2020年，机器学习的发展趋势

在2020年，机器学习领域将会有哪些新的进展？这是谷歌AI负责人Jeff Dean在2019年的NeurIPS会议上接受采访时提到的内容。他认为，未来将会有几个关键的趋势和突破。

BERT：超越SOTA的重要性

Jeff Dean认为，BERT模型的出现是基于之前的研究成果，特别是在Transformer模型上的进步。Transformer模型解决了基于LSTM的序列模型所面临的挑战。通过预训练的BERT模型进行微调，可以很好地解决许多自然语言处理（NLP）问题。

在谷歌内部，BERT已经被应用到搜索引擎中，以提高搜索质量。然而，目前的模型在处理大量文本时仍有困难，尤其是在数千甚至数万字的文本上。因此，开发能够更好地处理长文本的模型将是未来的一个重要方向。此外，结合文本与其他数据形式（如图像、音频或视频）的多模态模型也是一个值得关注的研究领域。

Jeff Dean指出，尽管许多研究者追求在某些特定任务上达到最先进水平（SOTA），但这种追求有时会掩盖其他值得探索的方法。例如，提高模型的鲁棒性或采用全新的方法解决问题同样重要。

AI芯片：后摩尔定律时代的机遇

随着摩尔定律逐渐失效，专用芯片（如TPU或GPU）因其专门针对机器学习计算需求而设计的优势，成为了一种更有效的选择。这些专用芯片不仅提供了比通用CPU更高的性能，还减少了功耗和成本。谷歌已经在利用机器学习技术来优化ASIC芯片的设计过程，从而实现更高效的自动布局和布线。

2020年的主要趋势

Jeff Dean预测，2020年机器学习领域将会有几个重要的进展。首先，多任务学习和多模态学习将取得显著进步，这将使得机器学习模型能够解决更多复杂的问题。其次，将会有更多的设备（如智能手机）出现，使这些模型更加高效地运行。此外，与AI相关的伦理准则和原则也是谷歌关注的重点之一。

总体而言，谷歌将继续推动最先进技术的发展，并加强基础研究，以提升其在NLP、语言模型和其他多模态应用领域的实力。同时，谷歌还将与产品团队紧密合作，开发出更多创新的功能和产品，包括在芯片设计等领域的新应用。此外，谷歌还在积极研究机器人技术，目标是使机器人能够在更广泛的环境中自主操作。

通过这些努力，Jeff Dean相信机器学习将在2020年迎来更多的突破和发展。