近年来，人工智能发展迅速，诸如大型语言模型、基于扩散的图像生成和多模态系统的突破，彻底改变了我们对可能性的认知。展望 AI 研究的未来，有几个有前景的方向逐渐显现。
超越规模：AI 架构的新范式
虽然将神经网络规模扩大至前所未有的程度推动了许多进展，研究者们正越来越多地探索替代方法：
模块化与组合式架构
未来的 AI 系统可能由专门的模块组成，这些模块可以动态组合，包括专家混合（MoE）模型、神经符号集成以及模块化训练方法。
自监督与无监督学习
研究人员正在开发更复杂的方法以从无标签数据中学习，超越传统的监督学习，例如对比学习、掩码预测和能量基模型。
具身 AI 与机器人
研究重点正逐渐转向能够与物理世界交互的 AI 系统，而不仅仅是处理文本或图像的抽象模型：
物理基础
具身 AI 研究探讨通过感知运动学习、多模态整合和可供性学习，物理交互如何塑造智能。
人机协作机器人
许多研究聚焦于能够与人类协同工作的机器人，采用直观的接口、共享自主性和适应性辅助，而非完全自治系统。
科学发现中的 AI
AI 日益被应用于加速跨学科科学研究，通过自动化实验、科学基础模型和先进的仿真建模推动进展。
人机协作与增强
除了自主系统外，研究者还探索 AI 如何通过认知增强、可解释 AI 以及适应性接口提升人类能力。
伦理与责任 AI
随着 AI 力量增强，确保其负责任的开发与部署变得愈发重要，研究重点包括 AI 对齐、公平性与偏见缓解，以及治理框架。
