近日，中國人大網(wǎng)刊登中國工程院院士、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所所長孫凝暉在十四屆全國人大常委會專題講座上的講稿《人工智能與智能計算的發(fā)展》?，F(xiàn)將全文轉(zhuǎn)載如下，一同走進(jìn)高深莫測的人工智能世界。

委員長、各位副委員長、秘書長、各位委員：

人工智能領(lǐng)域近年來正在迎來一場由生成式人工智能大模型引領(lǐng)的爆發(fā)式發(fā)展。2022年11月30日，OpenAI公司推出一款人工智能對話聊天機(jī)器人ChatGPT，其出色的自然語言生成能力引起了全世界范圍的廣泛關(guān)注，2個月突破1億用戶，國內(nèi)外隨即掀起了一場大模型浪潮，Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各種大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，2022年也被譽為大模型元年。當(dāng)前信息時代正加快進(jìn)入智能計算的發(fā)展階段，人工智能技術(shù)上的突破層出不窮，逐漸深入地賦能千行百業(yè)，推動人工智能與數(shù)據(jù)要素成為新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表。習(xí)近平總書記指出，把新一代人工智能作為推動科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動力量，努力實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合，為高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動力。

01 計算技術(shù)發(fā)展簡介

計算技術(shù)的發(fā)展歷史大致可分為四個階段，算盤的出現(xiàn)標(biāo)志著人類進(jìn)入第一代——機(jī)械計算時代，第二代——電子計算的標(biāo)志是出現(xiàn)電子器件與電子計算機(jī)，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使我們進(jìn)入第三代——網(wǎng)絡(luò)計算，當(dāng)前人類社會正在進(jìn)入第四階段——智能計算。

早期的計算裝置是手動輔助計算裝置和半自動計算裝置，人類計算工具的歷史是從公元1200年的中國算盤開始，隨后出現(xiàn)了納皮爾籌（1612年）和滾輪式加法器（1642年），到1672年第一臺自動完成四則運算的計算裝置——步進(jìn)計算器誕生了。

機(jī)械計算時期已經(jīng)出現(xiàn)了現(xiàn)代計算機(jī)的一些基本概念。查爾斯?巴貝奇（Charles Babbage）提出了差分機(jī)（1822年）與分析機(jī)（1834年）的設(shè)計構(gòu)想，支持自動機(jī)械計算。這一時期，編程與程序的概念基本形成，編程的概念起源于雅卡爾提花機(jī)，通過打孔卡片控制印花圖案，最終演變?yōu)橥ㄟ^計算指令的形式來存儲所有數(shù)學(xué)計算步驟；人類歷史的第一個程序員是詩人拜倫之女艾達(dá)（Ada），她為巴貝奇差分機(jī)編寫了一組求解伯努利數(shù)列的計算指令，這套指令也是人類歷史上第一套計算機(jī)算法程序，它將硬件和軟件分離，第一次出現(xiàn)程序的概念。

直到在二十世紀(jì)上半葉，出現(xiàn)了布爾代數(shù)(數(shù)學(xué))、圖靈機(jī)(計算模型) 、馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)(架構(gòu)) 、晶體管(器件)這四個現(xiàn)代計算技術(shù)的科學(xué)基礎(chǔ)。其中，布爾代數(shù)用來描述程序和硬件如CPU的底層邏輯；圖靈機(jī)是一種通用的計算模型，將復(fù)雜任務(wù)轉(zhuǎn)化為自動計算、不需人工干預(yù)的自動化過程；馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)提出了構(gòu)造計算機(jī)的三個基本原則：采用二進(jìn)制邏輯、程序存儲執(zhí)行、以及計算機(jī)由運算器、控制器、存儲器、輸入設(shè)備、輸出設(shè)備這五個基本單元組成；晶體管是構(gòu)成基本的邏輯電路和存儲電路的半導(dǎo)體器件，是建造現(xiàn)代計算機(jī)之塔的“磚塊”?；谝陨峡茖W(xué)基礎(chǔ)，計算技術(shù)得以高速發(fā)展，形成規(guī)模龐大的產(chǎn)業(yè)。

從1946年世界上第一臺電子計算機(jī)ENIAC誕生到二十一世紀(jì)的今天，已經(jīng)形成了五類成功的平臺型計算系統(tǒng)。當(dāng)前各領(lǐng)域各種類型的應(yīng)用，都可以由這五類平臺型計算裝置支撐。第一類是高性能計算平臺，解決了國家核心部門的科學(xué)與工程計算問題；第二類是企業(yè)計算平臺，又稱服務(wù)器，用于企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理、事務(wù)處理，當(dāng)前像百度、阿里和騰訊這些互聯(lián)網(wǎng)公司的計算平臺都屬于這一類；第三類是個人電腦平臺，以桌面應(yīng)用的形式出現(xiàn)，人們通過桌面應(yīng)用與個人電腦交互；第四類是智能手機(jī)，主要特點是移動便攜，手機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)中心，以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為主，它們分布式地部署在數(shù)據(jù)中心和手機(jī)終端；第五類是嵌入式計算機(jī)，嵌入到工業(yè)裝備和軍事設(shè)備，通過實時的控制，保障在確定時間內(nèi)完成特定任務(wù)。這五類裝置幾乎覆蓋了我們信息社會的方方面面，長期以來人們追求的以智能計算應(yīng)用為中心的第六類平臺型計算系統(tǒng)尚未形成。

