依图科技朱珑：人类文明向机器文明跃迁的推动力是什么？

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凤凰网科技7月10日报道，在人工智能大会上，易图科技联合创始人兼首席执行官朱思溢博士就“人工智能引领行业第一”的主题发表了重要观点——文明的发展和变化在于基础设施的变革，即生产工具的变革。

他还说，在未来，低阶知觉智能将过渡到高阶决策智能；从初级眼睛看到的视觉感知智能，到由完美知识地图支持的高阶认知智能、决策智能甚至预测智能。

以下是朱思溢讲话的全文:

我从事人工智能研究已经将近20年了，经历了人工智能发展的不同阶段，包括早期的跌宕起伏，现在已经成为一个热门话题，现在不同的行业都在讨论人工智能将走向何方。

今天，我们将谈论人工智能。首先，我们将看看我们今天所处的时代。人类文明的发展，从最早的原始文明，逐渐发展到农业文明、工业文明，然后到今天的互联网时代，人工智能从60多年前的图灵测试开始。纵观人类文明史的发展，是什么推动了人类文明的变革？在这个发展和变化的过程中发生了什么？

基础设施改革促进了从人类文明到机器文明的转变

长期以来，我们可能已经忘记了生活中一些最常见的工具是社会变革最重要的基础。

在最古老的时代，石器、弓箭、火和陶器构成了简单的原始文明，然后到了农业社会，铁器、书写、印刷和轮子构成了农业文明的基础；于是蒸汽机、电和内燃机等现代工具的发明构成了工业文明的基础；近几十年来，互联网和半导体芯片已经形成了信息文明的基础。

这里有一个非常重要的观点要和你们分享:文明的发展和变化在于基础设施的革命，这就是我们所说的生产工具的变化。

站在人类文明发展的历史上，我们今天在哪里？

我们所知道的宇宙中最小的时间是BIGBANG的负43次方秒，从这个最小的时间单位到人类心跳的一秒，然后到城市的历史，然后到人类的历史，然后到更遥远的人类试图观察数亿年前银河系的历史，这从时间轴和物理世界显示了宇宙文明的发展和变化。

下面的照片是100年前的上海，30年前的浦东和今天的上海。随着摄影技术的诞生和发展，我们获得了一个可以描绘不同时期城市变化的工具。这组上海的照片已经发生了百年一遇的变化。

让我们从一秒钟的尺度来看物理世界的变化。在下面一组照片中，左边是正常拍摄时人眼看到的手握书架，右边是机器看到的视频中不同频率的信号捕捉到的微小振动。将它放大100倍和1000倍后，我们可以看到木材是如何受压的，这在时间纬度上非常微妙。

让我们看看更大的世界。左边是哈勃太空望远镜2006年拍摄的星系照片，右边是2019年银河系中心黑洞的照片。

学术界对黑洞有一个理论计算，那就是黑洞可以用世界各地的几个射电望远镜拍摄。如果你想用一架望远镜拍摄黑洞的照片，它的跨度和粒度可能需要覆盖几公里到几十公里甚至几千公里长的望远镜。因此，人类使用了一种技术——由地球上如此大宽度的不同射电望远镜拼接而成的黑洞照片，这是由计算机计算出的观测值，实际情况将非常接近这一理论的模拟值。

人类在5亿年前拍摄了世界，这样人类就可以在宇宙中进行观察。从时间轴来看，这是一个非常遥远的过去。它也证明了人类可以从一个非常小的世界观察到一个非常遥远的世界。现在，以这一刻为中心，头30年将是信息时代，接下来的30年将会到来。我们已经看到了过去30年发生的事情，我们也可以预测未来人工智能时代将会发生什么。

芯片计算能力、算法水平、算法模型和训练计算能力提高了10000倍

信息时代最重要的三个要素是计算能力、存储能力和传输能力。在过去的30年里，信息时代最重要的变化是计算能力、存储容量和传输速度这三个要素都提高了一百万倍。

在过去的几十年里，计算能力的发展分为两个阶段，一个是蓝色曲线，另一个是绿色曲线。我们称之为旧的或传统的芯片，以及新的基于gpu的或为人工智能计算定制的芯片。蓝色曲线基于传统摩尔定律的发展，其性能每18-24个月翻一番；绿色曲线是超级摩尔时代芯片的加速计算能力。在过去的几年里，人工智能的计算能力提高了近10，000倍，单个图形处理器的计算能力是过去基于cpu的计算能力的1000倍。

那么算法改进了多少？2015年阿尔法战士战争中的人类玩家可能会给每个人留下深刻印象。从2015年开始，机器象棋可以超越人类，机器人脸识别可以超越人类；到2020年，与五年前的机器相比，这台机器的性能提高了一百万倍。

2015年，以那一天为基准，这台机器的识别能力超过了人类。五年后，机器与自身相比提高了100万倍，超过了人类能力100万倍，目前的识别能力即知觉智能提高了100万倍，这是一个非常惊人的数字。

同时，它自己的模型大小和算法参数增加了10，000倍。就像大脑一样，神经元与过去相比增加了10000倍；培训的效率和学习的能量消耗减少并增加了10，000倍。

所以现在有一种说法:人工智能已经进入了一个计算能力霸权的新时代，它需要成千上万倍的计算能力来训练世界上最好的算法。

那么人工智能到底能做什么呢？在COVID-19流行的早期阶段，我们与上海公共卫生临床中心合作开发了业界第一个用于COVID-19肺炎辅助诊断的人工智能系统。该系统可以根据肺部ct片描述病灶的形状、大小等，并进行定性诊断，在机器辅助下，医生的判断从过去的几个小时减少到几秒钟。这是一种视觉感知智能。

未来，低阶知觉智能将向高阶决策智能过渡；从初级眼睛看到的视觉感知智能，到更高级的认知智能、决策智能，甚至是由完美的知识地图支持的预测智能。在医学领域，我们已经在儿科医学领域做到了。ai可以学习近一百万个医学同义词和基于数百万个案例的近千万个联想。在这张知识地图下，它可以达到有近10年资历的医生的诊断水平。

几年前，用于城市管理的智能计算需要十几个机柜来提供计算能力支持，这需要非常大的空空间、投资和大量的能源消耗；一年前，由于人工智能芯片性能的提高，它能够从十几个机柜减少到一个机柜。

超级摩尔时代将在未来十年带来什么变化？城市管理所需的智能计算可以支持当今城市管理所需的数万个视频和10万个视频的计算需求。

来源：搜狐微门户