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人工智能普及,计算仍是瓶颈

  依靠强大的人脸识别技术,自4月至今,已有多名逃犯在张学友巡回演唱会上落网;手机屏幕缺陷的检测早已告别人工时代,工业相机大显神威;通过车辆轨迹和人车匹配,便可判断私家车司机的驾照是否已因被扣满12分或者其他违章而失效……

  这些涉及安防、工业4.0、交通管理等各领域的成功案例,均得益于近几年人工智能的飞速发展。而点亮人工智能的,是不断提升的计算力。

  在日前于京举行的2018人工智能计算大会上,中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,回顾人工智能的发展史,不难发现计算力在其中发挥关键作用,没有计算就没有人工智能,计算让人工智能无处不在。

  与计算力发展相辅相成

  人工智能正在越来越多的行业得到应用。中国工程院二局局长高中琪认为,在中国,人工智能应用比技术的发展速度更快、规模更大、积极性更高。他介绍说,清华大学的一份相关报告显示,2017年中国人工智能产业的市场规模已达到230多亿元,同比增长67%。

  不过,这一产业的发展并非一帆风顺,而是经历了两段低迷期后才在最近几年迎来了爆发。这其中,一直和计算力的发展相伴相生。“人工智能产业爆发的背后有三大驱动力:数据、算力与算法,它们都与计算息息相关。”王恩东认为。

  他介绍说,人工智能的概念在1956年被提出,迄今经历了3个发展阶段。第一阶段是上世纪60~70年代,人工智能力图通过计算机实现机器化的逻辑推理证明,但最终难以实现;第二阶段是上世纪70~90年代,神经网络算法出现并成为研究热点,但由于当时缺乏足够的算力,也缺乏足够的数据来喂养神经网络,因此基于神经网络算法的研究和应用一直处于低迷状态;第三阶段是最近几年,基于深度神经网络技术的发展带动了整个人工智能产业的革命与复兴。

  与此同时,人工智能反过来也促进了计算的变革与创新。随着人工智能应用快速落地并赋能更多行业,数据和训练任务量呈指数级增长,从而激发了对计算的巨大需求。谷歌人工智能总体业务负责人Jeff Dean曾表示,“我们需要的是超过现在100万倍的计算能力”。

  聚焦中国应用场景

  此次大会还发布了《2018中国人工智能计算力发展报告》摘要版(以下简称《报告》)。《报告》显示,2017 年是中国人工智能发展的元年,人工智能的投资增长了10倍,算力提高了230.7%,数据量增加50%。

  与此同时,中国应用人工智能计算的主要行业包括:一是互联网,应用场景有搜索引擎、电商用户行为分析;二是政府部门,主要应用场景为公共安全和公共服务;三是医疗行业,主要用于疾病预测诊断、信用风险管理;四是金融行业,主要应用场景有知识管理和生成、在线业务人脸识别等。

  浪潮人工智能和高性能计算部门总经理刘军介绍说,至2025年及以后,人工智能在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多。其中,从现在至2020 年,人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术,将是人工智能最典型的应用场景;2020 ~2025年,智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟,成为最典型的应用场景;2025年及之后,智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形,促使上述行业的人工智能应用实现爆发式增长。

  未来路在何方

  《报告》还显示,人工智能计算的发展尚面临诸多障碍。这主要包括算力的发展还未达到需求,可用数据量有限,从实验室到实际应用过程还面临诸多挑战和问题,同时从应用场景到提供完善的行业解决方案还需时日。

  以视觉安防应用场景为例,北京旷视科技有限公司高级总监安洋介绍说,目前机器视觉系统的发展尚不够成熟。比如,已被广泛应用的人脸识别技术有一定的设定条件,要求不能是强光,摄像机不能太高,人的侧脸度不能太大。辨认的东西也只局限于人,亟待覆盖到其他领域。同时,现有的系统无法做到预警预判。

  要实现人工智能应用场景的真正智能化,除了加强数据的整合和共享以及算法的优化外,算力的进一步提升至关重要。

  事实上,人工智能对计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度。相关报告显示,2012年以来,人工智能训练中使用的计算力每3.5个月增长一倍,6年增长30万倍以上。

  面对如此强劲的计算力需求,未来将何去何从?

  王恩东表示,在巨大需求的驱动下,GPU加速计算、可定制计算、异构计算架构将得到快速发展,越来越多的公司将使用定制芯片为人工智能加速。目前,谷歌、百度等公司都推出了自主研发的人工智能芯片,浪潮集团也在此次大会上发布了超级人工智能服务器。

  与此同时,量子计算机作为被普遍认可的下一代计算技术,能在几秒钟、几分钟内运算完成普通计算机需要几百年甚至上千年才能完成的任务。虽然量子计算机还远未到应用阶段,但从一些科技巨头的动向看,量子计算技术和人工智能的结合已成未来科技的最大热门。

责任编辑:陈近梅

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