院士专家支招:抢滩人工智能发展,四川如何发力?

2021-10-13 21:55:01来源:四川在线编辑:何勇

四川在线记者 徐莉莎 高杲 唐泽文

10月12日至13日,2021中国人工智能大会在成都举行。20余位中外院士领衔、近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地,共话人工智能学术研究与技术创新趋势。

近年来,四川顺应时代潮流,把发展人工智能作为优先战略选择,主动谋划,加紧布局,加快推进人工智能发展。截至2020年底,四川已有人工智能相关企业600余家,人工智能企业累计营业收入超过400亿元,成都先后获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区,人工智能产业发展已步入“快车道”。

当中外院士“智汇”成都,他们对四川强化前沿技术研发,促进人工智能与产业融合,推动算力合理建设和有效利用等关键问题,提出了相应建议。

谈研究:以场景和问题入手,加快汇聚型研究

“在图像识别领域,人工智能2016年的识别错误率以降低到3.5%的成绩,标志着图片识别领域已开始超过人类。下棋,人工智能也能打败九段高手”,中国⼯程院院⼠、东北⼤学学术委员会主任柴天佑说,但是这些仍然是“窄人工智能”。

其突出特征是,在某个特定场景或领域超过人类,但二者无法沟通。未来人工智能将朝着与人一样智慧全面的AI发展,朝着智能系统的方向发展。

这也是四川强化前沿技术研发的机遇所在。要突破这个关键问题,需要改变过去的线性研究方式。

柴天佑院士

柴天佑说,过去是分段的,基础研究取得了突破,再突破应用技术,进而实现产业化。

但当⼤数据引入后,从数据到结论,中间有一个不可解释的“黑匣子”,必须靠实验去检验和验证。这是理论解决不了的问题。因此,未来的研究,从算法到实验必须连通起来。

此外,柴天佑认为,人工智能发展至今,所取得的成果都是采取了汇聚研究的思想,以问题驱动,通过学科交叉,解决问题。

他认为,首先是问题驱动,找准场景和问题,利⽤问题确定⽬标。

此外,解决跨学科的复杂问题,则需要团队研究。融合服务器技术、端边云技术、5G技术,要把科学思想和技术思想结合,把基础研究、应⽤研究、产业化贯通起来,才有可能在新⼀轮工业革命中走在前列。

谈融合:加大政策驱动和典型示范

人工智能与传统产业的交叉融合的深度,既是人工智能可持续发展的根基所在,也是人工智能走向成熟的重要标志。四川作为经济大省、制造业大省,如何加快人工智能与传统产业的融合?

中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东院士建议,首先政府层面需要加大人工智能新型基础设施建设。如以智能计算中心为代表算力基础设施,以巨量模型为代表的算法基础设施等等,把技术应用链条设计好;然后由政府引导,从战略意识、技术理解、案例分享等多个方面帮助传统产业建立系统化的认识和能力。

欧洲科学院外籍院士、上海交通大学讲席教授过敏意进一步建议,要加大对人工智能大企业的支持力度,发挥好行业内龙头企业的带头作用,同时进一步完善研发型创业企业的扶持政策,为人工智能产业发展营造更加丰富的场景。进一步打通“政产学研用”对接“最后一公里”,让更多的高校成果,与产业发展需求相结合,走出校门,走向市场。

“相比第二产业,第一产业和第三产业的使用者,对人工智能的认知要更低,技术能力更弱。政府要更加重视引导,通过树立一些典型案例,激发他们对应用人工智能技术的主动性、积极性。”王恩东认为,政府也应加强政策引导,通过树典型、强培训等手段,加快促进人工智能技术在第一产业和第三产业的普及,从而全面实现智慧型国家建设。

谈算力:算力建设应着重公益性和普惠性

随着数字经济占比不断提升,算力已成为核心生产力。随着人工智能的不断发展,模型参数越来越大,需要远超以往的强大算力集群来满足。当前,各地正竞相布局建设大算力平台,规划和建设人工智能计算中心。但在加快步伐的背后,算力基础设施建设仍面临一系列问题与挑战。

智算中心越来越多,如何建好、用好?算力需求越来越大,将带来巨大的能耗,在目前“双碳”目标背景下,如何应对巨大需求和耗能的矛盾?

华为昇腾计算业务CTO周斌表示,算力基础设施集约化建设势在必行,通过高效利用将对本地产业相关发展带来巨大促进作用。

王恩东建议,要大力发展集约高效、绿色节能、超强算力、多元适配、可持续的智能计算中心,以算力驱动AI对数据进行深度加工,支持各种智能服务与应用,让算力成本更优、智慧化效用更大,更好地支撑智能产业发展。

当前,我国一些计算中心采取了算力性能发展优先,再拉动应用发展的策略,忽视上层应用迁移及兼容程度,导致算力系统的初期应用效率偏低,无法完全支撑全面的智能化应用场景需求。

王恩东认为,智能计算中心的建设必须要以长远的眼光做好顶层设计,在建设过程中要充分考虑公益性、开放性和兼容性,真正把从技术到应用的完整链条设计好。从政府投资的角度来看,建设智能计算中心一方面是希望以低成本、高性能的AI算力,来支撑城市发展中的各项智能服务;另一方面则是需要以基础设施带动人工智能产业集群的汇聚、吸引数字化人才、推动企业创新。二者有机结合,才可推动人工智能产业和区域经济的可持续发展。因此,智能计算中心并不是简单的做好基建即可,还应重视相关配套方案、生态资源、人才培养机制及长期运营能力的建设。

此外,王恩东认为,人工智能三要素,算力、算法、数据。在基础算力提供层面,更是需要学科层面、技术层面的交叉融合来解决计算需求暴增的挑战。

中国工程院院士、中星微电子集团创始人兼首席科学家邓中翰认为,现有的AI算法依赖海量的大数据和算力,从大数据走向智数据将会成为未来人工智能发展关键。智数据会减少容量、降低传输宽带和节省能耗,只提供对解决问题有用的信息,智数据将大数据转化为可应用的数据,可以实时获取各种业务结果。