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(資料圖)

作者｜于惠如 編輯｜羅麗娟

科技巨頭們關(guān)于AI的投入和討論還在繼續(xù)。手握云、邊、端等不同場(chǎng)景，且具備不同場(chǎng)景技術(shù)能力的華為自然不會(huì)錯(cuò)過。

4月19日，在2023華為全球分析師大會(huì)上，華為副董事長、輪值董事長CFO孟晚舟，華為戰(zhàn)略研究院院長周紅的主題演講均包含華為對(duì)AI領(lǐng)域的思考。

“到2030年，通用算力將增長10倍，人工智能算力則會(huì)增長500倍?！泵贤碇墼谘葜v中預(yù)計(jì)。在她看來，數(shù)據(jù)將成為新的生產(chǎn)力。

據(jù)周紅介紹，過去10年，AI算法的算力需求提升了40萬倍。當(dāng)前 AI在語言文字的學(xué)習(xí)理解和生成上所表現(xiàn)出來的能力超出了想象。不過，在AI能力快速提升的情況下，需要考慮AI的目標(biāo)如何與人類目標(biāo)一致、并且正確和高效地執(zhí)行。?

除了通過規(guī)則和法律來加強(qiáng)AI的倫理和治理外，從理論和技術(shù)的角度看，要達(dá)到上述要求，AI發(fā)展目前仍面臨三個(gè)重要挑戰(zhàn)：AI的目標(biāo)定義，目前對(duì)智能目標(biāo)的理解千差萬別，缺乏共識(shí)的目標(biāo)定義；正確性與適應(yīng)性，AI對(duì)圖像組合和噪聲敏感，這一現(xiàn)象目前難以解釋、難以調(diào)試；以及能源效率和數(shù)據(jù)效率問題。

面對(duì)這三個(gè)挑戰(zhàn)，如何進(jìn)一步尋求突破呢？

周紅認(rèn)為，可以從實(shí)用的角度，來發(fā)展知識(shí)和智能。具體來說，可以通過感知與交互、計(jì)算或者試錯(cuò)，在復(fù)雜的環(huán)境和有限的資源下達(dá)成目標(biāo)。

“近幾年，學(xué)術(shù)界有很多跳出Transformer之外的新型AI架構(gòu)的思考。我建議在這些思考的基礎(chǔ)上，發(fā)展感知與建模、知識(shí)自動(dòng)生成、求解與行動(dòng)三個(gè)核心部分，通過從多模態(tài)感知融合與建模，到‘知識(shí)+數(shù)據(jù)’驅(qū)動(dòng)的決策，實(shí)現(xiàn)更高正確性與適應(yīng)性的自主智能系統(tǒng)?！敝芗t表示。

2021年4月，華為正式發(fā)布盤古大模型，目前已有多個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

據(jù)介紹，華為的實(shí)踐方向主要從三個(gè)方面展開：

AI for Industry：通過行業(yè)大模型促進(jìn)價(jià)值創(chuàng)造。在視覺、語言文字、圖網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)等專用L0基礎(chǔ)大模型之上，形成L1行業(yè)專用大模型，降低開發(fā)門檻、提升泛化能力，解決應(yīng)用碎片化的問題。應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋電力、煤礦、交通、制造等領(lǐng)域。

AI for Science：幫助提升科學(xué)研究的能力。比如，通過更精準(zhǔn)、高效的學(xué)習(xí)與推理機(jī)制，從數(shù)據(jù)中提取出全球氣象先驗(yàn)知識(shí)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)科學(xué)計(jì)算的超大規(guī)模偏微分方程的時(shí)序求解，快速完成全球未來1小時(shí)到7天的天氣預(yù)報(bào)。

軟件自動(dòng)生成：定理自動(dòng)證明、重構(gòu)基礎(chǔ)計(jì)算部件，軟件自動(dòng)生成與自動(dòng)優(yōu)化，提升軟件研發(fā)的效率與可靠性。

此次分析師大會(huì)是孟晚舟當(dāng)值華為輪值董事長以來的首次公開亮相。她表示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將成為全球關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，華為將在聯(lián)接、計(jì)算、存儲(chǔ)、云等方面保持投入，助力行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。? ? ? ? ?

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