北京
4月19日消息，今天华为第二十届分析师大会召开。华为战略研究院院长周红分享了人类面向智能世界需要解决的两大核心问题，未来通信和未来计算。在谈到AI话题时，周红认为，AI还面临着三个重要的挑战：AI的目标定义、正确性与适应性、以及效率。
AI面临的第一个挑战，是缺乏共识的目标定义。杜克大学的物理学家Adrian Bejan教授在《生命的物理学》书中，列出了对智能的二十多种目标定义，有的强调理解和认知能力、有的强调学习和思考能力、有的强调适应和行动能力等等。
“如果没有定义清楚并达成共识，就很难确保AI发展的目标与人类一致，也很难合理地分类和科学地计算。人工智能在历史上有不同的流派，例如符号主义、贝叶斯主义、进化主义、行为主义，以及连接主义等，它们还没有很好地融合起来，我认为缺乏共识的目标定义是重要的原因之一。”
其次，当前很多AI应用中，存在正确性和适应性的挑战。
周红举例道，用统计和相关计算模式来识别香蕉，如果在香蕉边上放一些其他图片，识别结果可能从香蕉变成烤箱，中间还有一定的比例是鼻涕虫；熊猫图片加上一些肉眼几乎不可见的小噪声，也可能被识别成长臂猿。这些图片用人眼来看是一目了然的，但是人工智能为什么会犯错，这很难解释。因为AI的能力分布在巨大的参数中，出了这些问题，我们既无法解释、也难以调试。
第三个挑战是AI的效率。首先看能效，从2022年第60届全球超级计算机Top500中看到，排名第一的Frontier，计算性能约1102PFLOPS，能耗是2千1百万瓦；排名第二的Fugaku，计算性能约442PFLOPS，能耗是3千万瓦，而相比之下，人脑只需要约20瓦就能等效实现30PFLOPS的计算性能。可见当前这些超级计算机单位能量的计算效率，要比人脑低大约三万倍到十万倍；其次看数据效率，除了通过从大数据中得到统计规律，来认识和理解世界外，能不能从小数据中进行思考，发现逻辑性，形成概念，抽象出原则？
面对这三个挑战，周红建议发展感知与建模、知识自动生成、求解与行动三个核心部分，通过从多模态感知融合与建模，到“知识+数据”驱动的决策，实现更高正确性与适应性的自主智能系统。
周红认为， 在走向智能社会的过程中，可能有超过百倍、甚至千倍的信息需求增长，现有的很多理论和技术已经遇到瓶颈，难以支持未来的发展，因此我们积极推动科学假设与商业愿景牵引的创新，在通信上，大胆探索有别于香农定理的前提条件和应用场景；在计算上，进一步明确人工智能的目标定义、提升正确性、适应性和高效性。（静静）
本文来源：网易科技报道
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杨胜忠_NB24315
