人工智能写诗对联、神经医学人工智能研究最新进展、人工智能交通融合感知与数字孪生解决方案、精准医疗辅助诊断平台……10月26日，2021人工智能计算大会在北京召开北京，多项人工智能技术应用创新成果吸引了众多观众互动。
会上，中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东等专家深入探讨了新数字经济下计算将如何向智能计算转变，智能计算如何赋能科技创新，社会治理和产业升级。解答了人工智能行业的热点问题，如人工智能如何发展人类逻辑，如何与应用场景相结合。
“人工智能从五六年前的‘黑科技’变成了今天的‘热门科技’，我们看到前沿研究不断涌现，比如通过Alpha Fold 2模型预测人类蛋白质序列，通过脑机界面研究让猴子用头脑玩游戏，同时我们也看到人工智能与各行各业深度融合，改变着一、第三产业二、和各行各业的生产方式大脑、无人化运营模式不断涌现，这些新的基础设施正在加速智慧时代的到来。”王恩东表示，人工智能成为“热门技术”的关键在于加强新基建，释放多重算力的价值，其中计算系统创新是关键。
2020年人工智能加速芯片总算力超过通用CPU
今年人工智能计算大会的主题是“智能计算新世界”。发布会现场，由浪潮人工智能研究院研发的全球最大中文AI海量模型“元1.0”成为全场焦点。大量参与者排队与“Yuan1.0”互动。亲身体验由人工智能驱动的内容制作方式的革命。
“2020年，人工智能加速芯片提供的总算力已经超过通用CPU（中央处理器）。预计到2025年，加速芯片提供的算力可能超过80%。”王恩东说。
“随着人工智能的大规模发展，算力成为决定性力量，智能计算是智能时代的核心生产力。”王恩东表示，人工智能带来了算力需求的指数级增长，计算产业面临多元化、量化、生态离散化交织的趋势和挑战。一方面，多样化的智能场景需要多样化的算力，庞大的量化模型、数据和应用规模需要巨大的算力，算力成为人工智能持续发展的重中之重；另一方面，从芯片到算力的转化还有巨大的差距，倍数算力的价值还没有完全释放出来。如何快速完成从多芯片到计算系统的创新，成为推动人工智能产业发展的关键环节。
人工智能如何发展出类人逻辑
人工智能如何通过逻辑、意识和推理来发展人类的认知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。
“目前，通过大规模数据训练具有巨大参数的巨大模型被认为是实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东认为，随着巨型模型的兴起ibms技术需求，巨大的量化已经成为未来人工智能发展的一个非常重要的趋势。
世界领先的 AI 公司已在大型模型上投入巨资。谷歌、微软、英伟达、浪潮、致远研究院、百度、阿里等公司相继推出了自己的巨款。
王恩东介绍，巨量化的一个核心特点是模型参数多，训练数据量大。 “以‘.0’为例，参数个数高达2457亿，训练数据集规模达到2457亿。”
应用面临困境，人工智能如何与应用场景结合
很多人会疑惑：人工智能这么好，怎么能和我的业务和应用场景结合起来呢？我想通过AI技术进行智能改造，但是没有人懂算法和模型，也没有好用的AI开发平台。算法模型这么多，在应用中如何找到不同算法的最优组合？
“了解这一点的人往往集中在科研机构或龙头企业，这些地方集中了最优秀的AI人才，但对传统行业的需求场景和商业规律缺乏深入的了解。”对于当前人工智能从技术到应用的困境，王恩东指出。
埃森哲的一份调查报告显示，超过 70% 的技术研究机构和科技公司缺乏需求场景、领域知识和数据，超过 70% 的行业用户缺乏技术人才、AI 平台和实践能力。
王恩东认为，当前人工智能技术与产业链脱节，生态离散化已成为制约人工智能技术水平、应用规模、产业进步的瓶颈。 “为释放多元算力价值，推动人工智能创新，需要重视智能计算系统创新，加大人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，从架构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等领域已形成分工明确、协同创新的局面，要加快开放标准建设，通过标准化将多元化算力转化为可调度资源标准，让计算能力好用好用。”
（光明日报记者袁宇飞）
