(電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道 文/章鷹)4月19日，華為戰(zhàn)略研究院院長(zhǎng)周紅博士在2023華為全球分析師大會(huì)發(fā)表主題演講，他表示，在走向智能社會(huì)的過程中，可能有超過百倍、甚至千倍的信息需求增長(zhǎng)，現(xiàn)有的很多理論和技術(shù)已經(jīng)遇到瓶頸，難以支持未來的發(fā)展，因此我們積極推動(dòng)科學(xué)假設(shè)與商業(yè)愿景牽引的創(chuàng)新，在通信上，大膽探索有別于香農(nóng)定理的前提條件和應(yīng)用場(chǎng)景；在計(jì)算上，進(jìn)一步明確人工智能的目標(biāo)定義、提升正確性、適應(yīng)性和高效性。

通信網(wǎng)絡(luò)是智能時(shí)代的基礎(chǔ)，通過AI模型優(yōu)化，幫助解決應(yīng)用碎片化問題。過去10年，AI算法的算力需求提升了40萬倍。

在AI能力快速提升的情況下，我認(rèn)為需要考慮AI的目標(biāo)如何與人類一致、并且正確和高效地執(zhí)行。除了通過規(guī)則和法律來加強(qiáng)AI的倫理和治理外，從理論和技術(shù)的角度看，要達(dá)到這些要求，目前還面臨三個(gè)重要的挑戰(zhàn)：AI的目標(biāo)定義、正確性與適應(yīng)性、以及效率。”

AI面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)，是缺乏共識(shí)的目標(biāo)定義。杜克大學(xué)的物理學(xué)家Adrian Bejan教授在《生命的物理學(xué)》書中，列出了對(duì)智能的二十多種目標(biāo)定義，有的強(qiáng)調(diào)理解和認(rèn)知能力、有的強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)和思考能力、有的強(qiáng)調(diào)適應(yīng)和行動(dòng)能力等等。如果沒有定義清楚并達(dá)成共識(shí)，就很難確保AI發(fā)展的目標(biāo)與人類一致，也很難合理地分類和科學(xué)地計(jì)算。

第二大挑戰(zhàn)，在當(dāng)前的很多AI應(yīng)用中，存在正確性和適應(yīng)性的挑戰(zhàn)。依靠大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行的學(xué)習(xí)，會(huì)依賴于采樣的覆蓋面和數(shù)據(jù)的正確性，如果錯(cuò)誤使用，就可能導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定和偏見的風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)“黑天鵝”事件。第三大挑戰(zhàn)AI的效率。

面對(duì)三大挑戰(zhàn)，如何突破？周紅博士認(rèn)為，從實(shí)用的角度發(fā)展知識(shí)和智能。首先，如何通過從外部環(huán)境和我們自身的事實(shí)和現(xiàn)象中，歸納抽象出概念和屬性、及其關(guān)系和運(yùn)行規(guī)律，來形成知識(shí)。其次，是發(fā)展更好的計(jì)算模式，以及與之匹配的計(jì)算架構(gòu)與計(jì)算部件，來持續(xù)提升智能計(jì)算的效率。

他建議，在思考的基礎(chǔ)上，發(fā)展感知與建模、知識(shí)自動(dòng)生成、求解與行動(dòng)三個(gè)核心部分，通過從多模態(tài)感知融合與建模，到“知識(shí)+數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng)的決策，實(shí)現(xiàn)更高正確性與適應(yīng)性的自主智能系統(tǒng)。

華為在計(jì)算領(lǐng)域做了一些有益的探索。華為在視覺、語言文字、圖網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)等專用L0基礎(chǔ)大模型之上，形成L1行業(yè)專用大模型，來降低開發(fā)門檻、提升泛化能力，解決應(yīng)用碎片化的問題，推動(dòng)從“作坊式”走向工業(yè)化升級(jí)，幫助電力、煤礦、交通、制造等重要行業(yè)，提升作業(yè)效率、提升安全性。

又比如，在煤礦場(chǎng)景，華為幫助客戶通過模型訓(xùn)練與推理，來實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛鹊某邦A(yù)警、作業(yè)序列的風(fēng)險(xiǎn)防范、以及作業(yè)質(zhì)量的智能驗(yàn)收；華為的智慧港口方案，已經(jīng)在天津、青島、上海、深圳等港口實(shí)現(xiàn)智慧化應(yīng)用。華為機(jī)場(chǎng)與軌道軍團(tuán)在呼和浩特、武漢、西安、深圳、香港等地與客戶及合作伙伴們一起探索城軌、鐵路與機(jī)場(chǎng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅提升作業(yè)安全性與效率，還提升用戶體驗(yàn)與滿意度。比如在深圳機(jī)場(chǎng)，通過基于云和大數(shù)據(jù)以及AI創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了智能機(jī)位分配，每年可以節(jié)省260萬旅客免坐擺渡車，成為全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿。

“在通信和計(jì)算兩大基石的驅(qū)動(dòng)下，從狹義人工智能，到通用人工智能與超級(jí)人工智能的過程中，我們首先要通過理論和技術(shù)的不斷突破，來實(shí)現(xiàn)萬物智聯(lián)，促進(jìn)社會(huì)的進(jìn)步；其次要勇于拓展思想的邊界，增強(qiáng)對(duì)智能的認(rèn)知和掌控能力；最終，用正確的目標(biāo)和有力的手段，牽引人工智能的發(fā)展，助力我們超越極限，增強(qiáng)生命，創(chuàng)造物質(zhì)，控制能量，跨越時(shí)空，實(shí)現(xiàn)人類文明的進(jìn)化。”周紅表示。

我們將這些面向未來的思考放在黃大年茶思屋網(wǎng)站上，促進(jìn)開放的探討交流，希望能與伙伴們一起，開展相關(guān)的基礎(chǔ)科學(xué)研究與技術(shù)創(chuàng)新，重構(gòu)基礎(chǔ)理論、重構(gòu)架構(gòu)、重構(gòu)軟件。同時(shí)我們也贊助青年學(xué)者，并在ICPC、IMC、以及其他全球?qū)W生奧林匹克競(jìng)賽中，分享這些挑戰(zhàn)和方向、贊助學(xué)生訓(xùn)練營(yíng)、激勵(lì)和培養(yǎng)更多的未來領(lǐng)軍人才。

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