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[導(dǎo)讀]前不久,在中國工程院信息與電子工程學(xué)部舉行的第一屆人工智能計算大會上,出現(xiàn)了一個頗為有趣的景象。作為連續(xù)3次奪得全球超算500強(qiáng)冠軍的超級計算機(jī)“神威·太湖之光”的運(yùn)營者,清華大學(xué)教授、國家超級計算無錫中心主任楊廣文受邀來到會場,并就超算在人工智能領(lǐng)域如何顯“神威”作了主題發(fā)言。但在他的發(fā)言前后,與會者紛紛談到的觀點(diǎn)卻是:在人工智能飛速發(fā)展的今天,人類的計算能力顯然有些跟不上了。

前不久,在中國工程院信息與電子工程學(xué)部舉行的第一屆人工智能計算大會上,出現(xiàn)了一個頗為有趣的景象。作為連續(xù)3次奪得全球超算500強(qiáng)冠軍的超級計算機(jī)“神威·太湖之光”的運(yùn)營者,清華大學(xué)教授、國家超級計算無錫中心主任楊廣文受邀來到會場,并就超算在人工智能領(lǐng)域如何顯“神威”作了主題發(fā)言。但在他的發(fā)言前后,與會者紛紛談到的觀點(diǎn)卻是:在人工智能飛速發(fā)展的今天,人類的計算能力顯然有些跟不上了。

這當(dāng)然不是針對楊廣文,也非“神威·太湖之光”,后者已經(jīng)足夠快了——它是世界第一臺運(yùn)行速度超10億億次/秒的超級計算機(jī),性能指標(biāo)超過全球500強(qiáng)超算榜單第二至第六名5臺超級計算機(jī)的總和,速度相當(dāng)于普通家用電腦的200萬倍。

然而,相比人類的大腦——也就是人工智能學(xué)習(xí)的對象,目前人類創(chuàng)造出的任何一臺計算機(jī),哪怕是超級計算機(jī),又都顯得太慢了。在“神威·太湖之光”之前,天河二號曾六度稱雄全球超算榜單,如今位居第二,但人腦的計算能耗比則是其200萬倍。模擬人腦對當(dāng)下的超算仍是一件“渴望不可及”的任務(wù)。

正如此次大會發(fā)起人、中國工程院院士、浪潮集團(tuán)首席科學(xué)家王恩東所說,盡管人工智能如今迎來蓬勃發(fā)展,但仍是挑戰(zhàn)重重,這其中在他看來排在第一位的,就是計算性能。也因此,這次大會主題有兩個關(guān)鍵詞:人工智能和計算。

人工智能將帶“世界工廠”走向“世界智能工廠”?

無論從哪個方面來看,人工智能都很可能是人類未來社會的大勢所趨。在會場上,中國工程院一位專家列舉了人工智能正帶給人們的一些革命性變化——

在醫(yī)療領(lǐng)域,圖像識別技術(shù)可以促進(jìn)癌癥診斷的準(zhǔn)確性。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,種植者可以利用深度學(xué)習(xí)促進(jìn)農(nóng)作物產(chǎn)量增長。在能源行業(yè),人工智能提升了勘探效率和裝備可靠性。在金融服務(wù)行業(yè),人工智能應(yīng)用降低了決策成本,金融數(shù)據(jù)得以更快速的分析。

更為重要的是,“人工智能正在從娃娃抓起”。

王恩東注意到,今年9月開學(xué)季,孩子們迎來的“開學(xué)第一課”,就請出對戰(zhàn)阿爾法的柯潔,以及和郎朗PK琴技的意大利鋼琴機(jī)器人TEO。前不久,國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(以下稱《規(guī)劃》),其中就提出要在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程。

在中國工程院這位專家看來,《規(guī)劃》的出臺,可以看作“我國正式將人工智能上升為國家戰(zhàn)略”的表現(xiàn),從而促使我國從“世界工廠”向“世界智能工廠”轉(zhuǎn)型。這位專家相信,在新的政策驅(qū)動下,我國人工智能的發(fā)展將更加迅猛。

業(yè)內(nèi)人士談及人工智能,離不開3個關(guān)鍵詞:計算、算法、數(shù)據(jù)。

這位專家說,如今,算法的突破以及數(shù)據(jù)洪流的爆發(fā),成就了人工智能行業(yè),并使得幾乎所有的“機(jī)器輔助功能”都成為可能——更好的電影推薦、智能穿戴,甚至無人駕駛汽車、預(yù)防性醫(yī)療保健,都近在眼前,或者即將實(shí)現(xiàn)。

美好的藍(lán)圖卻讓他有了一個擔(dān)心,這種擔(dān)心,就來自發(fā)展人工智能的一個要素:計算。

這位專家說,目前我國“應(yīng)用終端的發(fā)展”遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在“硬件架構(gòu)”的前面,現(xiàn)有計算平臺已經(jīng)不足以完成人工智能對于龐大運(yùn)算量的需求。

這一輪人工智能浪潮的王牌是“計算”?

