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新聞動態(tài)

華為徐直軍:10個有關(guān)人工智能技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)的重要變革方向

發(fā)布日期:2018-10-26分享到:

第三屆華為全聯(lián)接大會于10月10日在上海世博展覽館和世博中心隆重開幕。華為輪值董事長徐直軍在大會上發(fā)表主題演講,系統(tǒng)闡述了華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略,以及全棧全場景AI解決方案,其中包括全球首個覆蓋全場景人工智能的Ascend系列IP和芯片。

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徐直軍先生的發(fā)言要點如下:

AI是ICT產(chǎn)業(yè)60年發(fā)展的總成果

1956年,時任達特矛斯學院助理教授的約翰·麥卡錫組織召集了達特矛斯討論,正是在這次會議上,第一次正式提出了“人工智能”的定義。從那以后的60年里,人工智能經(jīng)歷了兩次發(fā)展的低谷,即所謂的“冬天”,但其發(fā)展的腳步并未就此停止。

1971年,英特爾發(fā)布了第一顆微處理器。50多年來,摩爾定律見證了ICT產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

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如果我們把AI產(chǎn)業(yè)和ICT產(chǎn)業(yè)這60年的發(fā)展軌跡畫到一起,那么大致應該是圖中的樣子。概括來說,人工智能與ICT產(chǎn)業(yè)的總體發(fā)展水平密切相關(guān),學術(shù)研究發(fā)現(xiàn)和工程技術(shù)發(fā)展相輔相成。

而AI產(chǎn)業(yè)兩次“冬天”的出現(xiàn),都是因為社會對AI的應用期望大大超越了ICT產(chǎn)業(yè)工程水平的發(fā)展現(xiàn)實。所幸的是,“冬天”并不是結(jié)束,而是每一次“春天”的開始。

今天,我們再次進入了“收獲”的季節(jié)。這是60年來全球ICT學術(shù)界和工業(yè)界長期耕耘,相互合作的成果。

面向未來,我們應該充分用好人工智能技術(shù),抓緊收獲,努力擴大收獲成果,同時要讓收獲的季節(jié)持續(xù)得更長一些,把人工智能(AI)建在赤道上,永遠生機勃勃。

 人工智能是一種新的通用目的技術(shù)

任何技術(shù)只有準確的定位,才會充分發(fā)揮其價值。給人工智能技術(shù)進行合理的定位,是我們理解和應用此技術(shù)的基礎(chǔ)。

如同公元前的輪子和鐵,19世紀的鐵路和電力,以及20世紀的汽車、電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣,華為認同:人工智能是一組技術(shù)集合,是一種新的通用目的技術(shù)(GPT)。

加拿大學者Richard G Lipsey在其著作《經(jīng)濟轉(zhuǎn)型:通用技術(shù)和長期經(jīng)濟增長》一書中提出:社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展是靠通用技術(shù)的不斷出現(xiàn)而持續(xù)推動的。所謂通用技術(shù),簡單理解就是要有多種用途,應用到經(jīng)濟的幾乎所有地方,并且有巨大的技術(shù)互補性和溢出效應。

經(jīng)濟學家們認為,人類發(fā)展到今天,總共有26種通用技術(shù),人工智能就是其中一種。

我之所以強調(diào)人工智能是一種通用技術(shù),是期望大家重視人工智能對未來的巨大影響和價值。人工智能作為一種通用技術(shù),不僅可以使我們以更高的效率解決已解決的問題,也可以解決很多沒有解決的問題。

是否具備真正的人工智能思維,是否以人工智能的理念和技術(shù)解決現(xiàn)在和未來的問題,是我們能否在未來構(gòu)筑領(lǐng)先競爭力的關(guān)鍵。

華為在實踐中發(fā)現(xiàn),人工智能不但可以替代人,還能夠自動降低生產(chǎn)成本。這是人工智能與信息化最大的不同,也是其最有價值的特點。

人工智能將改變每個行業(yè)、每個組織

人工智能觸發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革,將涉及所有行業(yè)。我們在座的每一位都要思考,我所處的行業(yè)是否會被人工智能技術(shù)改變,甚至被徹底顛覆。如何以一種全新的模式,重構(gòu)各自行業(yè)和企業(yè),是我們在未來都要思考和實踐的。

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今天,我們可以清晰地預測到,人工智能將改變或顛覆如下行業(yè):

智慧交通將大大提升通行效率

個性化教育將顯著提升教師與學生的效率

精準預防性治療有望延長人類的壽命

實時多語言翻譯交流再無障礙

精準藥物試驗可以顯著降低新藥成本,縮短發(fā)現(xiàn)周期

基于AI的電信網(wǎng)絡的運維效率將大大提升

自動駕駛和電動汽車將顛覆汽車產(chǎn)業(yè)等

從華為云EI和HiAI發(fā)布以來的短短1年間,我們深切感受到了前所未有的熱潮。

除了對行業(yè)帶來的改變,人工智能還將改變每一個組織。18世紀以來的歷次技術(shù)革命,每一次都會對組織的結(jié)構(gòu)、作業(yè)流程和人員能力等產(chǎn)生巨大影響。

