如何能像人類一樣具備邏輯、意識和推理等認知能力，是人工智能研究一直在探索的方向。“目前來看，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練超大參數(shù)量的巨量模型，被認為是非常有希望實現(xiàn)通用人工智能的一個重要方向。”中國工程院院士王恩東日前接受采訪時表示，隨著巨量模型的興起，巨量化已成為未來人工智能發(fā)展的一個重要趨勢。
全球知名科技市場研究機構(gòu)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）日前發(fā)布的《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》指出，人工智能算法模型呈現(xiàn)大規(guī)模趨勢，巨量模型將是規(guī)模化創(chuàng)新的基礎(chǔ)，算力成為根本保障。
圖表來源：《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》
巨量化的核心特征是模型參數(shù)多、訓練數(shù)據(jù)量大、模型應用規(guī)模大。當前，谷歌、微軟、英偉達、浪潮、智源研究院、百度、阿里等全球知名AI公司和機構(gòu)相繼推出了各自的巨量模型。
前述報告顯示，2011年以來，全球人工智能模型參數(shù)從千萬級增至千億級。2020年美國的GPT-3深度學習模型參數(shù)規(guī)模高達1750億，是當時全球最大的AI巨量模型，在文本分析、機器翻譯、機器寫作等自然語言處理應用領(lǐng)域表現(xiàn)出色；2021年中國的“源1.0”模型參數(shù)規(guī)模升至2457億，訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模達到5000GB。構(gòu)建大模型，提升人工智能處理性能，成為時下流行的模型發(fā)展趨勢。
“如此巨量的數(shù)據(jù)調(diào)用需要強大的算力支持，計算產(chǎn)業(yè)面臨著新的趨勢和挑戰(zhàn)。”王恩東說，一方面，多樣化的場景需要多元化的算力，巨量化的模型、數(shù)據(jù)和應用規(guī)模需要巨量的算力，算力已經(jīng)成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的重中之重；另一方面，從芯片到算力的轉(zhuǎn)化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。
他認為，釋放多元算力價值、促進人工智能創(chuàng)新，需要重視智算系統(tǒng)的創(chuàng)新，加大人工智能新型基礎(chǔ)設施建設，設計好從技術(shù)到應用的各環(huán)節(jié)鏈條。同時，加快推動開放標準建設，通過統(tǒng)一、規(guī)范的標準，將多元化算力轉(zhuǎn)變?yōu)榭烧{(diào)度的資源，讓算力好用、易用。（記者溫競?cè)A）
