新浪新闻《一线》 创作者 肖枫

“去10年，AI算法算力需求提高了40千倍。现阶段 AI在汉语言的学习思考和形成上表现出来的能力超过许多人的想像。在AI能力快速升级的情形下，我觉得应该考虑AI的目标怎样和人类一致、而且恰当更加高效地实行。”

4月19日，在2023华为公司全世界投资分析师会议上，华为战略科学研究院周红对于时下AI发展趋势，给出了之上整治提议。他指出，除开根据制度和法律法规来加强AI的伦理道德整治，从技术与技术的角度来看，需要达到这个要求，现阶段还面临三个关键的考验：AI的目标界定、准确性与适应能力、高效率。

AI遭遇的第一个考验，是欠缺的共识的目标界定。周红强调，要是没有界定清晰并达成一致，就难以保证AI持续发展的目标和人类一致，也很难科学地科学的分类合理地测算。人工智能古代历史有着不同的派系，比如符号主义、贝叶斯算法现实主义、演变现实主义、行为主义理论，及其联接现实主义等，他们都还没更好地结合在一起，欠缺的共识的目标理解是关键的原因之一。

次之，在目前的许多AI运用中，存有准确性和适应能力的考验。借助数据统计规律性所进行的学习培训，会取决于取样的涉及面和信息的准确性，假如不正确应用，就会导致结论不稳和恶意的风险性，发生“灰天鹅”事情。

他列举，如用统计分析有关计算模式来确认香蕉苹果，若是在香蕉苹果旁边放一些其他图片，鉴别结论会从香蕉苹果变为电烤箱，正中间还有一定的比例为鼻涕虫；熊猫图片加上一些人眼基本上看不到这个小噪音，也有可能被鉴别成长臂猿。这种照片用工眼来说是一目了然的，可是人工智能怎么会犯错误，这难以表述。由于AI的能力遍布在巨大的主要参数中，出各种问题，我们不仅匪夷所思、也无法调节。

第三个挑战是AI效率。从能耗等级方面来讲，2022年第60届全世界高性能计算机Top500中排名第一的Frontier，测算性能约1102PFLOPS，能源消耗是2千1上百万瓦；排名第二的Fugaku，测算性能约442PFLOPS，能源消耗是3一定瓦，而比较之下，人的大脑只需约20瓦就可等效电路完成30PFLOPS计算性能。由此可见现阶段这种高性能计算机单位能量的运算效率，会比人的大脑低大概三千倍到十万倍。除开人的大脑外，高效率智能在生物界长期存在，例如秃鹫人的大脑仅用0.2w的动能，就聪慧到将核桃仁衔到高处丢到混凝土地面上破开，他在观察环境、适应新环境、处理问题里的能力，远并不是现阶段的AI能相比的。

其次数据信息高效率。除开根据从宏观信息中获得统计规律，来思考和认知世界外，能否自小信息中深入思考，发觉思维逻辑，产生定义，抽象化出标准？

应对这三个考验，怎样进一步寻找突破口呢？周红提议，应当从好用的视角，去发展知识与智能。怎样通过从环境因素和自身的事实和状况中，梳理抽象化出基本概念特性、以及关联运行规律性，来产生专业知识？按柏拉图的核心理念，专业知识应当被检验完的、恰当总和被人们认同的。能否提高达到追寻或是目标的能力，去发展智能？从总体上，能通过认知与互动、测算或是尝试错误，在多种环境和有限资源下达到目标。我们应该根据智能来思考自然环境、适应新环境，乃至更新改造环境和自身，其准确性、适用范围与高效化就很重要了。从已经有大数据技术中获取概率分布函数去进行线性拟合和演练，是促进智能的一种手段，此外，周红觉得智能也要考虑到因果推理、得出假定或进行尝试错误，提问问题和创造性解决困难等。

周红提议，在通讯与运算两大基石的推动下，从小范围人工智能，到通用性人工智能与非常人工智能的过程当中，一定要通过理论与科技的不断进取，来达到智慧时代，推动时代的进步；次之要敢于扩展观念的界限，提高对智能的认识和操控能力；最后，用正确目标和强有力的方式，牵引带人工智能的高速发展，助推英雄有敌，提高性命，造就化学物质，操纵动能，跨时空，完成人类文明发展演变。

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