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都保杰
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斯坦福大学教授、美国科学院院士张首晟:人工智能的三大支柱

2017-07-15
上市公司
新材料研发和量子计算新发现。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】7月15日报道(文/都保杰)

今天,2017网易未来科技峰会在北京召开,大会主题命名为“新生”,点明了整个互联网行业正从蔓延两年的资本寒冬中复苏过来的现象,大公司正在加速变革、独角兽层出不穷、创业者们奋起直追,互联网行业迎来了新一轮的发展契机。

新浪潮的背后是新技术的驱动,除了新内容、新娱乐、新消费等话题,人工智能和AI+成为本次大会的主旋律和到场嘉宾谈论最多的概念,以下是大会嘉宾斯坦福大学教授、美国科学院院士张首晟发表的《人工智能的三大支柱》演讲内容。

现场整理报道:

在过去十万多年当中,我们一直是地球上最最智慧的一个物种,今天的确碰到一个新的挑战,也是一个新的物种的出现,就是人工智能,机器的智慧。

为什么会在今天这个时候出现了这么一个新的、神奇的物种,主要是三大趋势的汇聚:第一是计算的能力,计算机的计算能力在过去的五六十年当中,基本上按照摩尔定律在增长。我们的计算能力每过18个月翻一次倍,这种神奇的计算能力的提高,使得我们现在到了突飞猛进的时代。

第二个潮流,由于互联网产生之后有大量数据的产生,人工智能一定要学习,自动通过大量的数据汇集当中能够得到学习,我们生活的每一个角落都变得数据化。

另外,最最神奇的发展,是非常新的一些算法,人一开始会模拟大脑工作的原理来做出一些人工智能、机器学习的算法,但是在今后,我今天跟大家主要分享的题目,在今后发展的过程当中,我们可能会推出一些算法,大脑根本不能实现的,但是在机器里面却能够实现,比如量子计算。

我们这个时代被非常伟大的信息定理所刻划,这个定理就是摩尔定理,指计算能力每过18个月翻一次倍,怎么来衡量这个计算的能力呢?基本上在半导体的芯片,面积过去五六十年没有太大的改变,同样单位面积上,分布的三极管的数字每过18个月翻一次倍,摩尔定理奠基了信息社会为什么飞速发展,相比之下,传统行业往往是在比较平行的,比较线性的增长情况,摩尔定理是指信息计算能力按照指数级速度增长。

摩尔定理继续按照传统的方式推进下去,是不能按照过去发展的指数,爆炸式的增长,为什么呢?每个三极管运算的过程当中必然会产生很多的热量,如果三极管的基本原理没有改变,每过18个月,三极管的数字翻一次倍的话,所产生的热量也是每过18个月翻一次倍,这种情况下,整个芯片继续提升的情况下,必然会烧掉。

我们今天最经常讲的是信息的高速公路,但是在信息的层次,信息的高速公路却是非常拥挤的,如果我们把电子想象成跑车的话,有相互之间的碰撞,周围的碰撞,在这个过程当中会产生许多的热量,这样的话,每过18个月翻一次倍的话,继续提升的话,芯片就会烧掉。大家就会想,既然是这么一个原理,为什么电子在芯片最最底层做成一个信息的高速公路,这个猜想非常对了。我的研究发现了拓扑绝缘体,我们为电子在芯片的最最底层造了一个信息的高速公路,高速公路最根本的原理,车道的原理、各分其道、互不干扰,每个电子在固定的车道上在运行,而不像左边一样,是赶集的情况下会到处碰撞。

用一句话讲,就是拓扑绝缘体和量子自旋霍尔效应,这是最近材料科学领域,在量子科学领域的重大发现,而且是我们在2006年,在理论上做了理论的预研,到了2007年,在德国的一个实验小组,在实验室里面完全验证了我们的预研。但是现在还不能完全工业化,我们正在寻找新的材料,预研新的材料,我们在元素周期表,随着碳原子往下走会就会碰到烯,这个原子和碳原子一样,也能组成单的原子层,我们预研这个材料能够像高速公路一样运转,在室温下就能达到效应。

