“人類社會(huì)現(xiàn)已快速步入到才智年代，什么才是這個(gè)年代的中心驅(qū)動(dòng)力、生產(chǎn)力——是核算！”在近來(lái)由我國(guó)工程院信息與電子工程學(xué)部主辦的2018人工智能核算大會(huì)上，我國(guó)工程院院士、浪潮集團(tuán)首席科學(xué)家王恩東給出這一觀念。
王恩東說(shuō)，一個(gè)國(guó)家的GDP與其核算力呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)聯(lián)系，全球GDP排名前5的國(guó)家，與全球服務(wù)器出貨量前5名簡(jiǎn)直保持一致。而今日市值排名前10的巨子，比方蘋(píng)果、亞馬遜、谷歌、臉書(shū)、阿里巴巴、騰訊，等等，毫無(wú)例外地都是全球服務(wù)器收購(gòu)量最靠前幾名的公司——這說(shuō)明他們?cè)诤怂懔ι贤度氩环?。從某種意義上說(shuō)，核算力就是生產(chǎn)力。
“核算”“算法”“數(shù)據(jù)”，被稱作拉動(dòng)人工智能的“三駕馬車(chē)”，在機(jī)器學(xué)習(xí)“算法”不斷打破、巨大“數(shù)據(jù)”爆炸式增加的今日，“核算”能否成為人工智能蓬勃開(kāi)展的動(dòng)力引擎，備受等待。
事實(shí)上，回憶人工智能的開(kāi)展史，不難發(fā)現(xiàn)核算力在其間發(fā)揮關(guān)鍵作用。“圖靈先創(chuàng)造核算機(jī)，后創(chuàng)造人工智能，可以說(shuō)沒(méi)有核算就沒(méi)有人工智能，而人工智能，則讓核算力有了行進(jìn)的動(dòng)力，有了開(kāi)展的方向。”王恩東說(shuō)。
人工智能自1956年提出以來(lái)，閱歷了三個(gè)階段：第一個(gè)階段是20世紀(jì)60~70年代，人工智才能求經(jīng)過(guò)核算機(jī)來(lái)完成機(jī)器化的邏輯推理證明，但終究難以完成。第二個(gè)階段是20世紀(jì)70~90年代，核算機(jī)才能比之前幾十年已有了長(zhǎng)足的前進(jìn)，這時(shí)試圖經(jīng)過(guò)樹(shù)立根據(jù)核算機(jī)的專家體系來(lái)解決問(wèn)題，可是由于數(shù)據(jù)較少并且太局限于經(jīng)歷知識(shí)和規(guī)則，難以構(gòu)筑有效的體系。第三個(gè)階段是最近這幾年，根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技能的開(kāi)展，才逐漸步入快速開(kāi)展期。
“為何在第二階段到第三階段之間，人工智能有長(zhǎng)達(dá)30年的開(kāi)展阻滯？”美國(guó)工程院院士、美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校教授叢京生在大會(huì)上拋出這一問(wèn)題。
在他看來(lái)，近些年人工智能之所以可以再次迸發(fā)，一方面是互聯(lián)網(wǎng)、信息化、數(shù)字化帶來(lái)了大數(shù)據(jù)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，整個(gè)人類文明所取得的悉數(shù)數(shù)據(jù)中，有90%是曩昔兩年內(nèi)發(fā)生的，到2020年，全世界所發(fā)生的數(shù)據(jù)規(guī)劃將達(dá)到今日的44倍。
這么多的數(shù)據(jù)是怎么發(fā)生、存儲(chǔ)、互聯(lián)、處理的？背面依托的都是核算。這就是叢京生所說(shuō)的“另一方面”：核算才能的進(jìn)步。上世紀(jì)80年代，人們用到的核算機(jī)，每秒鐘可以履行200萬(wàn)到300萬(wàn)指令，現(xiàn)在每秒鐘就可以有1000億到2000億次指令運(yùn)算。
從這個(gè)視點(diǎn)說(shuō)，是核算點(diǎn)亮了人工智能。叢京生說(shuō)，“由于有了這些核算才能，才讓今日的人工智能無(wú)處不在。”
當(dāng)然，人工智能反過(guò)來(lái)也對(duì)核算提出更多需求和應(yīng)戰(zhàn)。比方，人工智能關(guān)于核算力的需求已遠(yuǎn)超摩爾定律的性能增加速度。
換句話說(shuō)，咱們需求更強(qiáng)的核算力。
