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专家人工智能飞速发展人类计算能力显然跟不

2019/05/15 来源:陇南信息港

导读

前不久,在中国工程院信息与电子工程学部举行的届人工智能计算大会上,出现了一个很是有趣的景象。作为连续3次夺得全球超算500强的超级计

前不久,在中国工程院信息与电子工程学部举行的届人工智能计算大会上,出现了一个很是有趣的景象。作为连续3次夺得全球超算500强的超级计算机神威太湖之光的运营者,清华大学教授、国家超级计算无锡中心主任杨广文受邀来到会场,并就超算在人工智能领域如何显神威作了主题发言。但在他的发言前后,与会者纷纭谈到的观点却是:在人工智能飞速发展的今天,人类的计算能力显然有些跟不上了。

这当然不是针对杨广文,也非神威太湖之光,后者已足够快了它是世界台运行速度超10亿亿次/秒的超级计算机,性能指标超过全球500强超算榜单第二至第六名5台超级计算机的总和,速度相当于普通家用电脑的200万倍。

然而,相比人类的大脑也就是人工智能学习的对象,目前人类创造出的任何一台计算机,哪怕是超级计算机,又都显得太慢了。在神威太湖之光之前,天河二号曾六度称雄全球超算榜单,如今位居第二,但人脑的计算能耗比则是其200万倍。摹拟人脑对当下的超算仍是一件渴望不可及的任务。

正如此次大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东所说,虽然人工智能如今迎来蓬勃发展,但仍是挑战重重,这其中在他看来排在位的,就是计算性能。也因此,这次大会主题有两个关键词:人工智能和计算。

人工智能将带世界工厂走向世界智能工厂?

无论从哪个方面来看,人工智能都极可能是人类未来社会的大势所趋。在会场上,中国工程院一名专家列举了人工智能正带给人们的一些革命性变化。

在医疗领域,图象识别技术可以促进癌症诊断的准确性。在农业领域,种植者可以利用深度学习促进农作物产量增长。在能源行业,人工智能提升了勘探效力和装备可靠性。在金融服务行业,人工智能应用降低了决策成本,金融数据得以更快速的分析。

更为重要的是,人工智能正在从娃娃抓起。

王恩东注意到,今年9月开学季,孩子们迎来的开学课,就请出对战阿尔法的柯洁,以及和郎朗PK琴技的意大利钢琴机器人TEO。前不久,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》(以下称《规划》),其中就提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程。

在中国工程院这位专家看来,《计划》的出台,可以看作我国正式将人工智能上升为国家战略的表现,从而促使我国从世界工厂向世界智能工厂转型。这位专家相信,在新的政策驱动下,我国人工智能的发展将更加迅猛。

业内人士谈及人工智能,离不开3个关键词:计算、算法、数据。

这位专家说,如今,算法的突破和数据洪流的爆发,成绩了人工智能行业,并使得几乎所有的机器辅助功能都成为可能更好的电影推荐、智能穿着,乃至无人驾驶汽车、预防性医疗保健,都近在眼前,或即将实现。

美好的蓝图却让他有了一个担心,这种担心,就来自发展人工智能的一个要素:计算。

这位专家说,目前我国运用终端的发展远远走在硬件架构的前面,现有计算平台已经不足以完成人工智能对庞大运算量的需求。

这一轮人工智能浪潮的是计算?

在中国工程院这位专家看来,中国拥有世界的移动互联市场,具有非常庞大的数据量,这为我国发展人工智能创造了得天独厚的基础;同时,深度学习框架的开发和开源,使得人工智能算法的开发愈来愈便捷,相比之下,计算平台就成为本轮推动人工智能进步的重要因素。

王恩东同意这位专家的这1说法,他打了一个比方,来说明计算的重要性。

他说,图灵同时被称作计算机科学之父和人工智能之父,而他先发明的是计算机基本原型,人工智能则是后来提出的。从这个角度来看,计算机是大儿子,人工智能则是二儿子。

王恩东说,纵观几十年来的发展来看,大儿子和二儿子的特点并不一样,前者比较稳重,比较有耐性,不调皮不捣蛋,如摩尔定律所说,依照某个规律持续发展。后者则比较活跃,有创新思维,敢冒险,但也经历了三落三起。

如今,学界一个共识是,人们又迎来了人工智能研究的又一起,即又一个发展高峰。在王恩东看来,这次二儿子的发展高峰,正是大儿子迅猛发展所带来的。

当天会场的楼下,摆放着数十台样式各异的计算机、服务器。王恩东说,这其中一台小小服务器的计算速度,就是20年前快计算机的60倍。正是由于计算能力的快速发展,结合互联、物联带来的海量数据和深度学习等先进算法,才共同催生了第三次人工智能浪潮。

而这一次浪潮,在王恩东看来,离不开计算、算法和数据的发展,而计算,是这一切的基础。

现在我们说计算芯片,除了原来的CPU,还出现了GPU,以及谷歌的TPU,乃至还有DPU,为何有这样一堆PU,说到底,就是计算性能还不够!王恩东说,必须要大力整合发展一批专用芯片,提供一个先进的计算平台,整合这些框架,避免再陷入到上两次人工智能的窘境里去。

即便是做应用的人,对此也有类似的感受。微软首位华人全球技术院士、微软首席语音科学家黄学东在大会上表示,今天包括智能语音在内的智能产品,由于需要实时,所以还需要更加强大的GPU,更加强大的计算能力作支持,如此人类才有希望真正用上超人水平的语音识别。

做人工智能的,不懂计算,做计算的,不懂人工智能?

在人工智能研究者眼中,包括超级计算机在内的计算设备,只是人工智能发展的一个要素,而从杨广文这些超级计算机运营者的角度来看,人工智能更像是超级计算机这个大平台的一个应用。当然,角度的不同,其实不妨碍二者互为支持,碰撞火花。

事实上,包括神威太湖之光在内的超级计算机,已能够满足一定程度的人工智能研究,但在杨广文看来,目前一个很大的问题就在于衔接:很多做人工智能、懂算法的人,不会用超算;而专心做超算的人,又对人工智能不太了解。这是一个大问题。

去年11月,中科院软件研究所研究员杨超等人取得2016年度高性能计算应用奖戈登贝尔奖。这是近30年来,中国超算应用团队次获得被誉为超级计算机应用领域诺贝尔奖的奖项。

按照杨广文的说法,当时,包括杨超等在内的计算机科学家所要做的,就是将算法写成可以在计算机上履行的程序。这个过程十分困难,而要把这个程序,移植到神威太湖之光上更是艰辛!

不过据他透露,包括神威太湖之光在内的超算,正在展开大量的移植优化工作,目的就是降低人工智能使用超算的门坎,未来诸如语音、图形图像、医疗、智能交通等在内的人工智能应用,争取都能找到相应的计算平台。

当然,人工智能大潮来袭,计算性能的提升只是一个问题,此外,还有其他关键问题亟待科学家解决。比如,香港浸会大学副教授褚晓文在大会上所提到的:为什么今天有这么多深度学习软件,但它们的性能却有如此大的差异?

他说,在过去11年里,内存带宽仅仅提升了15~16倍,而计算能力则提升了30~50倍,这说明内存的性能和计算的性能之间的差距,在逐渐拉大,这也是GPU计算今天面临的一个巨大挑战在相对强悍的计算能力和相对薄弱的内存访问之间,横跨的那一道鸿沟。

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