当前位置: 首页 > 科技观察

人工智能“热点技术”如何应用

时间:2023-03-13 03:10:15 科技观察

人工智能赋诗对联、神经医学人工智能研究最新进展、人工智能交通融合感知与数字孪生解决方案、精准医疗辅助诊断平台……10月26日,2021人工智能计算大会在北京召开,多项人工智能技术应用的创新成果吸引了众多观众互动。会上,中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东等专家深入探讨了新数字经济下计算如何向智能计算转型、智能计算如何赋能科技创新、社会治理等。和产业升级,以及人工智能的影响如何开发类人逻辑,如何与应用场景相结合等人工智能产业热点问题得到解答。“人工智能已经从五六年前的‘黑科技’变成了今天的‘热门技术’。我们看到前沿研究层出不穷,比如通过AlphaFold2模型预测人体蛋白质序列,研究脑机接口等。”.,让猴子用脑子玩游戏的同时,我们也看到人工智能正在与各行各业深度融合,改变着一二三产业的生产方式,以及各行各业的大脑和无人化运营模式不断涌现,这些新的基础设施正在加速智能时代的到来。”王恩东表示,人工智能成为“热门技术”,关键在于强化新基建,释放多种算力的价值,其中计算系统的创新是关键。2020年,人工智能总算力智能加速芯片将超越通用CPU发布会现场,由浪潮人工智能研究院研发的全球最大中文AI海量模型“元1.0”成为全场焦点。与“元1.0”互动,体验人工智能驱动的内容生产模式的变革。”2020年,人工智能加速器芯片交付的总计算能力已经超过通用CPU(中央处理器)。预计到2025年,加速器芯片提供的计算能力可能超过80%。”王恩东说。“随着人工智能的大规模发展,计算能力成为决定性力量,智能计算是核心生产力。智能时代。”王恩东表示,人工智能带来了算力需求的指数级增长,计算产业面临着多元化、巨量化和生态离散化交织的趋势和挑战。一方面,多样化的智能场景需要多样化的算力,庞大的量化模型、数据和应用规模需要庞大的算力。算力成为人工智能持续发展的重中之重;另一方面,从芯片到算力的转化还存在巨大差距,多算力的价值还没有完全释放。如何快速完成从多芯片到计算系统的创新,成为推动人工智能产业发展的关键环节。人工智能如何发展出类人的逻辑人工智能如何发展出像人一样具有逻辑、意识和推理能力的认知能力,是人工智能研究一直探索的方向。“目前,通过大量参数的大规模数据训练,被认为是实现通用人工智能的一个重要方向。”王恩东认为,随着大规模模型的兴起,大规模量化已经成为未来人工智能发展的一个非常重要的趋势。世界知名的领先人工智能公司在海量模型上投入巨资。谷歌、微软、英伟达、浪潮、致远研究院、百度、阿里等公司相继推出了自己的海量模型。在王恩东看来,巨量化的核心特征之一就是模型参数多,训练数据量大。“以‘Source1.0’为例,参数数量高达2457亿,训练数据集规模为5000GB。”应用面临困难,很多人会困惑人工智能如何与应用场景结合:人工智能这么好,但我如何将它与我的业务和应用场景结合起来?想用AI技术做智能化改造,但算法和模型没人懂,也缺乏好用的AI开发平台。算法模型那么多,如何找到应用不同算法的最优组合?“了解这些的人,往往集中在科研机构或龙头企业,这些地方集中了最优秀的AI人才,但对传统行业的需求场景和业务规律缺乏深刻理解。”对于当前人工智能从技术到应用智能面临的困境,王恩东指出。埃森哲的一份研究报告显示,超过70%的技术研究机构和科技公司缺乏需求场景、领域知识和数据,超过70%的行业用户缺乏技术人才、AI平台和实践能力。王恩东认为,当前人工智能技术与产业链脱节,生态离散化已成为制约人工智能技术水平、应用规模和产业进步的瓶颈。“为释放多种算力的价值,推动人工智能的创新,需要重视智能计算系统的创新,加大人工智能新型基础设施的建设,设计从技术到应用的链条,从架构、芯片设计、系统设计、系统软件、开发环境等领域形成了分工明确、协同创新的局面,同时要加快建设开放标准,通过统一标准化的标准,多样化的计算能力可以转化为可调度的资源。易于使用,易于使用。”