在中國工程院這位專家看來,中國擁有世界最大的移動互聯(lián)網(wǎng)市場,擁有非常龐大的“數(shù)據(jù)”量,這為我國發(fā)展人工智能創(chuàng)造了得天獨(dú)厚的基礎(chǔ);同時,深度學(xué)習(xí)框架的開發(fā)和開源,使得人工智能“算法”的開發(fā)越來越便捷,相比之下,“計算”平臺就成為本輪推動人工智能進(jìn)步的重要因素。

王恩東同意這位專家的這一說法,他打了一個比方,來說明“計算”的重要性。

他說,圖靈同時被稱作“計算機(jī)科學(xué)之父”和“人工智能之父”,而他先發(fā)明的是計算機(jī)基本原型,人工智能則是后來提出的。從這個角度來看,“計算機(jī)是大兒子,人工智能則是二兒子”。

王恩東說,縱觀幾十年來的發(fā)展來看,大兒子和二兒子的特點(diǎn)并不一樣,前者比較穩(wěn)重,比較有耐性,不調(diào)皮不搗蛋,如摩爾定律所說,按照某個規(guī)律持續(xù)發(fā)展。后者則比較活躍,有創(chuàng)新思維,敢冒險,但也經(jīng)歷了三落三起。

如今,學(xué)界一個共識是,人們又迎來了人工智能研究的又一“起”,即又一個發(fā)展高峰。在王恩東看來,這次“二兒子”的發(fā)展高峰,正是“大兒子”迅猛發(fā)展所帶來的。

當(dāng)天會場的樓下,擺放著數(shù)十臺樣式各異的計算機(jī)、服務(wù)器。王恩東說,這其中一臺小小服務(wù)器的計算速度,就是20年前最快計算機(jī)的60倍。正是由于計算能力的快速發(fā)展,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)帶來的海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法,才共同催生了第三次人工智能浪潮。

而這一次浪潮,在王恩東看來,離不開計算、算法和數(shù)據(jù)的發(fā)展,而計算,是這一切的基礎(chǔ)。

“現(xiàn)在我們說計算芯片,除了原來的CPU,還出現(xiàn)了GPU,以及谷歌的TPU,甚至還有DPU,為何有這樣一堆‘PU’,說到底,就是計算性能還不夠!”王恩東說,必須要大力整合發(fā)展一批專用芯片,提供一個先進(jìn)的計算平臺,整合這些框架,避免再陷入到上兩次人工智能的窘境里去。

即便是做應(yīng)用的人,對此也有類似的感受。微軟首位華人“全球技術(shù)院士”、微軟首席語音科學(xué)家黃學(xué)東在大會上表示,今天包括智能語音在內(nèi)的智能產(chǎn)品,因?yàn)樾枰獙?shí)時,所以還需要更加強(qiáng)大的GPU,更加強(qiáng)大的計算能力作支撐,如此人類才有希望真正用上“超人水平”的語音識別。

做人工智能的,不懂計算,做計算的,不懂人工智能?

在人工智能研究者眼中,包括超級計算機(jī)在內(nèi)的計算設(shè)備,只是人工智能發(fā)展的一個要素,而從楊廣文這些超級計算機(jī)運(yùn)營者的角度來看,人工智能更像是超級計算機(jī)這個大平臺的一個應(yīng)用。當(dāng)然,角度的不同,并不妨礙兩者互為支撐,碰撞火花。

事實(shí)上,包括“神威·太湖之光”在內(nèi)的超級計算機(jī),已經(jīng)能夠滿足一定程度的人工智能研究,但在楊廣文看來,目前一個很大的問題就在于“銜接”:“很多做人工智能、懂算法的人,不會用超算;而專心做超算的人,又對人工智能不太了解。這是一個大問題”。

去年11月,中科院軟件研究所研究員楊超等人獲得2016年度高性能計算應(yīng)用最高獎——戈登·貝爾獎。這是近30年來,中國超算應(yīng)用團(tuán)隊第一次獲得被譽(yù)為“超級計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域諾貝爾獎”的獎項(xiàng)。

按照楊廣文的說法,當(dāng)時,包括楊超等在內(nèi)的計算機(jī)科學(xué)家所要做的,就是將算法寫成可以在計算機(jī)上執(zhí)行的程序。“這個過程十分困難,而要把這個程序,移植到‘神威·太湖之光’上更是艱辛!”

不過據(jù)他透露,包括神威·太湖之光在內(nèi)的超算,正在開展大量的移植優(yōu)化工作,目的就是“降低人工智能使用超算的門檻”,未來諸如語音、圖形圖像、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能交通等在內(nèi)的人工智能應(yīng)用,爭取都能找到相應(yīng)的計算平臺。

當(dāng)然,人工智能大潮來襲,計算性能的提升只是一個問題,此外,還有其他關(guān)鍵問題亟待科學(xué)家解決。比如,香港浸會大學(xué)副教授褚曉文在大會上所提到的:為什么今天有這么多深度學(xué)習(xí)軟件,但它們的性能卻有如此大的差異?

他說,在過去11年里,內(nèi)存帶寬僅僅提升了15~16倍,而計算能力則提升了30~50倍,這說明內(nèi)存的性能和計算的性能之間的差距,在逐漸拉大,這也是GPU計算今天面臨的一個巨大挑戰(zhàn)——在相對強(qiáng)悍的計算能力和相對薄弱的內(nèi)存訪問之間,橫跨的那一道鴻溝。

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