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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-12-29 16:04 |
“科學(xué)研究有兩大基本目的：一是尋求基本規(guī)律，二是解決實際問題。在量子力學(xué)建立之時，狄拉克就預(yù)言說尋求基本規(guī)律的任務(wù)已大體完成，但因為其數(shù)學(xué)問題太復(fù)雜，用基本原理來解決實際問題非常困難。直到上世紀(jì) 50 年代電子計算機(jī)開始投入使用，以及微分方程數(shù)值方法的出現(xiàn)，人類才第一次大規(guī)模實現(xiàn)了從基本原理出發(fā)解決實際問題的能力，并由此構(gòu)建起了現(xiàn)代工業(yè)和技術(shù)賴以生存的基礎(chǔ)。”
“但這依然沒有解決「維數(shù)災(zāi)難」問題，而機(jī)器學(xué)習(xí)恰恰是我們過去缺乏的工具。機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計算、高性能計算三大工具的結(jié)合，將推動科學(xué)研究從小農(nóng)作坊模式轉(zhuǎn)變到大平臺模式，即由整個科學(xué)家群體共同努力構(gòu)建基礎(chǔ)模型、基礎(chǔ)算法和工具。這樣的大平臺將極大地提升整體科研的效率。”
“數(shù)百年來，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的開普勒范式和以第一性原理驅(qū)動的牛頓范式是科學(xué)研究的兩大基本范式。當(dāng)下正在蓬勃興起的 AI for Science 有可能促使兩種既有范式的深度融合，激發(fā)一場新的科學(xué)革命。《達(dá)摩院 2022 十大科技趨勢》將 AI for Science 列為重要趨勢，無疑是看到了人工智能和傳統(tǒng)科研結(jié)合帶來的巨大潛能。我希望它能幫助推動更多科研工作者投身其中，加速這場科學(xué)革命的進(jìn)程。”鄂維南院士表示。
12月28日，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布2022十大科技趨勢，這是達(dá)摩院連續(xù)第四年發(fā)布前沿科技趨勢預(yù)測。
通過「定量發(fā)散」與「定性收斂」結(jié)合的研究方法，達(dá)摩院分析了159個領(lǐng)域近三年770萬篇公開論文、8.5萬份專利，挖掘其中熱點領(lǐng)域及重點技術(shù)突破，深度訪談近100位科學(xué)家，提出了2022年可能照進(jìn)現(xiàn)實的十大科技趨勢，覆蓋人工智能、芯片、計算和通信等領(lǐng)域。
這其中，達(dá)摩院首先提及的便是AI for Science。
AI for Science為何重要？實際上，它是比知識與數(shù)據(jù)協(xié)同范式的影響更為深遠(yuǎn)的發(fā)展方向。
如今，AI for Science已經(jīng)從下游走向上游，也就是從勞動密集的實驗數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向智力密集的科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)。這里的科學(xué)規(guī)律，不僅僅是指已有的，還有全新和未知的。這本就是自然而然的過程，畢竟科學(xué)規(guī)律其實就是更加凝練的實驗數(shù)據(jù)歸納。而從現(xiàn)象到實驗數(shù)據(jù)再到科學(xué)規(guī)律，人工智能對科學(xué)的影響，就是將整個過程加速了，并擴(kuò)展到了人類未能觸及的邊界。在條件充足的領(lǐng)域比如生命科學(xué)，這個過程的推進(jìn)更加迅速。
AI for Science面向“維數(shù)災(zāi)難”難題，這是智能被抽象出來后要面對的更高階考驗。而另一方面，面向類人智能的大模型發(fā)展已進(jìn)入冷靜期，人們不再為動輒萬億參數(shù)規(guī)模的新模型感到驚訝。在未來，大模型將成為基礎(chǔ)知識庫般地存在，并對端側(cè)的小模型進(jìn)行知識遷移，讓小模型在此基礎(chǔ)上去學(xué)習(xí)適應(yīng)垂直環(huán)境。可以說，大模型與小模型的協(xié)同定義了新的“知識-工程”概念，如同力學(xué)工程以經(jīng)典力學(xué)為參考一樣，小模型也將以大模型為參照，在具體的、獨特的、不確定的場景中發(fā)揮作用。
無論是AI for Science還是大小模型協(xié)同進(jìn)化，都預(yù)示著知識將被重新定義。
