“人类社会现已快速步入到才智年代，什么才是这个年代的中心驱动力、生产力——是核算！”在近来由我国工程院信息与电子工程学部主办的2018人工智能核算大会上，我国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东给出这一观念。
王恩东说，一个国家的GDP与其核算力呈现出显着的正相关联系，全球GDP排名前5的国家，与全球服务器出货量前5名简直保持一致。而今日市值排名前10的巨子，比方苹果、亚马逊、谷歌、脸书、阿里巴巴、腾讯，等等，毫无例外地都是全球服务器收购量最靠前几名的公司——这说明他们在核算力上投入不菲。从某种意义上说，核算力就是生产力。
“核算”“算法”“数据”，被称作拉动人工智能的“三驾马车”，在机器学习“算法”不断打破、巨大“数据”爆炸式增加的今日，“核算”能否成为人工智能蓬勃开展的动力引擎，备受等待。
事实上，回忆人工智能的开展史，不难发现核算力在其间发挥关键作用。“图灵先创造核算机，后创造人工智能，可以说没有核算就没有人工智能，而人工智能，则让核算力有了行进的动力，有了开展的方向。”王恩东说。
人工智能自1956年提出以来，阅历了三个阶段：第一个阶段是20世纪60~70年代，人工智才能求经过核算机来完成机器化的逻辑推理证明，但终究难以完成。第二个阶段是20世纪70~90年代，核算机才能比之前几十年已有了长足的前进，这时试图经过树立根据核算机的专家体系来解决问题，可是由于数据较少并且太局限于经历知识和规则，难以构筑有效的体系。第三个阶段是最近这几年，根据深度神经网络技能的开展，才逐渐步入快速开展期。
“为何在第二阶段到第三阶段之间，人工智能有长达30年的开展阻滞？”美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校教授丛京生在大会上抛出这一问题。
在他看来，近些年人工智能之所以可以再次迸发，一方面是互联网、信息化、数字化带来了大数据，据统计，整个人类文明所取得的悉数数据中，有90%是曩昔两年内发生的，到2020年，全世界所发生的数据规划将达到今日的44倍。
这么多的数据是怎么发生、存储、互联、处理的？背面依托的都是核算。这就是丛京生所说的“另一方面”：核算才能的进步。上世纪80年代，人们用到的核算机，每秒钟可以履行200万到300万指令，现在每秒钟就可以有1000亿到2000亿次指令运算。
从这个视点说，是核算点亮了人工智能。丛京生说，“由于有了这些核算才能，才让今日的人工智能无处不在。”
当然，人工智能反过来也对核算提出更多需求和应战。比方，人工智能关于核算力的需求已远超摩尔定律的性能增加速度。
换句话说，咱们需求更强的核算力。
此次大会对外发布了《2018我国人工智能核算力开展陈述》，其间说到，跟着时间的推移，人工智能在新式经济和数字经济中的使用场景将越来越多——
从现在开端到2020年，包含人脸辨认、语音辨认、自然语言处理等生物辨认技能和车辆辨认、才智交管、智能路灯等才智城市技能将是人工智能最典型的使用场景；而2020～2025年，智能制作和智能家居的相关技能将走向老练，成为最典型的人工智能使用场景；2025年及之后，智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技能与政策将成形，促进上述职业的人工智能使用完成迸发式增加。
陈述一起说到，现在阻止人工智能核算开展的首要应战在于四个方面：一是核算力的开展还未达到需求；二是可用数据量有限；三是从实验室到实践运用过程中，还面临诸多应战和问题；四是从使用场景到提供完善的职业解决方案还需时日。
我国工程院二局局长高中琪说，尽管我国人工智能使用开展速度很快，但与发达国家特别是与美国比较，咱们在硬件算法的人工智能中心技能领域，还存在着显着距离。
在他看来，尽管使用终端的开展现已远远走在硬件构架的前面，但现在核算渠道现已难以满意人工智能日益巨大的运算需求。怎么加强底层的构架建设、提高核算力，现已成为人工智能开展的关键问题。
