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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A(yíng)I的投入和討論還在繼續。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 )錯過(guò)。

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

“到2030年，通用算力將增長(cháng)10倍，人工智能算力則會(huì )增長(cháng)500倍?！泵贤碇墼谘葜v中預計。在她看來(lái)，數據將成為新的生產(chǎn)力。

據周紅介紹，過(guò)去10年，AI算法的算力需求提升了40萬(wàn)倍。當前 AI在語(yǔ)言文字的學(xué)習理解和生成上所表現出來(lái)的能力超出了想象。不過(guò)，在A(yíng)I能力快速提升的情況下，需要考慮AI的目標如何與人類(lèi)目標一致、并且正確和高效地執行。?

除了通過(guò)規則和法律來(lái)加強AI的倫理和治理外，從理論和技術(shù)的角度看，要達到上述要求，AI發(fā)展目前仍面臨三個(gè)重要挑戰：AI的目標定義，目前對智能目標的理解千差萬(wàn)別，缺乏共識的目標定義；正確性與適應性，AI對圖像組合和噪聲敏感，這一現象目前難以解釋、難以調試；以及能源效率和數據效率問(wèn)題。

面對這三個(gè)挑戰，如何進(jìn)一步尋求突破呢？

周紅認為，可以從實(shí)用的角度，來(lái)發(fā)展知識和智能。具體來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)感知與交互、計算或者試錯，在復雜的環(huán)境和有限的資源下達成目標。

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

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

據介紹，華為的實(shí)踐方向主要從三個(gè)方面展開(kāi)：

AI for Industry：通過(guò)行業(yè)大模型促進(jìn)價(jià)值創(chuàng )造。在視覺(jué)、語(yǔ)言文字、圖網(wǎng)絡(luò )、多模態(tài)等專(zhuān)用L0基礎大模型之上，形成L1行業(yè)專(zhuān)用大模型，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻、提升泛化能力，解決應用碎片化的問(wèn)題。應用場(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(guò)更精準、高效的學(xué)習與推理機制，從數據中提取出全球氣象先驗知識，代替傳統科學(xué)計算的超大規模偏微分方程的時(shí)序求解，快速完成全球未來(lái)1小時(shí)到7天的天氣預報。

軟件自動(dòng)生成：定理自動(dòng)證明、重構基礎計算部件，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 )是孟晚舟當值華為輪值董事長(cháng)以來(lái)的首次公開(kāi)亮相。她表示，數字經(jīng)濟將成為全球關(guān)鍵驅動(dòng)力，華為將在聯(lián)接、計算、存儲、云等方面保持投入，助力行業(yè)實(shí)現數字化轉型。? ? ? ? ?

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