而在知識將被重新定義之前，已有知識和數(shù)據(jù)智能的協(xié)同也在發(fā)揮重要作用。這其中，非常典型的發(fā)展趨勢就包括AI助力綠色能源（比如，精準(zhǔn)的電網(wǎng)功率預(yù)測）和AI助力高精度醫(yī)療導(dǎo)航（比如，癌癥的輔助診療）。這些變化是源于已有知識的不完備性，也就是知識不能代表真實世界。結(jié)合了數(shù)據(jù)智能之后，技術(shù)才能觸及真實世界的每一個角落。
而為了讓探測的觸角能細(xì)致入微，不斷挖掘新的數(shù)據(jù)，人們也在持續(xù)發(fā)明新的感知設(shè)備，比如柔性感知機(jī)器人。柔性機(jī)器人結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù)，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力，應(yīng)對多任務(wù)的通用性與應(yīng)對環(huán)境變化的自適應(yīng)性大幅提升，其理想目標(biāo)是減少對世界的預(yù)設(shè)，也就是對預(yù)編程或窮舉可能性的依賴。
柔性感知機(jī)器人是一種邊緣端設(shè)備，它在邊緣場景中的有效應(yīng)用，還得依賴于中心知識的初始遷移，這其實正好印證了大小模型協(xié)同進(jìn)化的趨勢之必要性和必然性。另一類邊緣端設(shè)備則在推進(jìn)人類感官世界的中心化與邊緣化的協(xié)同，那便是由AR、VR等設(shè)備構(gòu)成的XR互聯(lián)網(wǎng)。
知識重定義、知識與數(shù)據(jù)的協(xié)同，對應(yīng)了人類社會的兩大步調(diào)，也就是凝聚世界規(guī)律，和向新大陸進(jìn)發(fā)。支撐這個過程背后的基礎(chǔ)設(shè)施，是計算和通訊構(gòu)成的全球互聯(lián)網(wǎng)。
全球互聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)規(guī)律和人類社會是同步的，也就是中心化與邊緣化同時進(jìn)行。其中，在通訊層面，星地計算在擴(kuò)大互聯(lián)的規(guī)模，并走向全球一體化，云網(wǎng)端融合則是隨著全球互聯(lián)的發(fā)展而必然出現(xiàn)的重新分工與協(xié)同。而在計算層面，面對算力瓶頸以及突破摩爾定律的需求，人們不再執(zhí)著于突破量子極限，芯片微型化、密集化的瓶頸還可以往能耗層面去考慮。憑借高密度的計算和極低的能耗，硅光芯片有望取代電子芯片，在保留二進(jìn)制架構(gòu)的同時，進(jìn)一步發(fā)展摩爾定律，當(dāng)然，這更多地也是為了適應(yīng)人工智能的算力需求。
在中心化與邊緣化的演進(jìn)過程中，人類自身不斷經(jīng)受兩股力量的推動。每個人都在中心化推力中恐懼被同化，也在邊緣化推力中拒絕成為工具。這些心理驅(qū)力下衍生的便是對個體完整性的渴求，也就是在數(shù)據(jù)定義人的時代，對個人信息隱私性的需求。隱私計算在計算效率提高下將演變?yōu)槿螂[私計算，適逢其時。
綜上，達(dá)摩院總結(jié)出了未來的十大科技趨勢，AI科技評論基于知識重定義、知識與數(shù)據(jù)協(xié)同、基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能倫理四個方面列出如下：
知識重定義
AI for Science
大小模型協(xié)同進(jìn)化
知識與數(shù)據(jù)協(xié)同
綠色能源AI
高精度醫(yī)療導(dǎo)航
柔性感知機(jī)器人
XR 互聯(lián)網(wǎng)
基礎(chǔ)設(shè)施
星地計算
硅光芯片
云網(wǎng)端融合
人工智能倫理
全域隱私計算
人工智能成為科學(xué)家的新生產(chǎn)工具，催生科研新范式
實驗科學(xué)和理論科學(xué)是數(shù)百年來科學(xué)界的兩大基礎(chǔ)范式，而人工智能正在催生新的科研范式。機(jī)器學(xué)習(xí)能夠處理多維、多模態(tài)的海量數(shù)據(jù)，解決復(fù)雜場景下的科學(xué)難題，帶領(lǐng)科學(xué)探索抵達(dá)過去無法觸及的新領(lǐng)域。人工智能不僅將加速科研流程，還將幫助發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律。預(yù)計未來三年，人工智能將在應(yīng)用科學(xué)中得到普遍應(yīng)用，在部分基礎(chǔ)科學(xué)中開始成為科學(xué)家的生產(chǎn)工具。