現(xiàn)代計算技術(shù)的發(fā)展大致可以劃分為三個時代。

IT1.0又稱電子計算時代（1950-1970），基本特征是以“機(jī)”為中心。計算技術(shù)的基本架構(gòu)形成，隨著集成電路工藝的進(jìn)步，基本計算單元的尺度快速微縮，晶體管密度、計算性能和可靠性不斷提升，計算機(jī)在科學(xué)工程計算、企業(yè)數(shù)據(jù)處理中得到了廣泛應(yīng)用。

IT2.0又稱網(wǎng)絡(luò)計算時代（1980-2020），以“人”為中心。互聯(lián)網(wǎng)將人使用的終端與后臺的數(shù)據(jù)中心連接，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用通過智能終端與人進(jìn)行交互。以亞馬遜等為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司提出了云計算的思想，將后臺的算力封裝成一個公共服務(wù)租借給第三方用戶，形成了云計算與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。

IT3.0又稱智能計算時代，始于2020年，與IT2.0相比增加了“物”的概念，即物理世界的各種端側(cè)設(shè)備，被數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化，實現(xiàn)“人-機(jī)-物”三元融合。智能計算時代，除了互聯(lián)網(wǎng)以外，還有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，支撐各類終端通過端邊云實現(xiàn)萬物互聯(lián)，終端、物端、邊緣、云都嵌入AI，提供與ChatGPT類似的大模型智能服務(wù)，最終實現(xiàn)有計算的地方就有AI智能。智能計算帶來了巨量的數(shù)據(jù)、人工智能算法的突破和對算力的爆發(fā)性需求。

02 智能計算發(fā)展簡介

智能計算包括人工智能技術(shù)與它的計算載體，大致歷經(jīng)了四個階段，分別為通用計算裝置、邏輯推理專家系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)計算系統(tǒng)、大模型計算系統(tǒng)。

智能計算的起點是通用自動計算裝置（1946年）。艾倫·圖靈（Alan Turing）和馮·諾依曼（John von Neumann）等科學(xué)家，一開始都希望能夠模擬人腦處理知識的過程，發(fā)明像人腦一樣思考的機(jī)器，雖未能實現(xiàn)，但卻解決了計算的自動化問題。通用自動計算裝置的出現(xiàn)，也推動了1956年人工智能（AI）概念的誕生，此后所有人工智能技術(shù)的發(fā)展都是建立在新一代計算設(shè)備與更強(qiáng)的計算能力之上的。

艾倫·圖靈（左）和馮·諾依曼

智能計算發(fā)展的第二階段是邏輯推理專家系統(tǒng)（1990年）。E.A.費根鮑姆（Edward Albert Feigenbaum）等符號智能學(xué)派的科學(xué)家以邏輯和推理能力自動化為主要目標(biāo)，提出了能夠?qū)⒅R符號進(jìn)行邏輯推理的專家系統(tǒng)。人的先驗知識以知識符號的形式進(jìn)入計算機(jī)，使計算機(jī)能夠在特定領(lǐng)域輔助人類進(jìn)行一定的邏輯判斷和決策，但專家系統(tǒng)嚴(yán)重依賴于手工生成的知識庫或規(guī)則庫。這類專家系統(tǒng)的典型代表是日本的五代機(jī)和我國863計劃支持的306智能計算機(jī)主題，日本在邏輯專家系統(tǒng)中采取專用計算平臺和Prolog這樣的知識推理語言完成應(yīng)用級推理任務(wù)；我國采取了與日本不同的技術(shù)路線，以通用計算平臺為基礎(chǔ)，將智能任務(wù)變成人工智能算法，將硬件和系統(tǒng)軟件都接入通用計算平臺，并催生了曙光、漢王、科大訊飛等一批骨干企業(yè)。

符號計算系統(tǒng)的局限性在于其爆炸的計算時空復(fù)雜度，即符號計算系統(tǒng)只能解決線性增長問題，對于高維復(fù)雜空間問題是無法求解的，從而限制了能夠處理問題的大小。同時因為符號計算系統(tǒng)是基于知識規(guī)則建立的，我們又無法對所有的常識用窮舉法來進(jìn)行枚舉，它的應(yīng)用范圍就受到了很大的限制。隨著第二次AI寒冬的到來，第一代智能計算機(jī)逐漸退出歷史舞臺。

直到2014年左右，智能計算進(jìn)階到第三階段——深度學(xué)習(xí)計算系統(tǒng)。以杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）等為代表的連接智能學(xué)派，以學(xué)習(xí)能力自動化為目標(biāo)，發(fā)明了深度學(xué)習(xí)等新AI算法。通過深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的自動學(xué)習(xí)，大幅提升了模型統(tǒng)計歸納的能力，在模式識別①等應(yīng)用效果上取得了巨大突破，某些場景的識別精度甚至超越了人類。以人臉識別為例，整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程相當(dāng)于一個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整的過程，將大量的經(jīng)過標(biāo)注的人臉圖片數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)間參數(shù)調(diào)整，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果的概率無限逼近真實結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出真實情況的概率越大，參數(shù)就越大，從而將知識和規(guī)則編碼到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)中，這樣只要數(shù)據(jù)足夠多，就可以對各種大量的常識進(jìn)行學(xué)習(xí)，通用性得到極大的提升。連接智能的應(yīng)用更加廣泛，包括語音識別、人臉識別、自動駕駛等。在計算載體方面，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所2013年提出了國際首個深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)，國際知名的硬件廠商英偉達(dá)（NVIDIA）持續(xù)發(fā)布了多款性能領(lǐng)先的通用GPU芯片，都是深度學(xué)習(xí)計算系統(tǒng)的典型代表。