從工作崗位和人員能力角度看,人工智能推動此次變革將有一個明顯的不同:以往的歷次變革總會產(chǎn)生大量的重復性日常工作需求,比如紡織廠的設備操作,汽車制造流水線和手機制造流水線等。

但是人工智能將在幾乎每個方面提升自動化水平,因此大量的重復性工作崗位需求將大幅度縮減。與此同時,需要增加對數(shù)據(jù)科學工作崗位的需求,例如數(shù)據(jù)科學家、具備一般性數(shù)據(jù)科學能力的數(shù)據(jù)科學工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠遠少于當前重復性日常工作崗位。

因此,我們認為,未來的組織人員構(gòu)成可能是菱形的,其中大量處于底部的基礎(chǔ)性、重復性日常崗位會被AI所取代。 

改變剛剛開始,選擇正確的問題,比尋找新奇的方案更重要

其實,人工智能觸發(fā)的各種改變,才剛剛開始。改變歷來都是幾家歡喜幾家愁,特別是改變剛開始的時候。

我們可能會因為見證了AI實現(xiàn)了以前想都不敢想的某個功能而興奮,從而產(chǎn)生加速廣泛采用AI的沖動。也可能會因為,某個AI項目進展不如預期、或者擔憂AI的應用安全可靠而焦慮,從而對未來的如何運用AI產(chǎn)生困惑。

從歷史上所有通用目的技術(shù)的發(fā)展歷程來看,這些都是正?,F(xiàn)象。

我們剛剛經(jīng)過了AI技術(shù)與應用的局部探索階段,目前正處于第二個階段。在這個階段,從技術(shù)視角看,一方面AI技術(shù)日趨完善,同時又暴漏出越來越多的問題;從應用視角看,一方面AI的應用日漸廣泛,價值持續(xù)得以確認,但同時政策環(huán)境、公司流程、組織人員等都是主要面向以往的技術(shù)的,比如信息化和互聯(lián)網(wǎng)時代的技術(shù),還沒有為智能技術(shù)時代的到來做好準備,因而時常產(chǎn)生碰撞,甚至沖突。

AI技術(shù)終將贏得屬于自己的社會環(huán)境,那時我們將邁向AI應用與生產(chǎn)力提升全面快速發(fā)展的第三個階段。

在迎來新的GPT技術(shù)之前,我們將持續(xù)見證和享受這一黃金發(fā)展期,即第四階段。但我們也要清醒地認識到,人工智能不是萬能的,人工智能有它能解決的問題,也有它不能解決的問題。

我們應充分聚焦人工智能能解決的問題、聚焦其創(chuàng)造價值的領(lǐng)域,而不是把精力花在人工智能不能解決的問題或不能創(chuàng)造價值的領(lǐng)域。因為選擇正確的問題比尋找新奇的方案更重要。

 今天我們看到令人興奮的落差

千里之行始于足下,讓我們看看人工智能今天的狀況:

一方面,下面一系列大數(shù)字讓我們感受到了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“輝煌”:2017年發(fā)表的機器學習論文數(shù)是2萬篇;全球有超過22個國家發(fā)布了AI計劃;2017年新誕生了1100多家AI startup公司;2017年與AI相關(guān)的兼并收購金額達到240億美元;2017年與AI相關(guān)的VC投資達140億美元。

另一方面,下面的一系列小數(shù)字又讓我們感受到了人工智能初級階段的“冷靜”:只有4% 的企業(yè)已經(jīng)投資或部署了AI;只有約2% 零售商已經(jīng)投資或部署了AI;只有約5% 部署的智慧城市 中正在使用AI;2017年只有約10%的智能手機內(nèi)置了AI;全球AI人才的供需比僅有1%。

 “輝煌”與“冷靜”之間的差距,正在凝聚產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大動力。所謂“山雨欲來風滿樓”,這種落差令人興奮。 

十大改變 開創(chuàng)未來

要解決人工智能“輝煌”與“冷靜”之間的巨大落差,開創(chuàng)未來,我們要從技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)這三個方面進行主動的變革。今天,我和大家分享十個有關(guān)人工智能技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)的重要變革方向。

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改變之一:縮短訓練模型的時間

按照目前的技術(shù)水平,訓練某些復雜模型時往往需要數(shù)天甚至數(shù)月,而成功的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)往往需要多次迭代,這種訓練速度嚴重制約了應用創(chuàng)新。我們認為,未來模型的訓練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。

改變之二:充裕經(jīng)濟的算力

算力是AI的基礎(chǔ),但目前的算力非常昂貴,是一種稀缺資源。如果說算力的進步是當下AI大發(fā)展的主要驅(qū)動因素,那么,算力的稀缺和昂貴正在成為制約AI全面發(fā)展的核心因素。