大模型參數(shù)競賽進(jìn)入冷靜期，大小模型將在云邊端協(xié)同進(jìn)化
超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型是從弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用碎片化難題，但性能與能耗提升不成比例的效率問題限制了參數(shù)規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張。人工智能研究將從大模型參數(shù)競賽走向大小模型的協(xié)同進(jìn)化，大模型向邊、端的小模型輸出模型能力，小模型負(fù)責(zé)實際的推理與執(zhí)行，同時小模型再向大模型反饋算法與執(zhí)行成效，讓大模型的能力持續(xù)強(qiáng)化，形成有機(jī)循環(huán)的智能體系。
人工智能助力大規(guī)模綠色能源消納，實現(xiàn)多能互補(bǔ)的電力體系
風(fēng)電、光伏等綠色能源近年來快速發(fā)展，也帶來了并網(wǎng)難、消納率低等問題，甚至出現(xiàn)了“棄風(fēng)”、“棄光”等現(xiàn)象。核心原因在于綠色能源存在波動性、隨機(jī)性、反調(diào)峰等特征，大規(guī)模并網(wǎng)可能影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，將有效提升電網(wǎng)等能源系統(tǒng)消納多樣化電源和協(xié)調(diào)多能源的能力，成為提升能源利用率和穩(wěn)定性的技術(shù)支撐，推動碳中和進(jìn)程。預(yù)計未來三年，人工智能技術(shù)將幫助電力系統(tǒng)實現(xiàn)大規(guī)模綠色能源消納，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運行。
人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合，助力診療精度與效率提升
傳統(tǒng)醫(yī)療依賴醫(yī)生經(jīng)驗，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準(zhǔn)醫(yī)療深度融合，專家經(jīng)驗和新的輔助診斷技術(shù)有機(jī)結(jié)合，將成為臨床醫(yī)學(xué)的高精度導(dǎo)航系統(tǒng)，為醫(yī)生提供自動指引，幫助醫(yī)療決策更快更準(zhǔn)，實現(xiàn)重大疾病的可量化、可計算、可預(yù)測、可防治。預(yù)計未來三年，以人為中心的精準(zhǔn)醫(yī)療將成為主要方向，人工智能將全面滲透在疾病預(yù)防和診療的各個環(huán)節(jié)，成為疾病預(yù)防和診療的高精度導(dǎo)航協(xié)同。
機(jī)器人將兼具柔性和類人感知，可自適應(yīng)完成多種任務(wù)
傳統(tǒng)機(jī)器人依賴預(yù)編程，局限于大型生產(chǎn)線等結(jié)構(gòu)化場景。近年來，柔性機(jī)器人結(jié)合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術(shù)，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力，應(yīng)對多任務(wù)的通用性與應(yīng)對環(huán)境變化的自適應(yīng)性大幅提升。機(jī)器人將從大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)線走向小規(guī)模、非標(biāo)準(zhǔn)化的場景。預(yù)計未來五年，柔性感知機(jī)器人將逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備，并在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域開始規(guī)模化應(yīng)用。
XR 眼鏡會成為重要交互界面，帶動下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展
