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AI for Everything。2021年疫情持續延燒，面對經營上的挑戰與壓力，企業對於人工智慧解決方案的需求與日俱增。而在技術與科技巨頭的帶領下，AI領域在過去一年迎來許多突破性的發展，相關的應用也逐漸普及。此外，根據CB Insights的統計，2021年全球AI領域投資件數與2020年相當，但投資金額卻呈倍數增長，達680億美元。在市場需求、技術發展、企業領頭與資本的推動下，剛邁入2022年，讓我們來回顧一下2021年發生了那些值得我們關注的AI里程碑。
一月
2021開年，非營利人工智慧研究組織OpenAI發布了一個名為DALL‧E的AI系統，可讓使用者藉由文字敘述創造出內容相符的圖像，並能推斷出合理的背景細節，以及結合不同的概念繪製出合理的圖像。DALL·E的名稱則是源於西班牙超現實主義畫家薩爾瓦多·達利（Salvador Dalí），以及皮克斯動畫瓦力（WALL·E）。
另外，美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）則是在馬里蘭的生物辨識年會上公開一項AI系統的先期研究，能辨識出戴著口罩者的身分；Uber讓AI語音助理更具有使用社交語言的能力，以更禮貌的客服訊息，提升司機的回應意願以及服務品質。Salesforce公布一套用於測試自然語言處理（NLP）模型穩健性（robustness）的工具Robustness Gym，替NLP的評估立了一個標準框架。
而在NLP的領域中，微軟與Google也在一月寫下AI的另一個里程碑，在SuperGLUE所設計的多項任務下，微軟的DeBERTa與Google的T5+Meena分別以90.3與90.2的高分，一舉超越人類基準線的89.9分。Facebook（Meta）則是與紐約大學合作開發針對COVID-19的病情預測模型，根據病患的胸部X光影像預測病情在四天內惡化的可能性，協助醫師及時處理潛在的高危險患者。
在獲投的部分，一眾AI新創完成募資，如Lacework（5.25億美元）、TripActions（1.55億美元）、K Health（1.32億美元）、Harness（1.15億美元）、Workato（1.1億美元）以及iLobby（1億美元）。
二月
月初微軟Azure發布一項自訂神經語音（Custom Neural Voice）的限量測試。這項服務是Azure文字轉語音（text-to-speech，TTS）服務的一部份，可將文字轉成生動自然的語音，並讓App或品牌業者因應不同使用情境，產生具有不同說話風格和情緒聲調的語音服務。此外，微軟公開了目前規模最大的語言拼寫校正系統Speller100，能夠校正100多種語言的拼寫。
Google則是推出一個3D深度學習模型庫TensorFlow3D，因應3D感測的日益普及，這個模型庫能提升對數據及場景的理解，並應用於自動駕駛、機器人與增強實境（AR）等領域。另外，Amazon Web Services（AWS）宣布Amazon Lookout for Vision啟用，利用電腦視覺與「小樣本學習（few-shot learning）」的機器學習技術，監測製造過程中產品或流程的瑕疵和異常。
二月雖短，但AI領域仍出現不少公司取得鉅額投資，如Databricks（10 億美元）、UiPath（7.5 億美元）、Plus（2 億美元）、SentinelOne（1.5億美元）與 Locus Robotics（1.5 億美元）。
三月
Facebook（Meta）開發了一套新的自我監督式機器學習系統SEER（SElf-supERvised），建立於10億個以上的參數，使用者可在缺乏精確標籤的情況下對網路上任意隨機的圖像進行訓練。NVIDIA與哈佛大學合作開發基於PyTorch所開發的卷積神經網路深度學習工具AtacWorks，該工具可以對基因定序資料進行降噪，或辨識可存取的DNA區域，且使用NVIDIA Tensor Core GPU可縮短計算時間，將原本需要15小時才能完成的基因組預測，縮短到30分鐘以內。IBM三月推出基於雲端的Molecule Generation Experience（MolGX）人工智慧平台，可以自動設計出全新的分子結構，加快新材料的開發時程。微軟則是發表了結合軟體與硬體的邊緣AI平台Azure Percept，從模型運算、邊緣AI管理，以至於軟硬體資安的設計，該平台提出一個完整的解決方案。
三月的重大AI領域投資案包含了Dataminr（4.75億美元）、PatSnap（3億美元）、WorkFusion（2.2億美元），以及Jumio（1.5億美元）。
四月
