行了投资，它使用计算机视觉或语音分析来识别人类情感。这些公司中的许多公司开始专注于市场研究，抓取和分析人类对产品反应。其中一些进展包括： 其中2018年一项研究[6]，对来自30名来自不同文化背景下的儿童视频研究，通过深度学习对于视频的处理，对于自闭症儿童的个体和文化差异的影响进行了实证研究，为自闭症的进一步研究提供了数据基础。 位于阿姆斯特丹的Koninklijke Philips Electronics NV和ABN AMRO Bank NV开发的技术[7]，目的降低金融市场的交易风险。研究表明，处于情绪高涨状态的交易者将为资产和轻描淡写的风险支付过多的费用，这种情况被称为“竞价热”或“竞标狂潮”。为了解决这个问题，两家公司共同开发了一种称为Rationalizer的工具，该工具具有两个部分：连接在交易者手腕上的手环，该手环通过皮肤电活动（类似于测谎仪的工作方式）来测量情绪，而显示屏则显示手腕的力量。研究人员发现，当用户意识到自己情绪高涨时，他们更有可能重新考虑自己的决定。 Facebook的“情绪检测自拍滤镜”专利，这个想法是根据照片中检测到的情绪自动选择合适的自拍“面具”。例如，如果自拍者看起来很悲伤，则过滤器默认为卡通泪滴；如果看起来很开心则会得到“Happy Panda”。  ---------------总结--------------- 现在情感AI已经慢慢渗透到我们生活的方方面面了，虽然可能我们感知不到，但它实实在在的在帮助我们构建一个更安全，更友好，更intelligent的世界，现在的应用大多数只是基于单个数据维度，未来融合技术对于情感AI或是一个契机。