隨著端云協(xié)同計算、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)字孿生等技術(shù)發(fā)展，以沉浸式體驗為核心的 XR（未來虛實融合）互聯(lián)網(wǎng)將迎來爆發(fā)期。眼鏡有望成為新的人機(jī)交互界面，推動形成有別于平面互聯(lián)網(wǎng)的 XR 互聯(lián)網(wǎng)，催生從元器件、設(shè)備、操作系統(tǒng)到應(yīng)用的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。XR 互聯(lián)網(wǎng)將重塑數(shù)字應(yīng)用形態(tài)，變革娛樂、社交、工作、購物、教育、醫(yī)療等場景交互方式。預(yù)計未來三年，外形與重量接近普通眼鏡的新一代 XR 眼鏡將產(chǎn)生，成為下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口。
衛(wèi)星及地面一體化的通信與計算，促進(jìn)空天地海全面數(shù)字化
基于地面網(wǎng)絡(luò)和計算的數(shù)字化服務(wù)局限在人口密集區(qū)域，深空、海洋、沙漠等無人區(qū)尚是服務(wù)的空白地帶。高低軌衛(wèi)星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空天地海一體化立體網(wǎng)絡(luò)。由于算隨網(wǎng)動，星地計算將集成衛(wèi)星系統(tǒng)、空中網(wǎng)絡(luò)、地面通信和云計算，成為一種新興的計算架構(gòu)，擴(kuò)展數(shù)字化服務(wù)的空間。預(yù)計未來三年，低軌衛(wèi)星數(shù)量會迎來爆發(fā)式增長，衛(wèi)星及其地面系統(tǒng)將成為新型計算節(jié)點。
光電融合兼具光子和電子優(yōu)勢，突破摩爾定律限制
電子芯片的發(fā)展逼近摩爾定律極限，難以滿足高性能計算不斷增長的數(shù)據(jù)吞吐需求。硅光芯片用光子代替電子進(jìn)行信息傳輸，可承載更多信息和傳輸更遠(yuǎn)距離，具備高計算密度與低能耗的優(yōu)勢。隨著云計算與人工智能的大爆發(fā)，硅光芯片迎來技術(shù)快速迭代與產(chǎn)業(yè)鏈高速發(fā)展。預(yù)計未來三年，硅光芯片將承載絕大部分大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)的高速信息傳輸。
云網(wǎng)端融合形成新計算體系，催生云上新物種
新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將推動云計算走向云網(wǎng)端融合的新計算體系，并實現(xiàn)云網(wǎng)端的專業(yè)分工：云將作為腦，負(fù)責(zé)集中計算與全局?jǐn)?shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)作為連接，將多種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)通過云融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網(wǎng)；端作為交互界面，呈現(xiàn)多元形態(tài)，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。云網(wǎng)端融合將促進(jìn)高精度工業(yè)仿真、實時工業(yè)質(zhì)檢、虛實融合空間等新型應(yīng)用誕生。預(yù)計未來兩年，將有大量新型應(yīng)用在云網(wǎng)端融合的新計算體系中運行。
破解數(shù)據(jù)保護(hù)與流通兩難，隱私計算走向全域數(shù)據(jù)保護(hù)
數(shù)據(jù)安全保護(hù)與數(shù)據(jù)流通是數(shù)字時代的兩難問題，破解之道是隱私計算。過去受制于性能瓶頸、技術(shù)信任不足、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，隱私計算尚只能在少量數(shù)據(jù)的場景下應(yīng)用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數(shù)據(jù)信托等技術(shù)融合發(fā)展，隱私計算有望跨越到海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源將擴(kuò)展到全域，激發(fā)數(shù)字時代的新生產(chǎn)力。預(yù)計未來三年，全域隱私計算技術(shù)將在性能和可解釋性上有新的突破，或?qū)⒊霈F(xiàn)數(shù)據(jù)信托機(jī)構(gòu)提供基于隱私計算的數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
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