本文轉自：中國科學報

國內外院士專家聯合撰文：

智慧計算進展驚人但挑戰巨大

■本報記者 趙廣立

新年伊始，由中國工程院院士潘雲鶴、陳左寧、鄔江興，中國科學院院士王懷民等領銜，來自之江實驗室、浙江大學、索邦大學、倫敦帝國理工學院等單位的21位專家，在《科學》合作期刊《智慧計算》發表長篇綜述論文《智慧計算的最新進展、挑戰和未來》。

在論文中，專家們提出，儘管人們近年來在智慧和計算方面取得了巨大成功，但在這兩個領域仍然面臨重大挑戰。甚至迄今為止，“智慧計算”還沒有一個被普遍接受的定義。

智慧計算的挑戰和新定義

智慧計算代表著資訊科技領域的未來，但近年來，無論在“智慧”還是“計算”方面，儘管其技術發展驚人，但面臨的挑戰亦是巨大的。

在智慧方面，作者們認為，使用深度學習的人工智慧（AI）目前在可解釋性、通用性、可進化性和自主性方面都面臨重大挑戰。與人類智慧相比，當前大多數AI技術發揮的作用還很弱，只能在特定領域或任務中發揮良好作用。同時，從基於資料的智慧升級到更多樣化的智慧，包括感知智慧、認知智慧、自主智慧和人機融合智慧等，也面臨重大的理論和技術挑戰。

在計算方面，論文中寫到，數字化浪潮帶來了應用、連線、終端、使用者以及資料量的前所未有的增長，所有這些都需要巨大的計算能力，而滿足如此快速增長的計算能力需求也變得越來越具有挑戰性。加之智慧社會中的巨型任務依賴於各種特定計算資源的高效組合；而傳統的硬體模式不能很好適應智慧演算法，制約了軟體的發展，這些都為智慧計算的發展設制了障礙。

從解決複雜的科學和社會問題的角度，論文提出了智慧計算的新定義：智慧計算是支撐萬物互聯的數字文明時代新的計算理論方法、架構體系和技術能力的總稱。智慧計算根據具體的實際需求，以最小的代價完成計算任務，匹配足夠的計算能力，呼叫最好的演算法，獲得最優的結果。

論文指出，智慧計算的新定義是為響應人類社會、物理世界和資訊空間三元融合快速增長的計算需求而提出的，並指出智慧計算以人為本，追求高計算能力、高能效、智慧和安全。其目標是提供通用、高效、安全、自主、可靠、透明的計算服務，以支援大規模、複雜的計算任務。

一份指引性見解

論文全面闡述了智慧計算的理論基礎、智慧與計算的技術融合、重要應用、重大挑戰和未來前景，尤其為學術界和工業界的相關研究人員提供了全方位的參考和智慧計算領域的指引性見解。

論文提出，智慧計算還面臨大場景、大資料、大問題、泛在需求的挑戰。同時，演算法模型變得越來越複雜，意味著越來越需要超級計算能力來支援模型訓練。目前，計算資源已成為提高計算機智慧研究水平的障礙。專家們認為，隨著智慧演算法的發展，擁有豐富計算資源的機構可能形成系統的技術壟斷。

儘管智慧在4個層面（資料智慧、感知智慧、認知智慧、自主智慧）上取得了重大進展，但目前僅透過計算/統計模型還難以從極其複雜的場景中實現完全的智慧。專家提出，人類應該繼續在解決問題和制定決策中發揮不可或缺的作用，以探索人類認知過程中涉及的要素，並將其與機器智慧相結合。下一步，智慧計算將聚焦於人機互動、人機融合和腦機介面等技術。

智慧計算被認為是未來計算的發展方向，不僅是面向智慧的計算，而且是智慧賦能的計算。智慧計算被人們所關注，要追溯到2016年3月，DeepMind推出的AI圍棋程式AlphaGo與世界頂尖圍棋高手李世石對戰，這場劃時代的人機大戰以AI的壓倒性勝利而告終，成為將AI浪潮推向全新高度的催化劑。

而AI的另一個重要推動者是大型預訓練模型，這些模型已經開始廣泛應用於自然語言和影象處理，以在遷移學習的幫助下處理各種各樣的應用。其中最具代表性的是自然語言處理模型GPT-3，它已被證明是具有高度結構複雜性和大量引數的大模型，可以提高深度學習的效能。

相關論文資訊：https：//spj。science。org/doi/10。34133/icomputing。0006

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