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HUAWEI華為戰略研究院院長周紅:打破既有理論與技術瓶頸 才能大踏步前行

2022-04-27 12:39:48

標題:HUAWEI華為戰略研究院院長周紅:打破既有理論與技術瓶頸 才能大踏步前行

在2022年華為全球分析師大會上,華為戰略研究院院長周紅表示,21世紀將是人類社會全面走向智能化的時代,在走向智能世界的路上,我們面臨著巨大的挑戰,一方面,幸福生活、高效工作、綠色環境還需要感知、連接和計算提升成百上千倍能力,另一方面,在相關科學與技術上,過去的幾十年中都沒有大的突破,甚至已經接近瓶頸。

周紅認為,面向未來,只有大膽提出假設、大膽提出愿景,敢于打破既有理論與技術瓶頸的條條框框,才能大踏步前行。

一:拓展認知的邊界,物質與能量、現象與規律

首先是探索基礎科學和前沿技術,拓展我們認知的邊界。尤其是物理、化學、生物等領域的突破,將使我們能夠更好地發明新分子、催化劑、蛋白質等材料和器件,以及新的裝備和新工藝。

二:拓展感知極限,更好地了解世界和人類自身

其次是未來將不斷擴展感知世界和感知自身的能力,將從接近人類感知到超越人類感知、從替代感知到擴展和創造感知、從人類感知到機器感知。

“在這方面我們要向生物界學習,大自然通過百萬年甚至上億年的進化,形成了遠遠超越現有機器和人的感知能力?!敝芗t表示。

三:探索新的計算模式與實現方式,認知世界、解決問題

第三是探索適應目標與環境的計算模式與高效實現方式,從而更好認知世界、解決問題、創造價值。

信息領域經過多年的積累,已經發展出了十幾種廣泛使用的計算模式,例如無線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計算模式,路由器里大量使用基于邏輯狀態轉移的有限狀態機計算模式,AI里目前大量使用基于統計和相關的計算模式等。

周紅指出,數學家和工程師們奮斗了這么多年,我們在計算模式上是不是已經走到了盡頭?我認為還有很大的空間,例如:

在通信上:隨著未來的通信系統不斷走向高頻、高速,我們將面臨越來越多的非線性信道和非線性器件帶來的問題,我們能不能從傳統的線性傅里葉變換拓展到非線性逆散射變換,以更好地匹配未來的應用?

在AI上:隨著應用的不斷拓展,我們面臨統計相關AI計算模式不可解釋、不可調試的問題,同時還有很大的能效挑戰。我們能不能向生物界學習,例如螞蟻,小小的螞蟻大腦一般只有0.2毫瓦的能耗,它既不用深度學習、也不需要遵循可計算性理論和馮·諾依曼架構,但是卻能夠跑來跑去做很多復雜的事情,例如筑巢、尋找食物、養蚜蟲等等。目前的自動駕駛汽車還需要幾十瓦甚至幾百瓦來進行計算,在能效上與螞蟻相比還有很大的差距。因此在AI領域,除了統計和相關計算模式外,能不能進一步發展出數理邏輯計算模式、幾何流形計算模式、博弈計算模式等?

在科學計算上:我們大量用到矩陣,對于兩個n行n列矩陣的乘法,如果按照原始簡單算法,復雜度是n的3次方,1969年德國數學家創造的斯特拉森算法,將復雜度降低到n的2.807次方,2020年底MIT的Williams與哈佛的Alman給出一個復雜度是n的2.3728596次方算法。

在矩陣計算中,我們更關心稀疏線性方程組求解,因為在社會科學中,地球上有幾十億人,平均每個人只維持不超過200個有效關系;在芯片設計中,大部分元件的限制條件是局部的。在這個領域,佐治亞理工大學的彭泱等人發明了計算復雜度為n的2.3316次方的先進算法,獲得了計算理論頂會SODA的2021年最佳論文獎。幾個月前我們的數學家發明了一個更新的算法,將復雜度下降到n的2.28次方,比彭泱等人的算法降低了0.0516次方,這個進步意味著什么呢?對n=100萬來說,計算復雜度將能進一步下降約45%。

在具體實現上,超級計算機往往要用巨大的能耗來實現大算力,例如3千萬瓦實現近500PFLOPS算力,而人腦大約用20W可以做到近30PFLOPS,效率高了約八萬倍。

四:突破香農定律的假設,在更大的時空中發展信息通信

第四是在有別于香農定律的假設、以及更大的時空中探索信息通信,從而跨越空間的障礙,建設全球直達的能力,連接虛擬與現實世界、以及無處不在的機器。

閱讀上文 >> HUAWEI華為輪值董事長胡厚崑:持續創新,共建綠色智能世界
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