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浪潮王恩东:计算是AI时代的核心驱动力

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浪潮王恩东:计算是AI时代的核心驱动力

【网易智能讯 9月12日消息】今天上午,由中国工程院信息与电子工程学部主办,浪潮集团承办的AICC 2018人工智能计算大会在北京举行。会上,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东发表了演讲,谈到了AI计算力的发展。

王恩东称,AI的发展离不开计算力的快速发展,某种意义上来讲,是计算点亮了AI,同时AI也反过来给计算带来新的挑战,数据和训练的任务量呈指数级增长,激发了对计算巨大的需求。从2012年至今,AI的计算力六年增长了几十万倍,但是按照摩尔定律,18个月芯片性能翻一倍。

以下为王恩东院士演讲实录(经网易智能整理):

在过去几年,人工智能飞速发展,应用越来越广泛。现在我们去高铁站、机场都能刷脸过闸,节省了排队时间;我们这样的大会也能做到语音实时识别翻译,大大提高了效率;很多人家里也有智能的家居,智能音箱或者语音遥控,让我们的生活更加舒适便捷……毫无疑问,人工智能正在对我们的生产生活产生革命性的变化,并且第四次产业革命已经来临(前三次为蒸汽时代、电气时代、信息时代),推动人类快速进入智慧时代。

在智慧时代,什么是核心的驱动力?我认为是计算。十年前,全球市值前十的公司有埃克森美孚、中石油、沃尔玛、中国移动、微软、AT&T等,大多是能源、通信企业,只有微软一家是IT企业。而今天市值前十的公司几乎都是信息技术与服务公司,比如苹果、亚马逊、Alphabet、微软、Facebook、阿里巴巴、腾讯,我们同时也看到,这些公司也是全球服务器采购量最靠前几名的公司,也就是说,它们在计算力上的投入也是最多,计算力为这些公司创造了价值。另外,从国家来看,GDP与计算力也呈现出明显的正相关关系。GDP排名前五的国家分别是美国、中国、日本、德国、英国,这个排名与服务器出货量前五名几乎是一致的。而从中国的地区角度来看,北上广和浙江,每万亿GDP服务器的需求远远大于其他省。所以计算力已经成为衡量社会经济发展水平非常重要的一个指标,可以说,计算力就是生产力。

回顾人工智能的发展史,不难发现计算力在其中发挥的关键作用,没有计算就没有人工智能,是计算让人工智能无处不在。人工智能自1956年提出以来,经历了三个阶段,在近年才逐渐步入快速发展期。

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经有了长足的进步,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。连接主义的神经网络算法这时出现,在80、90年代成为研究热点,但在当时这个算法并没有得到很好的应用,最重要原因就在于当时的CPU计算性能无法满足大规模神经网络高度并行运算的需求,缺乏足够的算力,同时也缺乏足够的数据来喂养神经网络,后来的很长时间基于神经网络算法的研究和应用一直处于低迷状态。

第三阶段是最近这几年基于深度神经网络技术的发展,我们都知道,这轮人工智能爆发背后有三大驱动力:数据、算力与算法,它们都与计算息息相关。一方面,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。这么多的数据是如何产生、存储、互联、处理的?其实都是计算设备和系统,包括服务器、云计算平台、物联网,还有我们的电脑、手机,可以说计算提供了数据。另一方面,近年来GPU等加速技术带来的计算力的跨越式发展给深度神经网络算法应用于大数据处理提供了可能性。2012年,Hinton与其学生设计了AlexNet卷积深度神经网络,并在GPU上实现,结果大大提高了对ImageNet的识别准确率。自那以后,随着计算力和深度神经网络模型的不断提升,对ImageNet的识别精度也不断刷新,甚至已经超过人类的识别精度。由此引发的各种应用引发带动了整个AI的革命与复兴。所以,从某种意义上,我们可以说,是计算是点亮了AI。

既然计算促进了人工智能发展,那么人工智能对计算有没有影响呢?答应是肯定的。人工智能反过来也促进了计算的变革与创新,两者相辅相成。随着人工智能应用快速落地并赋能更多的行业,数据和训练任务量呈指数级增长,激发了对计算的巨大需求。谷歌首席AI科学家Jeff Dean说,我们需要的是超过现在一百万倍的计算能力。OpenAI报告显示,从2012年以来,AI的计算力6年增长30万倍以上,但是按照摩尔定律,每18个月芯片性能才能翻倍。

在巨大需求的驱动下,GPU加速计算、可定制计算、异构计算架构得到快速发展,越来越多的公司使用FPGA、ASIC等定制芯片为人工智能加速,谷歌、百度等公司都推出了自主研发的芯片,AI芯片也成为了创投的热门领域。同时传统的计算模式,像半导体工艺到了一种极限,大家对量子计算也寄予很高的期望。

因此毫无疑问,计算是人工智能时代的一个重要的特点,在当前有哪些前沿的计算技术,如何提升计算力,应对人工智能的需求和挑战,人工智能将因为计算走向何处,这都是我们要研究的问题,我们今天组织这个会议就是希望聚集各方面的专家学者共同探讨人工智能计算的前沿技术与趋势,推动交流合作,共同提升计算力,推动人工智能的发展。(完)

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