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人工智能“熱科技”如何落地應(yīng)用
2021-10-28 09:10:59 來(lái)源:光明日?qǐng)?bào) 編輯:

人工智能作詩(shī)、寫對(duì)聯(lián),神經(jīng)醫(yī)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(shù)字孿生解決方案,精準(zhǔn)醫(yī)療輔助診斷平臺(tái)……10月26日,2021人工智能計(jì)算大會(huì)在北京舉行,一批人工智能技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新成果吸引了不少觀眾互動(dòng)。

會(huì)上,包括中國(guó)工程院院士、浪潮首席科學(xué)家王恩東在內(nèi)的專家深入探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)新格局下,計(jì)算如何向智算轉(zhuǎn)型,智算如何賦能科技創(chuàng)新、社會(huì)治理及產(chǎn)業(yè)升級(jí),并對(duì)人工智能如何發(fā)展出像人類的邏輯、如何跟應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)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(xiàn),比如通過(guò)Alpha Fold 2模型,預(yù)測(cè)人類蛋白質(zhì)序列,通過(guò)腦機(jī)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(xiàn),這些新基建正在加速推動(dòng)著智慧時(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(qiáng)新基建,釋放多元算力價(jià)值,其中計(jì)算系統(tǒng)的創(chuàng)新是關(guān)鍵。

2020年人工智能加速芯片的計(jì)算力總和超過(guò)通用CPU

今年的人工智能計(jì)算大會(huì)以“智算·新際”為主題。在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng),浪潮人工智能研究院開(kāi)發(fā)的全球最大規(guī)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(duì)與“源1.0”互動(dòng),親身感受由人工智能驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容生產(chǎn)方式變革。

“2020年,人工智能加速芯片所交付的計(jì)算力總和已經(jīng)超過(guò)了通用CPU(中央處理器)。預(yù)計(jì)到2025年,加速芯片所提供的計(jì)算力可能超過(guò)80%。”王恩東表示。

“隨著人工智能的規(guī)?;l(fā)展,算力已經(jīng)成為決定性的力量,智慧計(jì)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(shù)級(jí)增長(zhǎng)的算力需求,計(jì)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(shì)與挑戰(zhàn)。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(shù)據(jù)和應(yīng)用規(guī)模需要巨量的算力,算力已經(jīng)成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的重中之重;另一方面,從芯片到算力的轉(zhuǎn)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(jì)算系統(tǒng)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(jié)。

人工智能如何發(fā)展出像人類的邏輯

人工智能如何發(fā)展出像人類具備邏輯、意識(shí)和推理的認(rèn)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(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練超大參數(shù)量的巨量模型,被認(rèn)為是非常有希望實(shí)現(xiàn)通用人工智能的一個(gè)重要方向?!蓖醵鳀|認(rèn)為,隨著巨量模型的興起,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(shì)。

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(dá)、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(shù)多、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大。“以‘源1.0’為例,其參數(shù)量高達(dá)2457億,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模達(dá)到5000GB。”

應(yīng)用面臨困局,人工智能如何跟應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)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(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合?我想通過(guò)AI技術(shù)做智能化轉(zhuǎn)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(tái),算法模型那么多,如何找到不同算法在應(yīng)用中的最優(yōu)組合?

“懂這些的人,往往都集中在科研機(jī)構(gòu)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(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的需求場(chǎng)景、業(yè)務(wù)規(guī)律的深入理解?!睂?duì)于當(dāng)前人工智能從技術(shù)到應(yīng)用所面臨的困局,王恩東指出。

來(lái)自埃森哲的一份調(diào)研報(bào)告顯示,70%以上有技術(shù)的研究機(jī)構(gòu)、科技公司缺需求場(chǎng)景、領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù),70%以上的行業(yè)用戶缺技術(shù)人才、AI平臺(tái)和實(shí)踐能力。

王恩東認(rèn)為,目前人工智能的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈條脫節(jié),生態(tài)離散化成為制約人工智能技術(shù)上水平、應(yīng)用上規(guī)模、產(chǎn)業(yè)上臺(tái)階的瓶頸。“要想釋放多元算力價(jià)值、促進(jìn)人工智能創(chuàng)新,既要重視智算系統(tǒng)的創(chuàng)新,加大人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),把從技術(shù)到應(yīng)用的鏈條設(shè)計(jì)好,從體系結(jié)構(gòu)、芯片設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)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(biāo)準(zhǔn)建設(shè),通過(guò)統(tǒng)一、規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn),將多元化算力轉(zhuǎn)變?yōu)榭烧{(diào)度的資源,讓算力好用、易用?!?/p>

(記者 袁于飛)

關(guān)鍵詞: 巨量模型 人工智能 場(chǎng)景 巨量 人工智能技術(shù)

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