人工智能作詩(shī)、寫(xiě)對聯(lián)，神經(jīng)醫學(xué)人工智能研究最新進(jìn)展，人工智能交通融合感知與數字孿生解決方案，精準醫療輔助診斷平臺……10月26日，2021人工智能計算大會(huì )在北京舉行，一批人工智能技術(shù)應用的創(chuàng )新成果吸引了不少觀(guān)眾互動(dòng)。

會(huì )上，包括中國工程院院士、浪潮首席科學(xué)家王恩東在內的專(zhuān)家深入探討了數字經(jīng)濟新格局下，計算如何向智算轉型，智算如何賦能科技創(chuàng )新、社會(huì )治理及產(chǎn)業(yè)升級，并對人工智能如何發(fā)展出像人類(lèi)的邏輯、如何跟應用場(chǎng)景結合等人工智能行業(yè)的熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了解答。

“人工智能已經(jīng)從五六年前的‘黑科技’變成了今天的‘熱科技’，我們看到前沿的研究不斷涌現，比如通過(guò)Alpha Fold 2模型，預測人類(lèi)蛋白質(zhì)序列，通過(guò)腦機接口研究，讓猴子用意念來(lái)打游戲。同時(shí)，我們也看到人工智能正在與各個(gè)產(chǎn)業(yè)深度融合，改變第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式，各種行業(yè)大腦、無(wú)人化作業(yè)模式不斷涌現，這些新基建正在加速推動(dòng)著(zhù)智慧時(shí)代的到來(lái)?！蓖醵鳀|說(shuō)，人工智能變成“熱科技”的關(guān)鍵，在于加強新基建，釋放多元算力價(jià)值，其中計算系統的創(chuàng )新是關(guān)鍵。

2020年人工智能加速芯片的計算力總和超過(guò)通用CPU

今年的人工智能計算大會(huì )以“智算·新際”為主題。在大會(huì )現場(chǎng)，浪潮人工智能研究院開(kāi)發(fā)的全球最大規模中文AI巨量模型“源1.0”成為全場(chǎng)焦點(diǎn)，大批參會(huì )者排隊與“源1.0”互動(dòng)，親身感受由人工智能驅動(dòng)的內容生產(chǎn)方式變革。

“2020年，人工智能加速芯片所交付的計算力總和已經(jīng)超過(guò)了通用CPU（中央處理器）。預計到2025年，加速芯片所提供的計算力可能超過(guò)80%?！蓖醵鳀|表示。

“隨著(zhù)人工智能的規?；l(fā)展，算力已經(jīng)成為決定性的力量，智慧計算是智慧時(shí)代的核心生產(chǎn)力?！蓖醵鳀|表示，人工智能帶來(lái)指數級增長(cháng)的算力需求，計算產(chǎn)業(yè)正面臨多元化、巨量化、生態(tài)離散化交織的趨勢與挑戰。一方面，多樣化的智能場(chǎng)景需要多元化的算力，巨量化的模型、數據和應用規模需要巨量的算力，算力已經(jīng)成為人工智能繼續發(fā)展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉化依然存在巨大鴻溝，多元算力價(jià)值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統的創(chuàng )新，已經(jīng)成為推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節。

人工智能如何發(fā)展出像人類(lèi)的邏輯

人工智能如何發(fā)展出像人類(lèi)具備邏輯、意識和推理的認知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。

“目前來(lái)看，通過(guò)大規模數據訓練超大參數量的巨量模型，被認為是非常有希望實(shí)現通用人工智能的一個(gè)重要方向?！蓖醵鳀|認為，隨著(zhù)巨量模型的興起，巨量化已成為未來(lái)人工智能發(fā)展非常重要的一個(gè)趨勢。

全球知名的AI領(lǐng)先公司都在巨量模型上予以重兵投入，谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源研究院、百度、阿里等公司相繼推出了各自的巨量模型。

王恩東介紹，巨量化的一個(gè)核心特征就是模型參數多、訓練數據量大?！耙浴?.0’為例，其參數量高達2457億，訓練數據集規模達到5000GB?！?/p>

應用面臨困局，人工智能如何跟應用場(chǎng)景結合

很多人會(huì )有這樣的困惑：人工智能那么好，但是怎么跟我的業(yè)務(wù)、應用場(chǎng)景結合？我想通過(guò)AI技術(shù)做智能化轉型，但是沒(méi)人懂算法懂模型，也缺少好用的AI開(kāi)發(fā)平臺，算法模型那么多，如何找到不同算法在應用中的最優(yōu)組合？

“懂這些的人，往往都集中在科研機構或者頭部公司。這些地方集中了最優(yōu)秀的AI人才，但缺少對傳統行業(yè)的需求場(chǎng)景、業(yè)務(wù)規律的深入理解?！睂τ诋斍叭斯ぶ悄軓募夹g(shù)到應用所面臨的困局，王恩東指出。

來(lái)自埃森哲的一份調研報告顯示，70%以上有技術(shù)的研究機構、科技公司缺需求場(chǎng)景、領(lǐng)域知識和數據，70%以上的行業(yè)用戶(hù)缺技術(shù)人才、AI平臺和實(shí)踐能力。

王恩東認為，目前人工智能的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈條脫節，生態(tài)離散化成為制約人工智能技術(shù)上水平、應用上規模、產(chǎn)業(yè)上臺階的瓶頸?！耙脶尫哦嘣懔r(jià)值、促進(jìn)人工智能創(chuàng )新，既要重視智算系統的創(chuàng )新，加大人工智能新型基礎設施建設，把從技術(shù)到應用的鏈條設計好，從體系結構、芯片設計、系統設計、系統軟件、開(kāi)發(fā)環(huán)境等各個(gè)領(lǐng)域形成分工明確而又協(xié)同創(chuàng )新的局面，又要加快推動(dòng)開(kāi)放標準建設，通過(guò)統一、規范的標準，將多元化算力轉變?yōu)榭烧{度的資源，讓算力好用、易用?！?/p>

來(lái)源：《光明日報》