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华为战略研究院院长周红:AI能力快速提升,但还面临三个重要挑战
最后更新: 2023-04-19 23:41:25我和菲尔兹奖教授Laurent Lafforgue讨论,当前在视觉与空间计算上,往往采用像素点来表达物体,但是绝大部分物体的识别与其像素点的颜色没有直接的关系,甚至是毫无关系,它们在不同的光下呈现不同的颜色,因此建议增加几何流形来进行表达和计算,看看能不能用很小的数据量来抓住物体的不变性。
EPFL的Gestner和Kistlei等写了一本《神经动力学》的书,介绍了大脑皮层的功能柱、以及功能柱中的六层连接情况,这样的浅度神经网络架构,会不会比深度网络更高效?
另外,从实现的角度看,在当前的很多AI计算上,面临存储瓶颈的问题,我们往往要花比计算多上百倍的时间来读写与搬移数据,今后能不能抛开传统的冯·诺依曼架构的处理器、指令集、总线、逻辑器件和存储器件,围绕先进AI计算模式的需要来定义新的架构与部件?
接下来我和大家分享华为在AI领域所做的一些探索。首先是AI4Industry,通过行业大模型促进价值创造。我们在视觉、语言文字、图网络、多模态等专用L0基础大模型之上,形成L1行业专用大模型,来降低开发门槛、提升泛化能力,解决应用碎片化的问题,推动从“作坊式”走向工业化升级,帮助电力、煤矿、交通、制造等重要行业,提升作业效率、提升安全性。比如,在煤矿场景,华为帮助客户通过模型训练与推理,来实现瓦斯浓度的超前预警、作业序列的风险防范、以及作业质量的智能验收;华为的智慧港口方案,已经在天津、青岛、上海、深圳等港口实现智慧化应用。机场与轨道军团在呼和浩特、武汉与深圳与伙伴们一起探索机场、铁路与地铁的现代化智联。
图源:观察者网
另一方面,AI4Science的发展也可以极大帮助提升科学研究的能力。
比如,我们通过构造新型的、地理信息3D Transformer编码结构,以及层次化时域聚合方法,推出盘古气象大模型,通过更精准、高效的学习与推理机制,从大自然历史运转出来的数据中提取出全球气象先验知识,代替传统科学计算的超大规模偏微分方程的时序求解,从而可以实现快速完成全球未来1小时到7天的天气预报,预测精度比欧洲中期天气预报中心高20%以上。在这两张台风轨迹图中,蓝色轨迹是欧洲中期天气预报中心给出的预测,实际路径是黑色轨迹,我们的预测的路径是红色轨迹,可以看出,这个预测非常接近实际情况。
再比如制药领域,药物靶点发现是药物研发过程的关键问题。传统的分子对接计算方法效率高,但是没有考虑蛋白质的柔性,导致搜索空间小,寻找到的靶点少;而分子动力学模拟考虑了蛋白质的柔性,但是计算量非常大。我们的专家与北大教授一起提出了基于元动力学的靶点发现和构象搜索算法,加速小分子遍历蛋白质的过程,对同样的构象搜索,传统方法需要37天,我们只需要6个小时,提升了150倍效率。
在软件编程上,除了用传统AI在大量已有代码中进行检索和推荐外,我们也在发展科学的模型驱动和形式化方法。尤其是在大规模并行化的情况下,很多处理是相互纠缠和前后关联的,我们探索出了一套名为Vsync的方法,实现了操作系统内核的自动化验证和并发代码优化,在提升性能的同时也确保可靠性。2015年Linux社区发现了一个很难的内存屏障Bug,社区专家花了两年多才修复,而使用我们的Vsync方法,仅用20分钟就发现并修复了这个Bug。欧美一些学校和公司都来寻求Vysnc方法的合作。
在Linux社区,对Kernel版本的补丁修改贡献上,我们在2020年的5.10版本,2021年的5.14版本,以及2022年的6.1版本上,做到全球贡献第一。
图源:观察者网
我们也通过新的AI计算模式,来研究定理自动证明问题。比如拓扑斯理论有助于探索范畴证明、同余推理系统、自动理论导出,提升定理证明器的水平,希望解决形式验证中的状态爆炸问题和自动模型抽象问题,增强形式验证能力。
我们也在探索基础计算部件的重构。比如加法和乘法在学术界和产业界目前还不知道复杂度能降到什么程度。两个二进制数相加,可能面临不确定次数的进位问题,从而消耗大量的时间和能量。早在一千多年前,南北朝时期的《孙子算经》,南宋时期的《数书九章》中提到过余数定理,现代数学家也在60多年前提出过将普通的数变换为MSD数来进行计算,避免进位的发生,但是这个思想因为有一些实际问题而没有被产业界接受。我们希望解决实际应用中的变换效率以及溢出等问题,重构最基本的加法和乘法,提高计算的效率。
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。
在通信和计算两大基石的驱动下,从狭义人工智能,到通用人工智能与超级人工智能的过程中,我们首先要通过理论和技术的不断突破,来实现万物智联,促进社会的进步;其次要勇于拓展思想的边界,增强对智能的认知和掌控能力;最终,用正确的目标和有力的手段,牵引人工智能的发展,助力我们超越极限,增强生命,创造物质,控制能量,跨越时空,实现人类文明的进化。
我们将这些面向未来的思考放在黄大年茶思屋网站上,促进开放的探讨交流,希望能与伙伴们一起,开展相关的基础科学研究与技术创新,重构基础理论、重构架构、重构软件。同时我们也赞助青年学者,并在ICPC、IMC、以及其他全球学生奥林匹克竞赛中,分享这些挑战和方向、赞助学生训练营、激励和培养更多的未来领军人才。
我们正在快速奔向智能社会,面对无穷的可能性,我们所有的想象都是保守的。在征服星辰大海的道路上,一切的不可知和不确定性,都会使我们变得更加强大。期待和大家一起应对挑战,共同开创更美好的明天!
谢谢大家!
- 责任编辑: 连政 
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