人工智能|张亚勤:第四次工业革命来了!有三个领域将带来巨大影响


人工智能|张亚勤:第四次工业革命来了!有三个领域将带来巨大影响
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11月24日午间消息,世界互联网大会·互联网发展论坛于11月23-24日在浙江乌镇互联网国际会展中心举行。在24日的“人工智能:育新机、开新局”人工智能分论坛上,清华大学讲席教授兼智能产业研究院院长、美国艺术与科学院院士张亚勤在演讲中表示,不太完全认同算力比算法更重要的观点。
他表示,这次数字化和过去那两次有很大的不同。首先是量高了很多数量级,比如说无人车每天所产生的数据就是5到10个T。基因测序每一次就差不多3T左右。所以这个数量级是高了很多,可能是上千或者上万倍。“这次数据更多的是给机器看的,而不是给人看的。机器要做决策,机器要进行更多的智能决策。那么过去1.0、2.0更多是给人所看的,同时我们看到人工智能的算法有很大的进展。”
张亚勤强调,深度学习其实是需要很强很强的算力。而摩尔定律过去两年左右是要双倍算力的,其实这已经是在放缓了。但是深度学习对算力要求每年差不多是将近10倍的增长。“所以说Jeffdean在谷歌就说三要素,数据算法算力三要素等于数据加上100倍算力,就是说算力比算法更重要。我个人并不完全同意这个观点。”张亚勤表示,算力在过去这几年是整个深度学习发展快速的一个大的最重要的因素,大数据超算的能力以及很大的模型。但人工智能有很多不同的算法。
不过,张亚勤同意“AI也催生了新的产业,大家经常把它叫做第四次工业革命”这个观点。他表示,人工智能是第四次工业革命一个很重要的技术方面的引擎,很多产业都会被改变,都会产生。他认为有三个方面会产生变革:第一个是自动驾驶。第二个是工业物联网。第三个是AI+医疗、生物计算。(新浪科技子健)
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以下是张亚勤演讲实录:
大家好,我是张亚勤,来自清华大学智能产业研究院。很高兴参加这次人工智能的互联网峰会,也感谢大会的组委会和网信办邀请。我今天想谈一下智能技术发展的一些趋势,如果看下过去的三十年,我们整个IT产业发生最重要的事无疑是数字化。第一波的数字化是80年代中期是就开始了,那时候主要是内容数字化,我们声音、音乐、图片和视频大量的数字化,我们的文档在数字化。
第二波的数字化是90年代中期开启了,一开始是企业的数字化ERP、CRM、SupplyChain,还包括BI工作流,后来就是大型的数据仓库以及云计算,同时由于大量的数字内容,加上HTML、HTTP,消费互联网开始爆发,到了后期移动互联网像移动支付、数字货币、共享经济,中国其实是走在前列的。不管是用户的体验或者是大规模的应用。
我们现在是进入数字化的3.0。它是信息,物理和生物世界的一种融合。首先是物理世界的数字化,我们的车、街道、交通灯和整个城市在数字化;我们的电网,我们的工厂,我们的机器在数字化;我们的家庭,各种家电在数字化;同时生物世界也在数字化;我们的大脑,身体各个器官DNA、RNA、蛋白质都在数字化,通过新的传感器,一些芯片。
那么这次数字化和过去那两次有很大的不同。首先是量高了很多数量级,比如说无人车每天所产生的数据就是5到10个T。我们的基因测序每一次就差不多3T左右。所以这个数量级是高了很多,可能是上千或者上万倍。
另外一点这次数据更多的是给机器看的,而不是给人看的。机器要做决策,机器要进行更多的智能决策。那么过去1.0、2.0更多是给人所看的,同时我们看到人工智能的算法有很大的进展。人工智能并不是一个崭新的概念,已经有60多年的历史了。那么从早期的符号,逻辑推理,专家系统,数据来驱动,到过去这10年,特别是过去这5年机器学习,深度学习的快速崛起。我们可以看到许多特别令人兴奋的一些进展以及应用到AlphaGO、AlphaGOZero。到后来的AlphaFold把深度学习用在不同的领域,特别用到生物计算和医药的领域。
其实人工智能有很多不同的算法,我这是佩德罗?多明戈斯划分的5个不同学派,未来发展肯定要融合这些不同学派的优势,使得我们目前用大数据所驱动的深度学习有更好的透明性、好的应用性以及有更好的可解释性。
那么深度学习确实取得很大的进展,算法从RNN、LSTM到CNN,到过去这两年的GAN和BERT还有GPT-3,可以说从我们感知方面语音、人脸、物体的分类,已经和人达到同样的水平,甚至超过人了。
那么在认证方面还有一些距离,自然语言处理,机器翻译视频内容化和知识理解还有一定距离,但是也有很大的进展。但是深度学习我们大家都知道,它其实是需要很强很强的算力的。摩尔定律过去两年左右是要双倍算力的,其实这已经是在放缓了。但是深度学习对算力要求每年差不多是将近10倍的增长,所以说Jeffdean的谷歌就说三要素,数据算法算力三要素等于数据加上100倍算力,就是说算力比算法更重要。