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人工智能普及,計算仍是瓶頸

依靠強(qiáng)大的人臉識別技術(shù),自4月至今,已有多名逃犯在張學(xué)友巡回演唱會上落網(wǎng);手機(jī)屏幕缺陷的檢測早已告別人工時代,工業(yè)相機(jī)大顯神威;通過車輛軌跡和人車匹配,便可判斷私家車司機(jī)的駕照是否已因被扣滿12分或者其他違章而失效……

這些涉及安防、工業(yè)4.0、交通管理等各領(lǐng)域的成功案例,均得益于近幾年人工智能的飛速發(fā)展。而點(diǎn)亮人工智能的,是不斷提升的計算力。

在日前于京舉行的2018人工智能計算大會上,中國工程院院士、浪潮集團(tuán)首席科學(xué)家王恩東表示,回顧人工智能的發(fā)展史,不難發(fā)現(xiàn)計算力在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用,沒有計算就沒有人工智能,計算讓人工智能無處不在。

與計算力發(fā)展相輔相成

人工智能正在越來越多的行業(yè)得到應(yīng)用。中國工程院二局局長高中琪認(rèn)為,在中國,人工智能應(yīng)用比技術(shù)的發(fā)展速度更快、規(guī)模更大、積極性更高。他介紹說,清華大學(xué)的一份相關(guān)報告顯示,2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模已達(dá)到230多億元,同比增長67%。

不過,這一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并非一帆風(fēng)順,而是經(jīng)歷了兩段低迷期后才在最近幾年迎來了爆發(fā)。這其中,一直和計算力的發(fā)展相伴相生。“人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的背后有三大驅(qū)動力:數(shù)據(jù)、算力與算法,它們都與計算息息相關(guān)?!蓖醵鳀|認(rèn)為。

他介紹說,人工智能的概念在1956年被提出,迄今經(jīng)歷了3個發(fā)展階段。第一階段是上世紀(jì)60~70年代,人工智能力圖通過計算機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)器化的邏輯推理證明,但最終難以實(shí)現(xiàn);第二階段是上世紀(jì)70~90年代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法出現(xiàn)并成為研究熱點(diǎn),但由于當(dāng)時缺乏足夠的算力,也缺乏足夠的數(shù)據(jù)來喂養(yǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究和應(yīng)用一直處于低迷狀態(tài);第三階段是最近幾年,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展帶動了整個人工智能產(chǎn)業(yè)的革命與復(fù)興。

與此同時,人工智能反過來也促進(jìn)了計算的變革與創(chuàng)新。隨著人工智能應(yīng)用快速落地并賦能更多行業(yè),數(shù)據(jù)和訓(xùn)練任務(wù)量呈指數(shù)級增長,從而激發(fā)了對計算的巨大需求。谷歌人工智能總體業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Jeff Dean曾表示,“我們需要的是超過現(xiàn)在100萬倍的計算能力”。

聚焦中國應(yīng)用場景

此次大會還發(fā)布了《2018中國人工智能計算力發(fā)展報告》摘要版(以下簡稱《報告》)?!秷蟾妗凤@示,2017 年是中國人工智能發(fā)展的元年,人工智能的投資增長了10倍,算力提高了230.7%,數(shù)據(jù)量增加50%。

與此同時,中國應(yīng)用人工智能計算的主要行業(yè)包括:一是互聯(lián)網(wǎng),應(yīng)用場景有搜索引擎、電商用戶行為分析;二是政府部門,主要應(yīng)用場景為公共安全和公共服務(wù);三是醫(yī)療行業(yè),主要用于疾病預(yù)測診斷、信用風(fēng)險管理;四是金融行業(yè),主要應(yīng)用場景有知識管理和生成、在線業(yè)務(wù)人臉識別等。

浪潮人工智能和高性能計算部門總經(jīng)理劉軍介紹說,至2025年及以后,人工智能在新興經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用場景將越來越多。其中,從現(xiàn)在至2020 年,人臉識別、語音識別、自然語言處理等生物識別技術(shù)和車輛識別、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(yīng)用場景;2020 ~2025年,智能制造和智能家居的相關(guān)技術(shù)將走向成熟,成為最典型的應(yīng)用場景;2025年及之后,智能醫(yī)療、自動駕駛、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(yīng)用實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長。

未來路在何方

《報告》還顯示,人工智能計算的發(fā)展尚面臨諸多障礙。這主要包括算力的發(fā)展還未達(dá)到需求,可用數(shù)據(jù)量有限,從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用過程還面臨諸多挑戰(zhàn)和問題,同時從應(yīng)用場景到提供完善的行業(yè)解決方案還需時日。

以視覺安防應(yīng)用場景為例,北京曠視科技有限公司高級總監(jiān)安洋介紹說,目前機(jī)器視覺系統(tǒng)的發(fā)展尚不夠成熟。比如,已被廣泛應(yīng)用的人臉識別技術(shù)有一定的設(shè)定條件,要求不能是強(qiáng)光,攝像機(jī)不能太高,人的側(cè)臉度不能太大。辨認(rèn)的東西也只局限于人,亟待覆蓋到其他領(lǐng)域。同時,現(xiàn)有的系統(tǒng)無法做到預(yù)警預(yù)判。

要實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用場景的真正智能化,除了加強(qiáng)數(shù)據(jù)的整合和共享以及算法的優(yōu)化外,算力的進(jìn)一步提升至關(guān)重要。

事實(shí)上,人工智能對計算力的需求已遠(yuǎn)超摩爾定律的性能增長速度。相關(guān)報告顯示,2012年以來,人工智能訓(xùn)練中使用的計算力每3.5個月增長一倍,6年增長30萬倍以上。

面對如此強(qiáng)勁的計算力需求,未來將何去何從?

王恩東表示,在巨大需求的驅(qū)動下,GPU加速計算、可定制計算、異構(gòu)計算架構(gòu)將得到快速發(fā)展,越來越多的公司將使用定制芯片為人工智能加速。目前,谷歌、百度等公司都推出了自主研發(fā)的人工智能芯片,浪潮集團(tuán)也在此次大會上發(fā)布了超級人工智能服務(wù)器。

與此同時,量子計算機(jī)作為被普遍認(rèn)可的下一代計算技術(shù),能在幾秒鐘、幾分鐘內(nèi)運(yùn)算完成普通計算機(jī)需要幾百年甚至上千年才能完成的任務(wù)。雖然量子計算機(jī)還遠(yuǎn)未到應(yīng)用階段,但從一些科技巨頭的動向看,量子計算技術(shù)和人工智能的結(jié)合已成未來科技的最大熱門。

摘自《中國科學(xué)報》

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