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孫凝暉:拼算法還是拼新型基礎(chǔ)設(shè)施?中國(guó)如何選擇智能計(jì)算發(fā)展道路
近日,中國(guó)人大網(wǎng)刊登中國(guó)工程院院士、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所所長(zhǎng)孫凝暉在十四屆全國(guó)人大常委會(huì)專(zhuān)題講座上的講稿《人工智能與智能計(jì)算的發(fā)展》?,F(xiàn)將全文轉(zhuǎn)載如下,一同走進(jìn)高深莫測(cè)的人工智能世界。
委員長(zhǎng)、各位副委員長(zhǎng)、秘書(shū)長(zhǎng)、各位委員:
人工智能領(lǐng)域近年來(lái)正在迎來(lái)一場(chǎng)由生成式人工智能大模型引領(lǐng)的爆發(fā)式發(fā)展。2022年11月30日,OpenAI公司推出一款人工智能對(duì)話(huà)聊天機(jī)器人ChatGPT,其出色的自然語(yǔ)言生成能力引起了全世界范圍的廣泛關(guān)注,2個(gè)月突破1億用戶(hù),國(guó)內(nèi)外隨即掀起了一場(chǎng)大模型浪潮,Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各種大模型如雨后春筍般涌現(xiàn),2022年也被譽(yù)為大模型元年。當(dāng)前信息時(shí)代正加快進(jìn)入智能計(jì)算的發(fā)展階段,人工智能技術(shù)上的突破層出不窮,逐漸深入地賦能千行百業(yè),推動(dòng)人工智能與數(shù)據(jù)要素成為新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表。習(xí)近平總書(shū)記指出,把新一代人工智能作為推動(dòng)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動(dòng)力量,努力實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。黨的十八大以來(lái),以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,為高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。
01 計(jì)算技術(shù)發(fā)展簡(jiǎn)介
計(jì)算技術(shù)的發(fā)展歷史大致可分為四個(gè)階段,算盤(pán)的出現(xiàn)標(biāo)志著人類(lèi)進(jìn)入第一代——機(jī)械計(jì)算時(shí)代,第二代——電子計(jì)算的標(biāo)志是出現(xiàn)電子器件與電子計(jì)算機(jī),互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使我們進(jìn)入第三代——網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)正在進(jìn)入第四階段——智能計(jì)算。
早期的計(jì)算裝置是手動(dòng)輔助計(jì)算裝置和半自動(dòng)計(jì)算裝置,人類(lèi)計(jì)算工具的歷史是從公元1200年的中國(guó)算盤(pán)開(kāi)始,隨后出現(xiàn)了納皮爾籌(1612年)和滾輪式加法器(1642年),到1672年第一臺(tái)自動(dòng)完成四則運(yùn)算的計(jì)算裝置——步進(jìn)計(jì)算器誕生了。
機(jī)械計(jì)算時(shí)期已經(jīng)出現(xiàn)了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的一些基本概念。查爾斯?巴貝奇(Charles Babbage)提出了差分機(jī)(1822年)與分析機(jī)(1834年)的設(shè)計(jì)構(gòu)想,支持自動(dòng)機(jī)械計(jì)算。這一時(shí)期,編程與程序的概念基本形成,編程的概念起源于雅卡爾提花機(jī),通過(guò)打孔卡片控制印花圖案,最終演變?yōu)橥ㄟ^(guò)計(jì)算指令的形式來(lái)存儲(chǔ)所有數(shù)學(xué)計(jì)算步驟;人類(lèi)歷史的第一個(gè)程序員是詩(shī)人拜倫之女艾達(dá)(Ada),她為巴貝奇差分機(jī)編寫(xiě)了一組求解伯努利數(shù)列的計(jì)算指令,這套指令也是人類(lèi)歷史上第一套計(jì)算機(jī)算法程序,它將硬件和軟件分離,第一次出現(xiàn)程序的概念。
直到在二十世紀(jì)上半葉,出現(xiàn)了布爾代數(shù)(數(shù)學(xué))、圖靈機(jī)(計(jì)算模型) 、馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)(架構(gòu)) 、晶體管(器件)這四個(gè)現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的科學(xué)基礎(chǔ)。其中,布爾代數(shù)用來(lái)描述程序和硬件如CPU的底層邏輯;圖靈機(jī)是一種通用的計(jì)算模型,將復(fù)雜任務(wù)轉(zhuǎn)化為自動(dòng)計(jì)算、不需人工干預(yù)的自動(dòng)化過(guò)程;馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)提出了構(gòu)造計(jì)算機(jī)的三個(gè)基本原則:采用二進(jìn)制邏輯、程序存儲(chǔ)執(zhí)行、以及計(jì)算機(jī)由運(yùn)算器、控制器、存儲(chǔ)器、輸入設(shè)備、輸出設(shè)備這五個(gè)基本單元組成;晶體管是構(gòu)成基本的邏輯電路和存儲(chǔ)電路的半導(dǎo)體器件,是建造現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之塔的“磚塊”?;谝陨峡茖W(xué)基礎(chǔ),計(jì)算技術(shù)得以高速發(fā)展,形成規(guī)模龐大的產(chǎn)業(yè)。
