中国工程院院士高文：依靠类脑计算和大数据、大算力是目前AI发展主要推动方式

中国工程院院士高文：依靠类脑计算和大数据、大算力是目前AI发展主要推动方式原工商,新乌龙山剿匪记,怎样轻松减肥, 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任高文在线发表演讲 12月4日-5日，由清华大学人工智能国际治理研究院主办的2021人工智能合作与治理国际论坛在

中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任高文在线发表演讲

12月4日-5日，由清华大学人工智能国际治理研究院主办的2021人工智能合作与治理国际论坛在清华大学举行。在以“人工智能技术前沿与治理”为主题的论坛中，中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任高文分享了人工智能2.0的战略、战术和安全问题。

高文介绍，中国人工智能发展规划是从2015年7月份开始，2017年7月发布的《中国人工智能发展规划》就是人工智能2.0正式的说法，提出2020年达到与世界先进水平同步，2025年部分领先，2030年总体领先。

他在演讲中分享到，通过和欧洲、美国等国家在人才数量、研究水平、开发能力、应用场景、数据、硬件等方面的比较分析，中国人工智能发展的水平，存在“四长四短”。即在人工智能发展政策支持、海量数据资源、具备丰富的应用场景，以及青年人才数量和成长速度等方面具有优势；在人工智能的基础理论和算法、高端芯片和关键器件、开源开放平台，以及高水平人才数量等方面则存在短板。

“在短的方面倾注一些资源，尽快补齐短板，使得长板更长，短板不短，发展人工智能是这样的战略。”高文称。

具体战术应该怎么做？高文表示，人工智能2.0需要重点考虑两个方面。一是做可解释的机器学习+推理，在小数据、可解释模型的研究主线上，解决人工智能的问题。第二个技术路线是靠深度神经网络，利用仿生系统+AI大算力解决问题。

高文认为，第二条路线会是人工智能现阶段发展的主要推动方式，而靠大数据、大算力来做人工智能，关键需要有基础设施平台，需要有非常大的算力。

据了解，高文在2018年主导成立的鹏城实验室在去年就推出了算力高达1000P FLOPS（每秒计算速度达10的18次方）的鹏城云脑2，做到节点之间延迟低、带宽非常宽，从而使得机器训练的时候，大数据很容易传输，效率可以发挥到极致。鹏城云脑2在连续三届世界超算打榜中吞吐性能方面绝对领先，在世界人工智能算力500排行中也连续两次获得第一。

高文介绍称，用这台机器已经训练了若干个大模型，比如基于自然语言处理的大模型鹏程·盘古，基于计算机视觉、跨模态的大模型鹏程·大圣，基于多对多模式的模型鹏程·通言，以及面向生物制药、基因制药的大模型鹏程·神农等。他表示，鹏程系列模型基本都支持开源开放，通过启智开源开放平台提供开源开放的程序，可以下载进行使用。

但由此也会带来新的问题。“如果基于类脑和大数据、大算力的技术路线，很显然有一个坎儿必须要迈过去，就是数据安全和隐私问题。”高文表示，这需要从两个层面考虑，数据和隐私安全问题、人工智能伦理问题。

对于数据隐私安全问题，高文认为，人工智能应用离不开数据，在隐私保护和数据挖掘之间，需要找到比较好的平衡点。

这个平衡点在哪里？高文分享了一种隐私和数据安全保护的手段——把数据模型和应用分成三层，每层用接口隔离开（数据到模型之间通过数据程序接口隔离，模型到应用通过应用程序接口隔离），这样就有可能去规范，对数据进行保护。

比如在数据和模型之间，鹏城实验室设计的防水堡技术就可以实现对数据只分享价值，而不分享数据的可信计算环境，做到数据可用不可见，使得数据拥有方或数据本身得到很好的保护。

关于伦理问题，高文介绍了其牵头的研发成果，认为强人工智能安全风险的来源主要有三个：一是模型的不可解释性，二是算法和硬件的不可靠性，三是自主意识的不可控性。强人工智能进化到一定程度就有自主意识，这些可能是不可控的，也会带来一些安全风险。

高文就此也提出了预防和解决的办法。一是要完善理论基础验证，实现模型可解释性，可解释了就知道哪里有风险，怎么样预防；其次要对人工智能底层价值取向要严格进行控制，预防人为造成的人工智能安全问题，对人工智能进行动机选择，为人工智能获取人类价值观提供一些支撑。

他还表示，对于人工智能伦理问题的探索才刚刚起步，只有广泛的国际合作才可能更好的应对风险。同时，教育也是重要环节，培养对这个领域有更多见解的人才，才有可能把这些问题解决好。

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