《中國科學(xué)報》記者 閆潔

 

依靠強大的人臉識別技術(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)；手機屏幕缺陷的檢測早已告別人工時代，工業(yè)相機大顯神威；通過車輛軌跡和人車匹配，便可判斷私家車司機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)。”王恩東認為。

 

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實現(xiàn)機器化的邏輯推理證明，但最終難以實現(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，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》）。《報告》顯示，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)濟和數(shù)字經(jīng)濟中的應(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)展還未達到需求，可用數(shù)據(jù)量有限，從實驗室到實際應(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，要求不能是強光，攝像機不能太高，人的側(cè)臉度不能太大。辨認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。

 

要實現(xiàn)人工智能應(yīng)用場景的真正智能化，除了加強數(shù)據(jù)的整合和共享以及算法的優(yōu)化外，算力的進一步提升至關(guān)重要。

 

事實上，人工智能對計算力的需求已遠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，量子計算機作為被普遍認可的下一代計算技術(shù)，能在幾秒鐘、幾分鐘內(nèi)運算完成普通計算機需要幾百年甚至上千年才能完成的任務(wù)。雖然量子計算機還遠未到應(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。