9位院士12位專家聯(lián)合撰文：智能計算的新進(jìn)展、挑戰(zhàn)與未來 _神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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【9位院士12位專家聯(lián)合撰文：智能計算的新進(jìn)展、挑戰(zhàn)與未來】

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2023年1月3日，海內(nèi)外9位院士及12位專家在Science《科學(xué)》合作期刊Intelligent Computing發(fā)表長篇綜述論文《智能計算的最新進(jìn)展、挑戰(zhàn)和未來》。文章全面闡述了智能計算的理論基礎(chǔ)、智能與計算的技術(shù)融合、重要應(yīng)用、重大挑戰(zhàn)和未來前景，將為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的相關(guān)研究人員提供全方位的參考和對智能計算領(lǐng)域的指引性見解。

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論文地址：https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0006
簡介
人類社會正從信息社會進(jìn)入智能社會，計算已成為推動社會發(fā)展的關(guān)鍵要素。在萬物互聯(lián)的數(shù)字文明新時代，傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的計算已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人類對更高智能水平的追求。
近年來，計算和信息技術(shù)飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的空前普及和成功將人工智能（AI）確立為人類探索機器智能的前沿領(lǐng)域。自此產(chǎn)生了一系列突破性的研究成果，包括Yann LeCun提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Yoshua Bengio在深度學(xué)習(xí)因果推理領(lǐng)域的成果。
2016年3月， DeepMind推出的AI圍棋程序AlphaGo與世界頂尖圍棋高手李世石對戰(zhàn) ，在世界范圍內(nèi)引起了前所未有的關(guān)注。這場劃時代的人機大戰(zhàn)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。
AI的另一個重要推動者是大型預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，這些模型已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用于自然語言和圖像處理，以在遷移學(xué)習(xí)的幫助下處理各種各樣的應(yīng)用。其中最具代表性的是自然語言處理模型GPT-3 ，已經(jīng)證明具有高度結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和大量參數(shù)的大模型可以提高深度學(xué)習(xí)的性能。

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計算能力是支撐智能計算的重要因素之一。面對信息社會中龐大的數(shù)據(jù)源、異構(gòu)的硬件配置和不斷變化的計算需求，智能計算主要通過垂直和水平架構(gòu)來滿足智能任務(wù)的計算能力要求。
垂直架構(gòu)的特點是同質(zhì)化的計算基礎(chǔ)設(shè)施，主要通過應(yīng)用智能方法提高資源利用效率來提升計算能力。
相比之下，水平架構(gòu)對異構(gòu)和廣域計算資源進(jìn)行協(xié)調(diào)和調(diào)度，使協(xié)作計算的效果最大化。例如， 2020年4月，針對全球COVID-19研究的計算需求，F(xiàn)olding@home在三周內(nèi)聯(lián)合40萬名計算志愿者，實現(xiàn)了2.5Exaflops的計算量，超過了世界上任何一臺超級計算機。
盡管在智能和計算方面取得了巨大成功，但我們在這兩個領(lǐng)域仍然面臨著一些重大挑戰(zhàn)：
智能方面的挑戰(zhàn) 。
使用深度學(xué)習(xí)的AI目前在可解釋性、通用性、可進(jìn)化性和自主性方面面臨著重大挑戰(zhàn) 。與人類智能相比，當(dāng)前大多數(shù)AI技術(shù)的作用都很弱，而且只能在特定領(lǐng)域或任務(wù)中發(fā)揮良好作用。從基于數(shù)據(jù)的智能升級到更多樣化的智能，包括感知智能、認(rèn)知智能、自主智能和人機融合智能等，也面臨著重大的理論和技術(shù)挑戰(zhàn) 。
計算方面的挑戰(zhàn) 。
數(shù)字化浪潮帶來了應(yīng)用、連接、終端、用戶以及數(shù)據(jù)量前所未有的增長，所有這些都需要巨大的計算能力。滿足如此快速增長的計算能力需求變得越來越具有挑戰(zhàn)性。智能社會中的巨型任務(wù)依賴于各種特定計算資源的高效組合。此外，傳統(tǒng)的硬件模式不能很好地適應(yīng)智能算法，制約了軟件的發(fā)展。