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要使AI更好地服務于人類社會,就要使AI的目標與人類一致,並且正確和高效地執行。文章分析了AI在理論、技術上面臨的挑戰和未來的發展方向,並分享了華為在AI領域的探索與實踐。
文/華為戰略研究院院長 周紅
在邁向智能世界的過程中,核心是信息的感知、連接和計算,以及由此帶來對物質和現象、生命和能量等的更高認知和掌控能力。要建設智能世界,就要解決未來通信和未來計算兩大問題。
在通信領域,75年前,香農基于經典電磁場、離散無記憶信源、簡單傳播環境提出了香農定律。而在後香農時代有很多新的發現︰
1987年Durnin發現具有自愈性的非衍射波束可以繞過障礙物而繼續傳播;
1992年Allen等人提出的旋轉軌道角動量電磁場傳播,在同一方向上有無數個正交量子模態,每個量子模態都可以提供一個香農容量;
2016年繼AlphaGO之後,人們發現可以通過大模型來很好描述具有先驗知識的世界,這表明很多信息並不是離散無記憶的;
2018年5G的MassiveMIMO規模商用,在城市高樓大廈林立的復雜傳播環境中,通過很多獨立傳播通道可以大大提升通信的容量;
這些新現象、新認知和新環境有條件超越香農定律最初的假設條件,為未來通信開啟了十年百倍的發展空間。
在計算領域,智能應用迅速發展,尤其是AI模型可能幫助解決應用碎片化的問題,引發了模型規模的爆發式增長。在AI自動編程、AI輔助科學研究、定理自動驗證和自動證明等方面,學術界和產業界也已經有很多探索。隨著計算模式的不斷優化、算力的不斷提升、更多和更好的數據,AI將能更好地服務于人類社會的進步。