(0532)81117588

人工智能時(shí)代 誰(shuí)將成為“第一生產(chǎn)力”

發(fā)布時(shí)間：2018-9-17來(lái)源：中國青年報點(diǎn)擊：返回列表

原標題：人工智能時(shí)代，誰(shuí)將成為“第一生產(chǎn)力”

“人類(lèi)社會(huì )已經(jīng)快速步入到智慧時(shí)代，什么才是這個(gè)時(shí)代的核心驅動(dòng)力、生產(chǎn)力——是計算！”在近日由中國工程院信息與電子工程學(xué)部主辦的2018人工智能計算大會(huì )上，中國工程院院士、浪潮集團首席科學(xué)家王恩東給出這一觀(guān)點(diǎn)。

王恩東說(shuō)，一個(gè)國家的GDP與其計算力呈現出明顯的正相關(guān)關(guān)系，全球GDP排名前5的國家，與全球服務(wù)器出貨量前5名幾乎保持一致。而今天市值排名前10的巨頭，比如蘋(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)器采購量最靠前幾名的公司——這說(shuō)明他們在計算力上投入不菲。從某種意義上說(shuō)，計算力就是生產(chǎn)力。

“計算”“算法”“數據”，被稱(chēng)作拉動(dòng)人工智能的“三駕馬車(chē)”，在機器學(xué)習“算法”不斷突破、龐大“數據”爆炸式增長(cháng)的今天，“計算”能否成為人工智能蓬勃發(fā)展的動(dòng)力引擎，備受期待。

事實(shí)上，回顧人工智能的發(fā)展史，不難發(fā)現計算力在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用。“圖靈先發(fā)明計算機，后發(fā)明人工智能，可以說(shuō)沒(méi)有計算就沒(méi)有人工智能，而人工智能，則讓計算力有了前進(jìn)的動(dòng)力，有了發(fā)展的方向。”王恩東說(shuō)。

人工智能自1956年提出以來(lái)，經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一個(gè)階段是20世紀60~70年代，人工智能力圖通過(guò)計算機來(lái)實(shí)現機器化的邏輯推理證明，但最終難以實(shí)現。第二個(gè)階段是20世紀70~90年代，計算機能力比之前幾十年已有了長(cháng)足的進(jìn)步，這時(shí)試圖通過(guò)建立基于計算機的專(zhuān)家系統來(lái)解決問(wèn)題，但是由于數據較少并且太局限于經(jīng)驗知識和規則，難以構筑有效的系統。第三個(gè)階段是最近這幾年，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的發(fā)展，才逐漸步入快速發(fā)展期。

“為何在第二階段到第三階段之間，人工智能有長(cháng)達30年的發(fā)展停滯？”美國工程院院士、美國加州大學(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能夠再次爆發(fā)，一方面是互聯(lián)網(wǎng)、信息化、數字化帶來(lái)了大數據，據統計，整個(gè)人類(lèi)文明所獲得的全部數據中，有90%是過(guò)去兩年內產(chǎn)生的，到2020年，全世界所產(chǎn)生的數據規模將達到今天的44倍。

這么多的數據是如何產(chǎn)生、存儲、互聯(lián)、處理的？背后依靠的都是計算。這就是叢京生所說(shuō)的“另一方面”：計算能力的提高。上世紀80年代，人們用到的計算機，每秒鐘能夠執行200萬(wàn)到300萬(wàn)指令，如今每秒鐘就可以有1000億到2000億次指令運算。

從這個(gè)角度說(shuō)，是計算點(diǎn)亮了人工智能。叢京生說(shuō)，“因為有了這些計算能力，才讓今天的人工智能無(wú)處不在。”

當然，人工智能反過(guò)來(lái)也對計算提出更多需求和挑戰。比如，人工智能對于計算力的需求已遠超摩爾定律的性能增長(cháng)速度。

換句話(huà)說(shuō)，我們需要更強的計算力。

此次大會(huì )對外發(fā)布了《2018中國人工智能計算力發(fā)展報告》，其中提到，隨著(zhù)時(shí)間的推移，人工智能在新興經(jīng)濟和數字經(jīng)濟中的應用場(chǎng)景將越來(lái)越多——

從目前開(kāi)始到2020年，包括人臉識別、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等生物識別技術(shù)和車(chē)輛識別、智慧交管、智能路燈等智慧城市技術(shù)將是人工智能最典型的應用場(chǎng)景；而2020～2025年，智能制造和智能家居的相關(guān)技術(shù)將走向成熟，成為最典型的人工智能應用場(chǎng)景；2025年及之后，智能醫療、自動(dòng)駕駛、智能助理等相關(guān)技術(shù)與政策將成形，促使上述行業(yè)的人工智能應用實(shí)現爆發(fā)式增長(cháng)。

報告同時(shí)提到，目前阻礙人工智能計算發(fā)展的主要挑戰在于四個(gè)方面：一是計算力的發(fā)展還未達到需求；二是可用數據量有限；三是從實(shí)驗室到實(shí)際運用過(guò)程中，還面臨諸多挑戰和問(wèn)題；四是從應用場(chǎng)景到提供完善的行業(yè)解決方案還需時(shí)日。

中國工程院二局局長(cháng)高中琪說(shuō)，盡管我國人工智能應用發(fā)展速度很快，但與發(fā)達國家特別是與美國相比，我們在硬件算法的人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域，還存在著(zhù)明顯差距。

在他看來(lái)，雖然應用終端的發(fā)展已經(jīng)遠遠走在硬件構架的前面，但現在計算平臺已經(jīng)難以滿(mǎn)足人工智能日益龐大的運算需求。如何加強底層的構架建設、提升計算力，已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。（邱晨輝）

【關(guān)閉】