四月分在AI法規的發展上有著重要進程。歐盟執委會（European Commission）發布了《人工智慧管理法草案》，將交由歐洲議會等機關審議。此為首個與歐盟成員國的協調計畫相結合的人工智慧法律框架，目的是確保人與企業的安全和基本權利，同時加強歐盟對人工智慧的投入和創新。該草案依據風險高低分級，適用於所有歐盟成員國。其中不可接受的風險包含影響使用者自由意志與社會評分等項目，高風險則涵蓋了重要基礎設施、教育、就業、移民與執法等項目。除不可接受的風險外，亦對高風險項目進行嚴格管控，違法企業最高將被處罰3,000萬歐元罰鍰或全球營收的6%（以較高金額者處罰）。
另外，Facebook（Meta）與德國Helmholtz Zentrum München研究中心共同開發了一種新的藥物研究模型CPA（Compositional Perturbation Autoencoder），有助於加速新藥探索。該模型不僅能預測藥物組合、劑量、服藥時機，甚至包含可採取的醫療介入措施。Grid.ai則是推出了新的AI訓練平台Grid，讓使用者能在雲端進行AI模型訓練，並支援大規模的開發與低應用門檻；在2019年推出全球最大的晶圓級處理器WSE的Cerebras，2021年4月公布其開發出容納2.6兆個電晶體的WSE-2處理器，是前一代的50倍以上；4月底華為在HDC.Cloud 大會上公布由華為雲與循環智能聯合開發的中文NLP模型「盤古」，以近半年時間利用40TB的文本數據與400萬小時的語音數據所訓練，參數達 1,100 億個。
在投資上，AI軟硬體開發公司SambaNova Systems獲投6.76億美元，此外尚有ActiveCampaign （2.4億美元）、Vectra AI （1.3億美元），以及Gupshup （1億美元）。
五月
五月是Google I/O 2021開發者大會的月分，Google在此次以線上形式舉辦的大會中宣布推出第四代TPU加速器設計。依照Google的說明，第四代TPU加速器運算效能相比前一代產品提昇一倍，同時藉由4,096組第四代TPU加速器構成的POD運算裝置，更可對應1 exaFLOPS以上的運算表現 (即每秒1018次浮點運算)。同時，Google 也推出全新「LaMDA」自然語言模型框架，不僅串接資料量相當龐大，同時會從對話過程中持續學習、改變互動模式，進而讓對話更加自然。另外，Google Cloud在大會發表新代管式機器學習平台Vertex AI，能讓具備不同技能水準的開發人員和資料科學家快速訓練模型，大幅降低所需程式碼行數，並協助為這些模型進行完整生命週期管理。
美國最大評論網站Yelp在五月分宣佈建構了一個內部AI系統，用於大量識別不當與垃圾照片；Amazon則是正式推出Redshift ML，可以自動化創建機器學習模型工作，用戶可以直接在AWS雲端資料倉儲Amazon Redshift中，以SQL指令創建機器學習模型；AI客服技術開發公司Asapp發布一個以互動對話為基礎的資料庫（Action-Based Conversations Dataset, ABCD )，用於改善客戶服務。
投資部份，企業雲端與IT自動化解決方案公司Redwood Software獲得3.79億美元投資，其次是Asapp的1.2億美元與Sima.ai的8,000萬美元。
六月
六月分IBM開源了可量測模型不確定性的AI工具包UQ360（Uncertainty Quantification 360），供資料科學家使用先進的演算法，來量化、評估和改進機器學習不確定性。此外GitHub與OpenAI合作共同發表了GitHub Copilot，其採用OpenAI開發的新Codex AI系統，可根據工程師所撰寫的程式碼，提出程式的整行或整個函式的撰寫建議，讓AI充當結對工程師（Pair Programmer ）。OpenAI本身則是在六月發表了一份方法論的研究（Process for Adapting Language Models to Society, PALMS），企圖降低GPT-3所可能產生的社會價值偏差或歧視，如性別、種族、宗教等。
Google推出可自動化品質控制流程的視覺檢測解決方案Visual Inspection AI，可部署在邊緣網路或是企業本地端，在生產線上快速且一致地檢驗產品瑕疵。美國類比AI處理器開發公司Mythic則是推出M1076類比矩陣處理器，耗電量是傳統處理器的十分之一，提升小型邊緣設備的效能。
六月大型AI投資案包含Gong（2.5億美元）、Iterable（2億美元）、Moveworks（2億美元），以及Verbit（1.57億美元）。
七月
Facebook（Meta）在七月底宣布將機器人模組開發平台Droidlet開源，該平台能簡化機器學習算法，包含NLP與機器視覺，並整合到機器人開發過程中，提升開發效率。Google的母公司Alphabet則是宣佈「登月計畫」工業機器人專案 Intrinsic從「X」獨立出來，正式成為 Alphabet 子公司。Intrinsic的目的是探索如何將自動感測、深度學習、強化學習、運動規劃、力控制和模擬等技術結合，使工業機器人更靈活。。
