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熱議“人工智能計算”:誰將成為“第一生產(chǎn)力”?

熱議“人工智能計算”:誰將成為“第一生產(chǎn)力”?

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人工智能朗讀:

“人類社會已經(jīng)快速步入到智慧時代,什么才是這個時代的核心驅(qū)動力、生產(chǎn)力——是計算!”在近日由中國工程院信息與電子工程學部主辦的2018人工智能計算大會上,中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東給出這一觀點。

“人類社會已經(jīng)快速步入到智慧時代,什么才是這個時代的核心驅(qū)動力、生產(chǎn)力——是計算!”在近日由中國工程院信息與電子工程學部主辦的2018人工智能計算大會上,中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東給出這一觀點。

王恩東說,一個國家的GDP與其計算力呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系,全球GDP排名前5的國家,與全球服務器出貨量前5名幾乎保持一致。而今天市值排名前10的巨頭,比如蘋果、亞馬遜、谷歌、臉書、阿里巴巴、騰訊,等等,毫無例外地都是全球服務器采購量最靠前幾名的公司——這說明他們在計算力上投入不菲。從某種意義上說,計算力就是生產(chǎn)力。

“計算”“算法”“數(shù)據(jù)”,被稱作拉動人工智能的“三駕馬車”,在機器學習“算法”不斷突破、龐大“數(shù)據(jù)”爆炸式增長的今天,“計算”能否成為人工智能蓬勃發(fā)展的動力引擎,備受期待。

事實上,回顧人工智能的發(fā)展史,不難發(fā)現(xiàn)計算力在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用?!皥D靈先發(fā)明計算機,后發(fā)明人工智能,可以說沒有計算就沒有人工智能,而人工智能,則讓計算力有了前進的動力,有了發(fā)展的方向?!蓖醵鳀|說。

人工智能自1956年提出以來,經(jīng)歷了三個階段:第一個階段是20世紀60~70年代,人工智能力圖通過計算機來實現(xiàn)機器化的邏輯推理證明,但最終難以實現(xiàn)。第二個階段是20世紀70~90年代,計算機能力比之前幾十年已有了長足的進步,這時試圖通過建立基于計算機的專家系統(tǒng)來解決問題,但是由于數(shù)據(jù)較少并且太局限于經(jīng)驗知識和規(guī)則,難以構(gòu)筑有效的系統(tǒng)。第三個階段是最近這幾年,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展,才逐漸步入快速發(fā)展期。

“為何在第二階段到第三階段之間,人工智能有長達30年的發(fā)展停滯?”美國工程院院士、美國加州大學洛杉磯分校教授叢京生在大會上拋出這一問題。

在他看來,近些年人工智能之所以能夠再次爆發(fā),一方面是互聯(lián)網(wǎng)、信息化、數(shù)字化帶來了大數(shù)據(jù),據(jù)統(tǒng)計,整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中,有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的,到2020年,全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的44倍。

這么多的數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生、存儲、互聯(lián)、處理的?背后依靠的都是計算。這就是叢京生所說的“另一方面”:計算能力的提高。上世紀80年代,人們用到的計算機,每秒鐘能夠執(zhí)行200萬到300萬指令,如今每秒鐘就可以有1000億到2000億次指令運算。

從這個角度說,是計算點亮了人工智能。叢京生說,“因為有了這些計算能力,才讓今天的人工智能無處不在?!?/p>

當然,人工智能反過來也對計算提出更多需求和挑戰(zhàn)。比如,人工智能對于計算力的需求已遠超摩爾定律的性能增長速度。

換句話說,我們需要更強的計算力。

此次大會對外發(fā)布了《2018中國人工智能計算力發(fā)展報告》,其中提到,隨著時間的推移,人工智能在新興經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟中的應用場景將越來越多——

從目前開始到2020年,包括人臉識別、語音識別、自然語言處理等生物識別技術(shù)和車輛識別、智慧交管、智能路燈等智慧城市技術(shù)將是人工智能最典型的應用場景;而2020~2025年,智能制造和智能家居的相關(guān)技術(shù)將走向成熟,成為最典型的人工智能應用場景;2025年及之后,智能醫(yī)療、自動駕駛、智能助理等相關(guān)技術(shù)與政策將成形,促使上述行業(yè)的人工智能應用實現(xiàn)爆發(fā)式增長。

報告同時提到,目前阻礙人工智能計算發(fā)展的主要挑戰(zhàn)在于四個方面:一是計算力的發(fā)展還未達到需求;二是可用數(shù)據(jù)量有限;三是從實驗室到實際運用過程中,還面臨諸多挑戰(zhàn)和問題;四是從應用場景到提供完善的行業(yè)解決方案還需時日。

中國工程院二局局長高中琪說,盡管我國人工智能應用發(fā)展速度很快,但與發(fā)達國家特別是與美國相比,我們在硬件算法的人工智能核心技術(shù)領域,還存在著明顯差距。

在他看來,雖然應用終端的發(fā)展已經(jīng)遠遠走在硬件構(gòu)架的前面,但現(xiàn)在計算平臺已經(jīng)難以滿足人工智能日益龐大的運算需求。如何加強底層的構(gòu)架建設、提升計算力,已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵問題。(邱晨輝)

[責任編輯:田志強]
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