此次大會(huì)對(duì)外發(fā)布了《2018我國(guó)人工智能核算力開(kāi)展陳述》，其間說(shuō)到，跟著時(shí)間的推移，人工智能在新式經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的使用場(chǎng)景將越來(lái)越多——
從現(xiàn)在開(kāi)端到2020年，包含人臉辨認(rèn)、語(yǔ)音辨認(rèn)、自然語(yǔ)言處理等生物辨認(rèn)技能和車(chē)輛辨認(rèn)、才智交管、智能路燈等才智城市技能將是人工智能最典型的使用場(chǎng)景；而2020～2025年，智能制作和智能家居的相關(guān)技能將走向老練，成為最典型的人工智能使用場(chǎng)景；2025年及之后，智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、智能助理等相關(guān)技能與政策將成形，促進(jìn)上述職業(yè)的人工智能使用完成迸發(fā)式增加。
陳述一起說(shuō)到，現(xiàn)在阻止人工智能核算開(kāi)展的首要應(yīng)戰(zhàn)在于四個(gè)方面：一是核算力的開(kāi)展還未達(dá)到需求；二是可用數(shù)據(jù)量有限；三是從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)踐運(yùn)用過(guò)程中，還面臨諸多應(yīng)戰(zhàn)和問(wèn)題；四是從使用場(chǎng)景到提供完善的職業(yè)解決方案還需時(shí)日。
我國(guó)工程院二局局長(zhǎng)高中琪說(shuō)，盡管我國(guó)人工智能使用開(kāi)展速度很快，但與發(fā)達(dá)國(guó)家特別是與美國(guó)比較，咱們?cè)谟布惴ǖ娜斯ぶ悄苤行募寄茴I(lǐng)域，還存在著顯著距離。
在他看來(lái)，盡管使用終端的開(kāi)展現(xiàn)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在硬件構(gòu)架的前面，但現(xiàn)在核算渠道現(xiàn)已難以滿意人工智能日益巨大的運(yùn)算需求。怎么加強(qiáng)底層的構(gòu)架建設(shè)、提高核算力，現(xiàn)已成為人工智能開(kāi)展的關(guān)鍵問(wèn)題。
王恩東說(shuō)，一個(gè)國(guó)家的GDP與其核算力呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)聯(lián)系，全球GDP排名前5的國(guó)家，與全球服務(wù)器出貨量前5名簡(jiǎn)直保持一致。而今日市值排名前10的巨子，比方蘋(píng)果、亞馬遜、谷歌、臉書(shū)、阿里巴巴、騰訊，等等，毫無(wú)例外地都是全球服務(wù)器收購(gòu)量最靠前幾名的公司——這說(shuō)明他們?cè)诤怂懔ι贤度氩环?。從某種意義上說(shuō)，核算力就是生產(chǎn)力。
“核算”“算法”“數(shù)據(jù)”，被稱作拉動(dòng)人工智能的“三駕馬車(chē)”，在機(jī)器學(xué)習(xí)“算法”不斷打破、巨大“數(shù)據(jù)”爆炸式增加的今日，“核算”能否成為人工智能蓬勃開(kāi)展的動(dòng)力引擎，備受等待。
事實(shí)上，回憶人工智能的開(kāi)展史，不難發(fā)現(xiàn)核算力在其間發(fā)揮關(guān)鍵作用。“圖靈先創(chuàng)造核算機(jī)，后創(chuàng)造人工智能，可以說(shuō)沒(méi)有核算就沒(méi)有人工智能，而人工智能，則讓核算力有了行進(jìn)的動(dòng)力，有了開(kāi)展的方向。”王恩東說(shuō)。
人工智能自1956年提出以來(lái)，閱歷了三個(gè)階段：第一個(gè)階段是20世紀(jì)60~70年代，人工智才能求經(jīng)過(guò)核算機(jī)來(lái)完成機(jī)器化的邏輯推理證明，但終究難以完成。第二個(gè)階段是20世紀(jì)70~90年代，核算機(jī)才能比之前幾十年已有了長(zhǎng)足的前進(jìn)，這時(shí)試圖經(jīng)過(guò)樹(shù)立根據(jù)核算機(jī)的專家體系來(lái)解決問(wèn)題，可是由于數(shù)據(jù)較少并且太局限于經(jīng)歷知識(shí)和規(guī)則，難以構(gòu)筑有效的體系。第三個(gè)階段是最近這幾年，根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技能的開(kāi)展，才逐漸步入快速開(kāi)展期。
