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当“低垂的果实”被摘完,华为如何架长梯攀登智能世界高峰?

来源:极客网    编审:    发布时间:2023-04-20 18:00:55

极客网·极客观察(朱飞)4月20日 美国经济学家泰勒·考恩在其所著《大停滞》一书中描述,上世纪初出生的祖母一生见证了汽车、飞机、电话、电视、电脑等诸多重大科技创新,但1962年出身的他却没有发现太多革命性变化。其中的原因在于:最近几十年人们习惯于不费力气去采摘“低垂的果实”,而没有花太大力气去修建“更高的梯子”。


(相关资料图)

考恩的观点并不孤独,2021年Arxiv平台一篇名为《科学和技术领域突破性的动态》的研究论文引发热议,其通过对近60年来海量论文和专利的分析,发现颠覆旧有知识框架的新发现比例在降低,各个学科的突破性创新都在快速变少。有科学家甚至认为,“近几十年人类的基础科学几乎已经完全停滞”“没有任何能流传后代的东西”。

观点的对错可能还需要更长的时间验证,但一个不争是事实是:人们如今对突破性、跨越式创新的期待越来越强烈。以至于当OpenAI的ChatGPT在AIGC方向迈出一步时,全世界的人们都为之疯狂,不吝溢美之词称之为“AI的iPhone时刻”,浑然忘记2016年谷歌AIphaGo第一次击败人类冠军棋手李世石时他们也说过同样的话。

人心所向即为前进方向,面向智能未来,业界该如何搭建更高的梯子,去采摘更高处的果实呢?华为战略研究院院长周红博士在4月19日开幕的2023华为全球分析师大会(HAS2023)上提出:未来通信和未来计算是迈向智能世界需要解决的两大核心问题,现有的很多理论和技术已经遇到瓶颈,亟待推动科学假设与商业愿景牵引的创新去突破和跨越。

01 未来通信需要突破香农极限,实现“十年百倍”容量提升

人类社会、物理世界、信息空间构成了当今世界的三元。这三元世界之间的联接与交互,决定了社会信息化的特征和程度。数据显示,2010年至2020年,全球移动宽带的数据流量增长了超过250倍,中国更是增长超过400倍。这意味着,通信网络也需要“十年百倍”容量提升才能匹配支撑。

然而过去几十年来,通信领域所依赖的香农三大定理已然遭遇瓶颈。比如在香农第一定理(可变长无失真信源编码)和第三定理(保失真度下的信源编码)中,香农假设信源是离散无记忆的,采用的是经典极化电磁场,传播环境比较简单,没有考虑今天高楼大厦林立的场景,导致香农极限越来越难以突破,容量提升越来越难。

如何破局?周红博士认为,“通信网络是建设智能世界的基础,我们要实现成百上千倍的提升,就必须敢于打破既有理论与技术瓶颈的条条框框,才能大踏步前行。”

在与香农奖获得者、5G极化码发明者Erdal Arikan教授等科学家交流探讨后,他介绍自1978年以来,业界相继出现了非衍射波束、时间反转、轨道角动量、超大规模空分、飞秒激光器等新发现、新认识,已经有条件超越香农定理最初的假设和应用条件,可能实现超越“十年百倍”的跨越式发展。

例如,1994年Jerome Faist等人做出了世界第一个量子级联激光器,如今一个量子级联激光器可以同时产生300多个波长,提供超过200Tbps的传输能力;2018年,Gerard Mourou因发明飞秒激光器而获得诺贝尔奖,后续可能实现的阿秒激光器,理论上可以每秒发出1000T的脉冲,进一步提升传输容量。

从产业实践上看,2018年以来,随着5G Massive MIMO的规模商用,在城市高楼林立的复杂传播环境中,业界已经可以通过利用许多独立传播通道来大幅提升通信的容量。面向5.5G演进,华为的超大规模天线阵列(ELAA)技术进一步将天线阵列从5G时代的192/384阵子增加到1000+,结合超大带宽频谱让下行体验走向泛在10Gbps成为了可能。

02 未来计算需要跨越摩尔定律,让强大AI与人类文明同行

万物互联之后,计算是推动信息社会从数字化、网络化向智能化跃升的关键。然而在冯·诺依曼架构下,摩尔定律已然失速。有数据显示,过去10年间AI计算的算力需求提升了40万倍。尤其是过去几年智能应用迅速发展,AI发展从“大炼(小)模型”进化到“炼大模型”时代,引发了模型规模的爆发式增长,加速了摩尔定律的衰亡。