從1946年世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC誕生到二十一世紀(jì)的今天,已經(jīng)形成了五類(lèi)成功的平臺(tái)型計(jì)算系統(tǒng)。當(dāng)前各領(lǐng)域各種類(lèi)型的應(yīng)用,都可以由這五類(lèi)平臺(tái)型計(jì)算裝置支撐。第一類(lèi)是高性能計(jì)算平臺(tái),解決了國(guó)家核心部門(mén)的科學(xué)與工程計(jì)算問(wèn)題;第二類(lèi)是企業(yè)計(jì)算平臺(tái),又稱(chēng)服務(wù)器,用于企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)管理、事務(wù)處理,當(dāng)前像百度、阿里和騰訊這些互聯(lián)網(wǎng)公司的計(jì)算平臺(tái)都屬于這一類(lèi);第三類(lèi)是個(gè)人電腦平臺(tái),以桌面應(yīng)用的形式出現(xiàn),人們通過(guò)桌面應(yīng)用與個(gè)人電腦交互;第四類(lèi)是智能手機(jī),主要特點(diǎn)是移動(dòng)便攜,手機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)中心,以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為主,它們分布式地部署在數(shù)據(jù)中心和手機(jī)終端;第五類(lèi)是嵌入式計(jì)算機(jī),嵌入到工業(yè)裝備和軍事設(shè)備,通過(guò)實(shí)時(shí)的控制,保障在確定時(shí)間內(nèi)完成特定任務(wù)。這五類(lèi)裝置幾乎覆蓋了我們信息社會(huì)的方方面面,長(zhǎng)期以來(lái)人們追求的以智能計(jì)算應(yīng)用為中心的第六類(lèi)平臺(tái)型計(jì)算系統(tǒng)尚未形成。
現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的發(fā)展大致可以劃分為三個(gè)時(shí)代。
IT1.0又稱(chēng)電子計(jì)算時(shí)代(1950-1970),基本特征是以“機(jī)”為中心。計(jì)算技術(shù)的基本架構(gòu)形成,隨著集成電路工藝的進(jìn)步,基本計(jì)算單元的尺度快速微縮,晶體管密度、計(jì)算性能和可靠性不斷提升,計(jì)算機(jī)在科學(xué)工程計(jì)算、企業(yè)數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛應(yīng)用。
IT2.0又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算時(shí)代(1980-2020),以“人”為中心?;ヂ?lián)網(wǎng)將人使用的終端與后臺(tái)的數(shù)據(jù)中心連接,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用通過(guò)智能終端與人進(jìn)行交互。以亞馬遜等為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司提出了云計(jì)算的思想,將后臺(tái)的算力封裝成一個(gè)公共服務(wù)租借給第三方用戶(hù),形成了云計(jì)算與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。
IT3.0又稱(chēng)智能計(jì)算時(shí)代,始于2020年,與IT2.0相比增加了“物”的概念,即物理世界的各種端側(cè)設(shè)備,被數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化,實(shí)現(xiàn)“人-機(jī)-物”三元融合。智能計(jì)算時(shí)代,除了互聯(lián)網(wǎng)以外,還有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,支撐各類(lèi)終端通過(guò)端邊云實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián),終端、物端、邊緣、云都嵌入AI,提供與ChatGPT類(lèi)似的大模型智能服務(wù),最終實(shí)現(xiàn)有計(jì)算的地方就有AI智能。智能計(jì)算帶來(lái)了巨量的數(shù)據(jù)、人工智能算法的突破和對(duì)算力的爆發(fā)性需求。
02 智能計(jì)算發(fā)展簡(jiǎn)介
智能計(jì)算包括人工智能技術(shù)與它的計(jì)算載體,大致歷經(jīng)了四個(gè)階段,分別為通用計(jì)算裝置、邏輯推理專(zhuān)家系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)計(jì)算系統(tǒng)、大模型計(jì)算系統(tǒng)。
