什么才是人工智能时代的核心驱动力、生产力——是计算!

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提出“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!”这一观点。

 

2018人工智能计算大会


人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

 

它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

 

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

 

“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。”王恩东说。

 

人工智能的“三架马车”:计算““算法”“数据”。人类在机器学习“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。

 

2018人工智能计算大会会议现场


 

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。

 

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。

 

在王恩东看来,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。

 

而如此庞大数据的产生、存储、互联、处理都是依靠计算。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。”

 

而今,面对着更多的需求和挑战,我们需要更强的计算力

 

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20202025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。

 

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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