未來10年，低階感知智能將向高階決策智能躍遷，將是人工智能算力的“超摩爾時代”
過去40年，信息時代基礎設施三要素——計算、傳輸和存儲，其能力都提高了近百萬倍。進入人工智能發展新階段，算法、數據、計算、傳輸、存儲進一步構成了新型基礎設施建設的多個要素。這些要素相互促進、快速融合、循環迭代，以全新基礎設施架構實現信息化、互聯化、移動化和智能化“四浪”疊加，孕育創新發展的新動能。
我們判斷，未來10年，低階感知智能將向高階決策智能躍遷。過去5年，人工智能在多個方面超越人類。人臉識別證明了機器初級視覺感知任務的能力是人類的上萬倍。隨著現實世界的算力和數據指數增長式的累積，人工智能將向具有高度不確定性、多任務融合、復雜推理等特點的高階智能突破，有望實現看、聽、理解、規劃和控制等能力的重大躍升。
未來10年，將是人工智能算力的“超摩爾時代”。一方面，芯片制程技術從7納米、5納米到3納米不斷突破；另一方面，通過將人工智能算法和算力耦合設計，智能芯片的算力密度提升將超越摩爾定律的約束，從而帶來性價比更高的智能算力，讓算力無處不在。5G傳輸技術的疊加，也將以更大的傳輸帶寬、更低的延時，讓智能實時、可感、泛在。
未來10年，人工智能跨學科將加快突破。人工智能的邊界將被打破，范圍將進一步拓展，并帶來多維度技術和各應用場景的深度結合、疊加，產生更具沖擊力和顛覆性的人工智能體驗。以醫療領域為例，將有望從醫療大數據時代進入醫療大智能時代，從強調醫療數據的量大轉變為數據的價值密度大，真正讓智能技術深度參與其中。人工智能和高性能計算技術有望提高篩選藥物的準確性和效率，成為國產創新藥物研發突破的利器。
搶占人工智能發展的制高點，關鍵在人才。只有前瞻布局、廣招天下英才，才能在科技競爭中掌握主動權。在產業發展戰略、創新突破方向選擇上，具備國際視野的領軍人物更能準確地把握和拓展邊界，領軍人物對人工智能技術和商業的未來判斷不可替代；聚集交叉學科頂級人才的團隊，往往具備更全面的技術視野及突破性的創新能力，是帶動人工智能技術飛躍的關鍵因素；優秀的人工智能團隊能更好地推動人工智能深度融入各行各業，在產業升級換代過程中扮演越來越重要的基礎性角色，成為創新的重要原動力。
伴隨我國新一代人工智能戰略的深入推進，加強高端人才隊伍建設，人工智能的“頭雁”效應會更加強勁。如此，就能發揮人工智能對新型基礎設施的“點亮”效應，加快推動我國的科技革命和產業變革。
來源：《人民日報》