智能計(jì)算的起點(diǎn)是通用自動(dòng)計(jì)算裝置(1946年)。艾倫·圖靈(Alan Turing)和馮·諾依曼(John von Neumann)等科學(xué)家,一開(kāi)始都希望能夠模擬人腦處理知識(shí)的過(guò)程,發(fā)明像人腦一樣思考的機(jī)器,雖未能實(shí)現(xiàn),但卻解決了計(jì)算的自動(dòng)化問(wèn)題。通用自動(dòng)計(jì)算裝置的出現(xiàn),也推動(dòng)了1956年人工智能(AI)概念的誕生,此后所有人工智能技術(shù)的發(fā)展都是建立在新一代計(jì)算設(shè)備與更強(qiáng)的計(jì)算能力之上的。
艾倫·圖靈(左)和馮·諾依曼
智能計(jì)算發(fā)展的第二階段是邏輯推理專(zhuān)家系統(tǒng)(1990年)。E.A.費(fèi)根鮑姆(Edward Albert Feigenbaum)等符號(hào)智能學(xué)派的科學(xué)家以邏輯和推理能力自動(dòng)化為主要目標(biāo),提出了能夠?qū)⒅R(shí)符號(hào)進(jìn)行邏輯推理的專(zhuān)家系統(tǒng)。人的先驗(yàn)知識(shí)以知識(shí)符號(hào)的形式進(jìn)入計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能夠在特定領(lǐng)域輔助人類(lèi)進(jìn)行一定的邏輯判斷和決策,但專(zhuān)家系統(tǒng)嚴(yán)重依賴(lài)于手工生成的知識(shí)庫(kù)或規(guī)則庫(kù)。這類(lèi)專(zhuān)家系統(tǒng)的典型代表是日本的五代機(jī)和我國(guó)863計(jì)劃支持的306智能計(jì)算機(jī)主題,日本在邏輯專(zhuān)家系統(tǒng)中采取專(zhuān)用計(jì)算平臺(tái)和Prolog這樣的知識(shí)推理語(yǔ)言完成應(yīng)用級(jí)推理任務(wù);我國(guó)采取了與日本不同的技術(shù)路線(xiàn),以通用計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ),將智能任務(wù)變成人工智能算法,將硬件和系統(tǒng)軟件都接入通用計(jì)算平臺(tái),并催生了曙光、漢王、科大訊飛等一批骨干企業(yè)。
符號(hào)計(jì)算系統(tǒng)的局限性在于其爆炸的計(jì)算時(shí)空復(fù)雜度,即符號(hào)計(jì)算系統(tǒng)只能解決線(xiàn)性增長(zhǎng)問(wèn)題,對(duì)于高維復(fù)雜空間問(wèn)題是無(wú)法求解的,從而限制了能夠處理問(wèn)題的大小。同時(shí)因?yàn)榉?hào)計(jì)算系統(tǒng)是基于知識(shí)規(guī)則建立的,我們又無(wú)法對(duì)所有的常識(shí)用窮舉法來(lái)進(jìn)行枚舉,它的應(yīng)用范圍就受到了很大的限制。隨著第二次AI寒冬的到來(lái),第一代智能計(jì)算機(jī)逐漸退出歷史舞臺(tái)。
直到2014年左右,智能計(jì)算進(jìn)階到第三階段——深度學(xué)習(xí)計(jì)算系統(tǒng)。以杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)等為代表的連接智能學(xué)派,以學(xué)習(xí)能力自動(dòng)化為目標(biāo),發(fā)明了深度學(xué)習(xí)等新AI算法。通過(guò)深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)學(xué)習(xí),大幅提升了模型統(tǒng)計(jì)歸納的能力,在模式識(shí)別①等應(yīng)用效果上取得了巨大突破,某些場(chǎng)景的識(shí)別精度甚至超越了人類(lèi)。以人臉識(shí)別為例,整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程相當(dāng)于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整的過(guò)程,將大量的經(jīng)過(guò)標(biāo)注的人臉圖片數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)間參數(shù)調(diào)整,讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果的概率無(wú)限逼近真實(shí)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出真實(shí)情況的概率越大,參數(shù)就越大,從而將知識(shí)和規(guī)則編碼到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)中,這樣只要數(shù)據(jù)足夠多,就可以對(duì)各種大量的常識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí),通用性得到極大的提升。連接智能的應(yīng)用更加廣泛,包括語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等。在計(jì)算載體方面,中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所2013年提出了國(guó)際首個(gè)深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu),國(guó)際知名的硬件廠(chǎng)商英偉達(dá)(NVIDIA)持續(xù)發(fā)布了多款性能領(lǐng)先的通用GPU芯片,都是深度學(xué)習(xí)計(jì)算系統(tǒng)的典型代表。
- 原標(biāo)題:人工智能與智能計(jì)算的發(fā)展 本文僅代表作者個(gè)人觀(guān)點(diǎn)。
- 責(zé)任編輯: 史岱君 
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