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人工智能产业背后的计算力

 时间:2019-11-16 16:54:42 阅读人数:2747


编者按:

目前,中国经济正在高质量地发展。人工智能已经成为加速新旧动能转化的重要驱动力。人工智能产业已经成为中国新经济的重要增长点。那么,人工智能应用背后的驱动力是什么?在中国发展人工智能产业有哪些优势?本期邀请中国工程院院士王恩东、中国新一代人工智能发展战略研究所执行主任龚克等专家详细解读。

近年来,人工智能发展非常迅速。如果说十年前,人工智能是“草的颜色可以从远处看到,但什么也没有”,今天它已经“让一百朵花盛开,春天充满花园”。

数据的爆炸式增长、算法创新的加速和计算能力的快速提高,使得人工智能在世界范围内从一个学术热点迅速转变为一个投资热点和一个工业热点。人工智能产业正在迅速扩张,市场需求也开始膨胀。

人工智能可以从数据中获取信息和知识。与以前计算机技术的应用相比,它具有更明显的溢出效益和更大的影响。因此,人工智能在当前国家推动的制造业转型升级和新旧动能转化中发挥着越来越重要的作用。计算能力是该行业人工智能的主要驱动力。

人工智能计算能力也是生产力

目前,我们正在进入一个智慧的时代。在智慧时代,计算能力就是生产力。生产力有几个要素:劳动者、劳动工具和劳动对象。在计算能力发展的过程中,发生了几次生产率的变化,而以前的变化主要是对劳动材料和工具的变化。进入智慧时代,生产力的三大要素深受人工智能的影响,带来了革命性的变化。然而,与以往不同,人工智能技术将对工人自身产生巨大影响,人工智能和人类混合智能将成为未来的趋势。

十年前,世界十大最有价值的企业大多位于传统行业,如能源、金融和通信。如今,世界上最有价值的公司基本上是那些与互联网人工智能相关的公司,如苹果和谷歌,以及国内公司,如阿里和腾讯。一方面,这些企业是世界上最大的,而另一方面,它们在计算功耗方面也是最大的。对计算能力的投资是评估一个企业价值,特别是其未来发展潜力的基础。

在国内城市中,在计算能力投资方面表现良好的城市在经济发展方面也名列前茅,新旧动能的转换比其他城市更快。从这个层面来看,计算能力和人工智能的投入对经济和社会发展越来越明显。

人工智能对计算能力的需求呈指数级增长。

人工智能技术的应用近年来发展迅速,谷歌大脑在2011年学会了了解猫。迄今为止,图像和图形识别在认知计算等方面发展迅速,计算能力的增强在这一过程中起着重要作用。随着人工智能的兴起,算法和数据的发展提供了支持,而计算能力和计算技术的创新起着更加关键的作用。

在实际应用中,与云计算和大数据应用相比,人工智能对计算能力的需求几乎是无止境的。传统计算,像事务处理一样,由于有限的应用规模和场景,不需要太多的计算能力。

当进入人工智能领域时,人工智能对计算能力的需求不是线性增长,而是指数增长。从2012年到现在,用于人工智能计算的计算量将每三个半月翻一番。

从2012年至今,人工智能的计算能力增长了30万倍,而同期芯片性能增长了约30倍,远远超出摩尔定律。因此,计算能力的提高也对体系结构提出了挑战。随着半导体技术逐渐接近极限,计算机发展迎来了建筑创新的黄金时期。通过架构创新,计算能力的提高更加令人满意。

人工智能面临的最大挑战之一是识别度不高,准确率不高。为了提高模型的准确性,必须提高模型的规模和精细度,并增加离线训练的频率。这需要更强的计算能力,并且还需要计算精度。例如,大型互联网公司或明星人工智能初创公司有能力部署大规模人工智能计算平台。该算法模型已达到1000亿个参数和1万亿个训练数据集。这些公司在人工智能培训方面处于领先地位。他们训练的算法领先。

在投资方面,人工智能领域50%以上的用户资金也投资于这些领域。英业达近年来发展迅速,因为他们在gpu方面有很强的优势。

未来五年中国人工智能基础设施产品复合增长率将超过33%,是普通it基础设施投资的三倍以上。现在阿里等互联网企业正在开发人工智能芯片,寒武纪等公司也在开发专门的人工智能芯片。随着对计算需求的增加,将出现越来越多的新架构、芯片和其他技术。

工业人工智能需要解决生态问题

人工智能正从人工智能本身的产业化发展到各个行业的人工智能,即从人工智能产业化发展到工业人工智能。

几年前,人工智能发展的主体基本上是大型互联网公司,加上像英美烟草这样的人工智能初创公司。互联网公司都用它自己来升级他们的原始业务或启动新的业务运营,比如对Tmall购物的明智推荐。

在人工智能初创公司开发算法并进行培训后,它们仍然需要向投资者证明它们需要投入更多资金。在这个过程中,它仍然主要投资于人工智能本身的工业发展。这一过程近年来发生了悄悄的变化。这似乎不是很快,但它已经发生了。

普通人在日常生活中经常会经历这些变化。例如,当他们去银行做生意时,他们面对的是智能终端设备而不是人力。目前,电信运营商和大型企业的热线服务不再是手工服务,而是智能系统。这些变化使许多企业意识到人工智能带来的巨大潜力。

为了发展人工智能并让它进入各种传统行业,我们不能仅仅依靠技术本身。生态学的作用将变得越来越重要。技术应该是工业化的,生态起着巨大的作用。中国在人工智能方面的投资与美国相当,但在核心技术和深入应用研究方面的投资仍需加强。

人工智能在中国的许多应用都是单点和单技术的应用,如人脸识别、时间检测、交通监控和管理等,应用非常广泛。

应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。要从根本上解决应用问题,必须建立一个开放的、集成的人工智能生态系统。从底层硬件到上层应用软件,行业的上、中、下游应紧密合作,为终端用户提供全面的解决方案,满足多样化、个性化的用户需求。只有这样,人工智能才能被很好地使用。

总的来说,无论是人工智能产业化还是工业人工智能,未来的发展空间都是巨大的,需要社会各界的共同投资。人工智能仍然是一项黑色技术,它在许多领域的应用才刚刚开始。未来发展空间很大,工业规模相当大。

(作者:王恩东,中国工程院院士,浪潮集团首席科学家)

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