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人工智能时代,谁将成为“第一生产力”

  “人类社会已经快速步入到智慧时代,什么才是这个时代的核心驱动力、生产力——是计算!”在近日由中国工程院信息与电子工程学部主办的2018人工智能计算大会上,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东给出这一观点。


  王恩东说,一个国家的GDP与其计算力呈现出明显的正相关关系,全球GDP排名前5的国家,与全球服务器出货量前5名几乎保持一致。而今天市值排名前10的巨头,比如苹果、亚马逊、谷歌、脸书、阿里巴巴、腾讯,等等,毫无例外地都是全球服务器采购量最靠前几名的公司——这说明他们在计算力上投入不菲。从某种意义上说,计算力就是生产力。
  “计算”“算法”“数据”,被称作拉动人工智能的“三驾马车”,在机器学习“算法”不断突破、庞大“数据”爆炸式增长的今天,“计算”能否成为人工智能蓬勃发展的动力引擎,备受期待。
  事实上,回顾人工智能的发展史,不难发现计算力在其中发挥关键作用。“图灵先发明计算机,后发明人工智能,可以说没有计算就没有人工智能,而人工智能,则让计算力有了前进的动力,有了发展的方向。”王恩东说。
  人工智能自1956年提出以来,经历了三个阶段:第一个阶段是20世纪60~70年代,人工智能力图通过计算机来实现机器化的逻辑推理证明,但最终难以实现。第二个阶段是20世纪70~90年代,计算机能力比之前几十年已有了长足的进步,这时试图通过建立基于计算机的专家系统来解决问题,但是由于数据较少并且太局限于经验知识和规则,难以构筑有效的系统。第三个阶段是最近这几年,基于深度神经网络技术的发展,才逐渐步入快速发展期。
  “为何在第二阶段到第三阶段之间,人工智能有长达30年的发展停滞?”美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生在大会上抛出这一问题。
  在他看来,近些年人工智能之所以能够再次爆发,一方面是互联网、信息化、数字化带来了大数据,据统计,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的,到2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
  这么多的数据是如何产生、存储、互联、处理的?背后依靠的都是计算。这就是丛京生所说的“另一方面”:计算能力的提高。上世纪80年代,人们用到的计算机,每秒钟能够执行200万到300万指令,如今每秒钟就可以有1000亿到2000亿次指令运算。
  从这个角度说,是计算点亮了人工智能。丛京生说,“因为有了这些计算能力,才让今天的人工智能无处不在。”
  当然,人工智能反过来也对计算提出更多需求和挑战。比如,人工智能对于计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度。
  换句话说,我们需要更强的计算力。
  此次大会对外发布了《2018中国人工智能计算力发展报告》,其中提到,随着时间的推移,人工智能在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多——
  从目前开始到2020年,包括人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是人工智能最典型的应用场景;而2020~2025年,智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟,成为最典型的人工智能应用场景;2025年及之后,智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形,促使上述行业的人工智能应用实现爆发式增长。
  报告同时提到,目前阻碍人工智能计算发展的主要挑战在于四个方面:一是计算力的发展还未达到需求;二是可用数据量有限;三是从实验室到实际运用过程中,还面临诸多挑战和问题;四是从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。
  中国工程院二局局长高中琪说,尽管我国人工智能应用发展速度很快,但与发达国家特别是与美国相比,我们在硬件算法的人工智能核心技术领域,还存在着明显差距。
  在他看来,虽然应用终端的发展已经远远走在硬件构架的前面,但现在计算平台已经难以满足人工智能日益庞大的运算需求。如何加强底层的构架建设、提升计算力,已经成为人工智能发展的关键问题。

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来源: 中国青年报 责任编辑:shjiadian
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