相對於此，2019年曾以單手解魔術方塊引起關注的OpenAI機器人研發團隊，則是在七月宣布解散，並調整研發方向。同時，OpenAI的主要對手DeepMind將蛋白質折疊預測模型AlphaFold 2進行開源，釋出人體每一種蛋白質，以及額外20種具有生物意義的蛋白質結構預測資料庫。
主要獲投事件部分包含企業AI平台DataRobot（3億美元）、Gupshup（2.4億美元）與Untethered AI（1.25億美元）。
八月
八月最吸睛的AI事件應該屬特斯拉（Tesla）在其AI Day宣布將在2022年推出人形「特斯拉機器人」原型機。雖然大部分所關注的重點可能不是技術層面，而是台上那個充滿喜感的舞蹈。
除此之外，OpenAI釋出了機器學習軟體Codex，結合NLP技術將英語，甚至口述命令，翻譯成程式碼，以期降低程式設計師的工作量，與協助非專業者編寫程式。Google 則是發表尚在實驗階段的AI輔助音訊編解碼技術SoundStream，其同時可對應傳輸清晰語音、噪音、混雜環境聲音的語音內容、音樂、環境聲音等不同聲音內容，並且對應手機等裝置使用。與Lyra技術相比，SoundStream同樣可在僅3Kbps位元率下進行傳輸，但聲音資料量增加3.2至4倍。
在AI企業募資上，八月底Databricks獲得16億美元投資，估值達380億美元；企業及AI與數據分析公司Dataiku則是獲投4 億美元。其他大型AI投資案包含Ramp（3億美元）、Talkdesk（2.3億美元）、Hopper（1.75 億美元）與Seismic（1.7億美元）。
九月
DeepMind與英國氣象局合作，在九月底發表了將AI用於氣象預報的研究，推進降水臨近預報科學的進程，利用高解析度雷達資料，能良好預測未來1到2小時的降水現象。此外，彭博量化研究部門（Bloomberg Quant Research ）與AWS的研究人員共同發表了一份報告，利用機器學習技術建立模型，可在企業未公布溫室氣體排放量的情況下，準確估算該企業的排放水準。Google則是透過深度學習技術，從去識別化資料集中，區分正常和異常的胸腔X光片。該模型不只對一般的胸腔異常判讀表現良好，對於未出現在訓練資料集的肺結核病與COVID-19，也能發現其異常之處。
九月的重要募資案則有開發工作流程自動化平台的Conexiom（1.3億美元）與提供無代碼合約管理解決方案的ContractPodAI（1.15億美元）。
十月
北大西洋公約組織（NATO）三十個成員國的國防部長，十月分於在比利時布魯塞爾總部舉行會議，期間正式通過首項人工智慧戰略，並計畫在近日成立一個創新基金，目標是投資十億歐元，確保NATO在科技領域保持領先，以因應中國崛起所帶來的挑戰。
面對與氣候相關的資產損害、供應鏈和營運的中斷，IBM在月中啟動新的AI支援SaaS解決方案服務，Environmental Intelligence Suite。其可協助企業規劃及因應重大的天氣及環境變化，如監控破壞性環境狀況、預測氣候變遷對企業的潛在影響、碳足跡評估等。另外，英特爾（Intel）在GitHub上開源程式碼分析工具ControlFlag，該工具運用先進的自我監督機器學習技術，能夠自動偵測程式碼異常，縮短除錯的時間，並且提高系統的品質和完整性。月底，Alphabet旗下AI實驗室DeepMind收購MuJoCo（Multi-Joint Dynamics with Contact）物理引擎以支援機器人研發，並計畫於2022年開源於GitHub。
十月分的鉅額募資則包含了Fabric（2億美元）、Hailo（1.36億美元），以及Domino Data Lab（1億美元）。
十一月
從10月底Facebook宣布更名為Meta之後，元宇宙（Metaverse）成為2021年最大的Buzzword，11月更有不少科技巨頭宣布投入（或宣布已投入）這領域，如微軟、Amazon與NVIDIA。11月上旬 NVIDIA在其GTC大會（GPU technology conference）上宣布推出用於生成互動式人工智慧虛擬化身的Omniverse Avatar技術平台，整合NVIDIA在語音AI、電腦視覺、自然語言理解、推薦引擎和模擬的技術。所打造的光線追蹤3D虛擬化身不僅在外觀上表現自然，更能理解自然語意，就各種主題進行互動。
在GTC大會中NVIDIA也發布了數十種加速運算函式庫，如供應鏈物流相關的ReOpt，幫助優化路線規劃、倉庫揀貨、運輸工具管理；用於控制物理方程式與模擬的神經網路訓練平台Modulus；用於智慧影像分析的Deepstream 6.0等。此外，從可應用於自動駕駛的Omniverse Replicator、NVIDIA DRIVE 與 DeepMap；量子運算模擬的cuQuantum；新藥開發的Entos Orbnet等，也可看出NVIDIA在多個領域上的布局。