“為何在第二階段到第三階段之間，人工智能有長(zhǎng)達(dá)30年的開(kāi)展阻滯？”美國(guó)工程院院士、美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校教授叢京生在大會(huì)上拋出這一問(wèn)題。
在他看來(lái)，近些年人工智能之所以可以再次迸發(fā)，一方面是互聯(lián)網(wǎng)、信息化、數(shù)字化帶來(lái)了大數(shù)據(jù)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，整個(gè)人類文明所取得的悉數(shù)數(shù)據(jù)中，有90%是曩昔兩年內(nèi)發(fā)生的，到2020年，全世界所發(fā)生的數(shù)據(jù)規(guī)劃將達(dá)到今日的44倍。
這么多的數(shù)據(jù)是怎么發(fā)生、存儲(chǔ)、互聯(lián)、處理的？背面依托的都是核算。這就是叢京生所說(shuō)的“另一方面”：核算才能的進(jìn)步。上世紀(jì)80年代，人們用到的核算機(jī)，每秒鐘可以履行200萬(wàn)到300萬(wàn)指令，現(xiàn)在每秒鐘就可以有1000億到2000億次指令運(yùn)算。
從這個(gè)視點(diǎn)說(shuō)，是核算點(diǎn)亮了人工智能。叢京生說(shuō)，“由于有了這些核算才能，才讓今日的人工智能無(wú)處不在。”
當(dāng)然，人工智能反過(guò)來(lái)也對(duì)核算提出更多需求和應(yīng)戰(zhàn)。比方，人工智能關(guān)于核算力的需求已遠(yuǎn)超摩爾定律的性能增加速度。
換句話說(shuō)，咱們需求更強(qiáng)的核算力。
此次大會(huì)對(duì)外發(fā)布了《2018我國(guó)人工智能核算力開(kāi)展陳述》，其間說(shuō)到，跟著時(shí)間的推移，人工智能在新式經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的使用場(chǎng)景將越來(lái)越多——
從現(xiàn)在開(kāi)端到2020年，包含人臉辨認(rèn)、語(yǔ)音辨認(rèn)、自然語(yǔ)言處理等生物辨認(rèn)技能和車(chē)輛辨認(rèn)、才智交管、智能路燈等才智城市技能將是人工智能最典型的使用場(chǎng)景；而2020～2025年，智能制作和智能家居的相關(guān)技能將走向老練，成為最典型的人工智能使用場(chǎng)景；2025年及之后，智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、智能助理等相關(guān)技能與政策將成形，促進(jìn)上述職業(yè)的人工智能使用完成迸發(fā)式增加。
陳述一起說(shuō)到，現(xiàn)在阻止人工智能核算開(kāi)展的首要應(yīng)戰(zhàn)在于四個(gè)方面：一是核算力的開(kāi)展還未達(dá)到需求；二是可用數(shù)據(jù)量有限；三是從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)踐運(yùn)用過(guò)程中，還面臨諸多應(yīng)戰(zhàn)和問(wèn)題；四是從使用場(chǎng)景到提供完善的職業(yè)解決方案還需時(shí)日。
我國(guó)工程院二局局長(zhǎng)高中琪說(shuō)，盡管我國(guó)人工智能使用開(kāi)展速度很快，但與發(fā)達(dá)國(guó)家特別是與美國(guó)比較，咱們?cè)谟布惴ǖ娜斯ぶ悄苤行募寄茴I(lǐng)域，還存在著顯著距離。
在他看來(lái)，盡管使用終端的開(kāi)展現(xiàn)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在硬件構(gòu)架的前面，但現(xiàn)在核算渠道現(xiàn)已難以滿意人工智能日益巨大的運(yùn)算需求。怎么加強(qiáng)底層的構(gòu)架建設(shè)、提高核算力，現(xiàn)已成為人工智能開(kāi)展的關(guān)鍵問(wèn)題。