理论上讲,随着计算模式不断优化、算力不断提升、数据更多更精准,AI将能更好地服务于人类社会的进步。然而从AIphaGo到ChatGPT,AI引发的关于AI伦理道德、应用边界、人机关系的担忧也接踵而来。如何让智能机器更好地认知世界,更好地服务于人类社会进步?成为摆在业界面前的巨大难题。

为此周红博士指出,“在AI能力快速提升的情况下,需要考虑AI的目标如何与人类一致、并且正确和高效地执行。要达到这些要求,除了通过规则和法律来加强AI的伦理和治理外,从理论和技术的角度看目前还面临三个重要挑战:AI的目标定义、正确性与适应性,以及效率。”

这些挑战在GPT等大模型发展如火如荼的今天显得格外突出。首先,目前社会各界对AI没有定义清楚并达成共识,很难确保AI发展的目标与人类一致,近期AI产业针对OpenAI的GPT模型训练有人喊停有人力挺,实际上就是缺乏共识的体现;其次,目前AI的正确性与适应性面临较大问题,诸如ChatGPT之类的先进AI工具仍然存在输出结果不稳定和偏见风险,“黑天鹅”挥之不去,深入应用面临困境;最后,目前AI计算效率相比人脑及其他生物大脑还有数万倍的差距,同时需要海量数据喂养才能缓慢提升智慧能力,导致了极大的能源和资源浪费。

如何解题?周红博士也给出了华为的思考方向,包括从实用的角度发展知识和智能,打造自治智能系统以提高正确性和适应性,发明新的计算模式、架构与部件以提升效率等——确保AI在变得更加强大的同时,始终与人类文明同向而行!

产业实践维度看,华为在AI4Industry,AI4Science,以及AI赋能软件自动生成、定义自动证明等前沿领域积极探索,均取得丰硕成果。

比如,AI4Industry方面华为在视觉、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,在煤矿场景帮助客户通过模型训练与推理,降低AI开发门槛,增强泛化能力,解决应用碎片化的问题,实现了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,大幅提升了作业效率和安全性,探索并兑现了AI在垂直行业的应用价值。

又如,AI4Science方面华为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,在气象预报场景帮助客户实现快速完成全球未来1小时至7天的天气预报,预测精度比欧洲中期天气预报中心高出20%以上,探索并兑现了AI在科学发现与计算领域的应用价值。

再如,在时下前沿的AI软件编程上,华为也在发展科学的模型驱动和形式化方法,通过诸如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,提升性能的同时也确保可靠性;同时通过新的AI计算模式研究拓扑斯理论等定理自动证明问题,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,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。

03 推动科学假设与商业愿景牵引的创新,共建美好智能世界

实际上早在去年的HAS2022期间,华为就洞察全球数字化正以超越“十年百倍”的速度发展,提出面向未来的十大问题和挑战,希望推动科学假设与商业愿景牵引的创新,即通过基础理论的突破和基础技术的发明,去解决包括新软件、新通信、新计算、新材料、新能源在内的关键领域遭遇的理论和技术瓶颈。

今年HAS2023,经过一年与学术界、产业界客户及合作伙伴的沟通交流,华为进一步聚焦通信和计算这两个核心问题,提出建设智能世界的假设和愿景,识别未来通信和未来计算面临的具体挑战、提出解题方向、分享创新实践,标志着这家以“构建万物互联的智能世界”为使命的全球领先的ICT基础设施提供商,开启了从提出问题到解决问题的新征程。

值得一提的是,华为并没还有把这些面向未来的思考遮掩起来,而是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;同时也在ICPC、IMC等全球学生奥林匹克竞赛中分享这些挑战和方向,赞助青年学者、赞助学生训练营、激励和培养更多的未来领军人才,开放合作共建美好智能世界。

毋庸讳言,当科技之树上“低垂的果实”被摘完,产学研各界委实需要更开放的探讨交流、更紧密的合作协同,凝聚面向智能未来的思想力和行动力,才能搭建出“更高的梯子”,穿越数十年的科技“大停滞”,攀登智能世界的高峰!

正如周红博士所呼吁的那样,“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。期待大家一起应对挑战,共同开创更美好的明天!”

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