人工智能技术及应用将沿着哪三个方向持续演进？

我来概括一下，内容都来自报告《人工智能白皮书（2022年）》，如果想要更多了解的话，可以前往原报告查看。

1.人工智能在追求极致创新方面不断突破

一直以来，算法、算力和数据被认为是人工智能发展的三驾马 车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算法层面，超大规模预 训练模型等成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各领域榜单[1, 2]；知识驱动的人工智能等方向研究成为提升认知能力的重要探索[3, 4]；人工智能与各科学研究领域的融合创新日益受到关注，人工智能 成为基础科学研究的重要工具。在基础算力层面，单点算力持续提 升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处 理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子 计算等方向持续探索[5]。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能 技术需要大量的标注数据，这也催生了专门的技术乃至服务，随着 面向问题的不断具体化和深入，数据服务走向精细化和定制化；此 外，随着知识在人工智能的重要性被广泛提及，对知识集的构建和 利用不断增多。

2.人工智能工具链成为工程实践能力核心

随着人工智能技术不断发展，近年来工程落地应用呈现加速态 势。金融领域，人工智能技术开始深入前台、中台、后台全过程； 医疗人工智能开始迈入市场化阶段，截至 2021 年 8 月底，共有 28 款产品获批三类医疗器械注册证；制造领域人工智能快速发展，德 勤预计我国未来五年将保持年均 40%以上的增长率。目前企业应用 人工智能呈现出从初步探索到规模应用的过渡，总体上来看，不断 提升工程实践能力成为未来应用的关键。

人工智能工程化开始成为各界关注焦点。学术界，卡耐基梅隆 大学软件工程学研究所于近年启动人工智能工程化研究，并联合高 校和工业界承担了一项由美国官方机构资助的国家研究计划；世界 知名人工智能专家乔丹（Michael I.Jordan）、邢波等认为人工智能 工程化是一门新兴的工程科学，是人工智能从理论学科到工程学科 发展的趋势。产业界，Gartner 连续两年把人工智能工程化列为年度 战略技术趋势之一，阿里云等企业把人工智能工程化视作将 AI 变为 企业生产力的关键。

人工智能工程化聚焦工具体系、开发流程、模型管理全生命流 程的高效耦合。工具体系层面，体系化与开放化成为研发平台技术 工具链的发展特点。围绕机器学习和深度学习等技术，已初步构建起较为完备的工具体系，大幅降低数据处理、模型开发和部署、运 维管理等难度，其中关键的软件框架多采用 TensorFlow、PyTorch、 Paddle、MindSpore、OneFlow 等开源框架；开发流程层面，工程化 关注人工智能模型开发的生命流程，追求高效且标准化的持续生产、 持续交付和持续部署，最终以最佳的模型进入应用层面产生商业价 值。例如 MLOps 就是为了连接模型构建团队、业务团队和运维团队， 建立起标准化的模型开发、部署与运维流程。模型管理层面，随着 企业智能化应用的逐步加深，模型种类和数量大幅增长，企业需要 建设对模型生命周期的管理机制，对模型的版本历程、性能表现、 属性、相关数据、衍生的模型档案等进行标准化的管理运维。

3.安全可信人工智能技术朝着一体化发展

随着社会各界对人工智能信任问题的不断关注，安全可信的人 工智能技术已成为研究热点。研究的焦点主要是提升人工智能系统 稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等，这些技术构成了可信人 工智能的基础支撑能力[9]。

人工智能系统稳定性技术重点逐步从数字域扩展到物理域。人 工智能系统面临中毒攻击、对抗攻击、后门攻击等特有攻击，这加 大了安全性方面的挑战。这些攻击技术既可互相独立也可以同时存 在，例如通过打印对抗样本眼镜等能够直接对人脸识别系统造成物 理层面的干扰，攻击者在路牌上粘贴对抗样本扰动图案，使得自动 驾驶系统错误地将“停止”路牌识别为“限速”路牌等[10]。围绕着 人工智能系统的稳定性测试技术也成为了关键，华为、百度等纷纷 推出基于模糊理论的相关测试技术，致力于探索提高人工智能系统 的稳定性。

人工智能可解释性增强技术仍处在初期阶段，多种路径持续探 索。增强人工智能系统的可解释性成为热点工作[11, 12, 13]，主要路径 包括建立适当的可视化机制尝试评估和解释模型的中间状态；通过 影响函数来分析训练数据对于最终收敛的人工智能模型的影响；通 过方法分析人工智能模型利用哪些数据特征做出预测；通过使用简 单的可解释模型对复杂的黑盒模型进行局部近似来研究黑盒模型的 可解释性等。