Amazon在AI領域上的進程也不落人後，月底的AWS re:Invent 2021，Amazon也發布了不少AI及機器學習相關的技術。如新推出基於 ARM 架構設計的Graviton3 處理器，跟前一代 Graviton2 相比可將運算密集型工作負載效能提升高達 25%；AWS RoboRunner雲端服務可協調整合來自多個供應商的車隊機器人；以及SageMaker的新功能，包含無程式碼的機器學習與更精準的資料標記，讓機器學習更容易上手。
重大募資案則是包含了Nuro（6億美元）、Simpro（3.5億美元）、Cerebras（2.5億美元）、Verbit（2.5億美元）、Lusha（2.05億美元）、Workato（2億美元），以及Grammarly（2億美元）。
十二月
Google利用聯合學習（Federated Learning）技術，優化自家行動裝置鍵盤Gboard。Google稱這項技術為聯合重建（Federated Reconstruction），可大規模進行部分本地聯合學習，訓練模型時，部分模型參數不會在伺服器整合，能更進一步保障資料隱私。DeepMind則是在12月上旬發表了數篇關於語言模型的論文，其中包含訓練具有2,800億參數的語言模型Gopher，並提出一個改進的語言模型架構，降低訓練模型的能源成本。除了技術模型，DeepMind長期以來也對解決遊戲難題的AI有所投入。雖然遊戲 AI 沒有明確的商業應用功能，但卻是一個對AI認知與推理能力的獨特挑戰場景，可做為判斷 AI 發展程度的有效準則。基於此，DeepMind建立了名為「Player of Games」的系統，針對完全訊息（如圍棋、象棋等）與不完全訊息（如撲克牌）遊戲，實現AI推演的能力。
另外，微軟以Transformer架構打造新模型Florence v1.0，不僅支援多種電腦視覺任務，亦能處理影像/文字任務。微軟指出該模型已整合至Azure，優化自動添加圖說、加標籤、自定義物件偵測等功能。非營利組織MLCommons則是發布了多語言口語語料庫（Multilingual Spoken Words Corpus, MSWC），包含50種不同語言的口語音訊資料，相當於涵蓋全球50億人口。
12月的大型投資案包含企業會計自動化軟體開發的Tipalti（2.7億美元）、Dialpad（1.7億美元）、SnapLogic（1.65億美元）與Smartling（1.6億美元）。
結語
回顧2021年的AI大事，疫情並未拖慢AI發展的速度，科技巨頭接連推出的研究成果，以及多個鉅額投資案的發生，展望2022年，AI仍將隨著不斷增長的關鍵領域需求，如語音助理、自動駕駛、新藥探索、工業生產、供應鏈等，出現技術上的突破。
未來可持續關注的三大AI趨勢，首先「負責任的AI（Responsible AI）」課題將跟著法規的進程逐步浮上檯面，科技的便利與道德問題，如資訊隱私、歧視等，需要更多具體與平衡的解決方案；其次是數據「品質」將更受重視。觀察模型發展的不同路徑，一方面我們期待看到更多參數上兆的模型登場，但另一方面，如何透過非結構化的混合數據、小數據或合成數據（synthetic data）提升運算效率，仍有賴用於訓練模型的數據品質；最後是加速的硬體開發進程。AI處理器已是眾家大廠的必爭之地，如Amazon的 Graviton3、Google的第四代TPU、Cerebras的WSE-2、英特爾的 Habana Gaudi、NVIDIA的A100等。而這個趨勢將隨著運算的需求增加，成為AI領域發展的主流之一。
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4.科技新報，2021/12/20，「DeepMind 希望進一步開發遊戲 AI 系統進而推動其他應用範疇」 https://technews.tw/2021/12/20/deepmind-makes-bet-on-ai-system-that-can-play-poker-chess-go-and-more/
5.VentureBeat, 2021/12/29, “2021 was a breakthrough year for AI.” https://venturebeat.com/2021/12/29/2021-was-a-breakthrough-year-for-ai/
6. iThome，2021/12/30，「AI趨勢周報第182期：吳恩達看2022年AI趨勢：多模態AI起飛」https://www.ithome.com.tw/news/148644