我们的科学发现也是把非常奇妙的数学概念,拓扑不变量的概念用到了真正具体的材料上,今天大家都在考虑怎么能够有更好的创意,好创意的办法就是做一些跨界的思维。数学里面拓扑的概念是非常深奥的,大家都是在象牙塔里面做的研究,材料科学相对来说比较实用,但是这两个领域里面的科学家基本上相互之间没有任何的沟通,我能够做出这个科学上的发现和成就,主要是把非常高深的数学概念用在材料科学上。

这也是人类历史上划时代的发现,因为材料对人类社会是非常重要的,几乎所有重大的历史时期,都是用一种材料来命名的。比如说石器时代,青铜器时代,铁器时代,到了今天的硅片时代,但是过去所有的材料都是偶然情况下被发现的。今天发现材料的方法论有了大的改变,我们是在寻找一种数学的形式,从理论上预研了这个材料的性质进而才找到的。这样就开创了人类社会新的时代,我们今后能够通过理论预研,先预研哪些材料有哪些性质,不用再盲目寻找。

摩尔定理继续往前推,有一个激动人心的想法,就是所谓的量子计算机。通常我们用计算机来做一些运算,比人的大脑运算得快,比如说把两个数乘起来,计算机可以算得很快,可以超过任何一个人的大脑能够做的计算。但是如果给计算机一个很大的数,要拆成是不是两个数数的乘积的话,这个计算机做得非常非常慢,因为它一定要把每个数都要试过一遍,通过重组的办法才能把这个数学题做出来。但是在量子世界里面,一个基本粒子,如果前面面对着两个孔的话,是同时穿过空间两个不同的孔,能够把它穿过去,这是非常一个奇妙的量子世界的平行的原理。由于这个神奇的效应,我们能够在量子世界里做一个平行的计算,为了达到这个神奇的量子计算机,我们也需要一些非常神奇的材料,我所发明的拓扑绝缘体,现在大家认为能够用它来做量子计算机,这是一个非常好的材料。

最后我跟大家分享一下人工智能在算法上的提高。我们今天想到做人工智能最主要的原因,是想模仿一个人的大脑,整个人工智能的过去和人工智能的未来,我想通过一个比喻来跟大家做一个解释,我们今天看到人工智能想模仿人的大脑,类似我们在500年以前,我们看到鸟飞的时候,就想学习飞行,想能不能造出一个飞行器。首先,我们看到大自然的生物有这么一个神奇的功能,我们自己想到我们能不能来仿生。一开始的时候,我们学飞只是简单的模仿鸟的飞行,后来真正能够做出神奇的飞机,飞机并不是我们简单的在学鸟怎么飞,我们真正想清了飞行的数学原理是什么,弄明白了数学原理背后是所谓的流体力学,流体力学有一个物理学的方程组定出来的,我们一旦理解了飞行的数学原理之后,我们设计出来的飞机完全是能够比鸟飞得更好,更快、更高。

今天大数据时代的产生,使得我们金融数据,教育数据,健康数据都大量产生,但是我们现在机器学习的能力就是通过这些大数据的本身就能学习到这里面的智慧,能够帮我们大大地提高在金融领域、教育领域、健康领域的效力。但是现在碰到一个最大的问题,能够处理数据、能够拥有数据,这是两个不同的人群,也可能是两个不同的公司,相互之间不一定有一个完全的信任,这样的话,很多数据不能够被实时做分析。现在领域里面,我跟大家也是推荐一个非常新型的算法,叫同态加密,这个新的算法能够在加密的数据上学习到里面的智慧,不一定要看到数据本身,这样的话,使得数据的拥有者和数据的处理者完全能够分开,并且能够建立信任基础上的合作。

人工智能对于中国来讲,是一个非常好的机遇,首先我们中国人多,有非常庞大的数据,中国整个教育的水准,现在在国际上,尤其是在数理科学领域,在国际上走得非常前沿,我们有非常好的高等教育人才。前面我讲了人工智能有三大支柱,接下来的关键一个是大数据,一个是需要在物理材料上做大的推进,另外,我们算法上需要数学方面优秀的人才,我们要达到这些目标,一定要建立好两个桥梁的作用,一个是把学界和企业界连接在一起,一个是把硅谷和中国连接在一起,我愿意在这个领域起到桥梁性的作用。

谢谢大家!

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