我們認為,算力應該是充裕且經(jīng)濟的,并且這種需求應該盡快實現(xiàn)。

改變之三:人工智能要適應任何部署場景

混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務的主要模式,當前的AI主要在云,少量在邊緣,與企業(yè)的業(yè)務環(huán)境的結(jié)合有待進一步深入。

我們認為,未來AI將無處不在,要能夠部署在任何場景,并確保用戶隱私得到尊準和保護。

改變之四:更高效更安全的算法

算法是推動AI發(fā)展的另一個主要動力,但目前運用的主要算法多誕生于1980年代。隨著AI的廣泛普及,這些算法的不足愈發(fā)明顯。

我們認為,未來的算法,要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求,即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗,即能耗高效。同時要解決自身的安全問題,并實現(xiàn)可解釋…等等,這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

改變之五:更高的自動化水平

今天的人工智能,自身還需要大量的人工,特別是在數(shù)據(jù)標注環(huán)節(jié),今天甚至還誕生了一個新的職業(yè)叫“數(shù)據(jù)標注師”。有人調(diào)侃說,今天的人工智能,是沒有“人工”就沒有“智能”。

我們認為,應該大大提升AI自身的自動化水平,比如在數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)獲取,特征提取,模型設計和訓練等環(huán)節(jié),要實現(xiàn)自動化或半自動化。

改變之六:模型要面向?qū)嶋H應用

2018年6月,伯克利大學的助理教授 Benjamin 等發(fā)表了一篇題目奇怪的論文--《CIFAR-10分類器能否泛化到CIFAR-10?》

該論文指出,在CIFAR-10分類器上測試準確度出色的模型算法,卻在作者創(chuàng)建的與CIFAR-10非常接近的另一測試集上出現(xiàn)了偏差,分類識別準確率下降了5-15個百分點不等。這也就意味著,這個模型算法的可用度大幅度下降。

由此,可見當前很多優(yōu)秀的模型算法,更多的是“考試”優(yōu)秀,還未達到“工作”優(yōu)秀。

我們認為,未來的模型必須實現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀,即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要,而不僅僅滿足于測試集上“考試”優(yōu)秀。

改變之七:模型更新

模型的準確率并非是一成不變的,而是會隨著數(shù)據(jù)分布、應用環(huán)境和硬件環(huán)境的變化而變化,始終保持準確率在期望的范圍內(nèi)對于企業(yè)應用是必須的。但目前的模型更新是非實時的,依賴人工周期性的更新,因此是一個半開環(huán)的系統(tǒng)。

我們認為,未來的模型要能及時適應各種變化,實時更新,實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng),保證企業(yè)AI應用始終處于最佳狀態(tài)。

改變之八:人工智能要多技術(shù)協(xié)同

每一個通用目的技術(shù),只有與其它技術(shù)充分協(xié)同配合,才能發(fā)揮到極致,創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟價值。AI也不例外,但在目前我們探討AI時,更多的是僅僅聚焦AI本身。

我們認為,AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫…等技術(shù)充分協(xié)同,如此才能發(fā)揮更大價值。

改變之九:人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能

今天,AI還是一項只有具備高級技能的專家才能完成的工作,成熟、穩(wěn)定、完善的自動化工具還比較缺乏,獲得一個AI模型還是一個非常復雜,耗時耗力的事情。

我們認為,應該有一站式平臺,提供必需的自動化工具,讓AI應用開發(fā)更容易,更快捷。從而,使AI成為所有應用開發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項基本技能。

改變之十:以AI的思維解決AI的人才短缺

AI人才的短缺,特別是數(shù)據(jù)科學家的缺乏,一直是業(yè)界顧慮較多的一個制約因素。而且我們認為,數(shù)據(jù)科學家將永遠是稀缺的。

解決之道應該是,以AI的思維解決AI的人才短缺。通過著力發(fā)展智能化、自動化、簡單易用的AI平臺和工具服務,以及提供培訓教育,培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學工程師,使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學相關(guān)工作。

通過這些大量的數(shù)據(jù)科學工程師與數(shù)據(jù)科學家和各領(lǐng)域?qū)<蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu),來解決AI人才稀缺問題。

這十個改變,一定不是AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全部,但都是未來發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略

這十大改變既是華為對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的期望,也是華為制定AI發(fā)展戰(zhàn)略的源動力?;谶@十大改變,華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略包括五個方面:

投資基礎(chǔ)研究:在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領(lǐng)域構(gòu)筑數(shù)據(jù)高效(更少的數(shù)據(jù)需求)、能耗高效(更低的算力和能耗) ,安全可信、自動自治的機器學習基礎(chǔ)能力

打造全棧方案:打造面向云、邊緣和端等全場景的、獨立的以及協(xié)同的、全棧解決方案,提供充裕的、經(jīng)濟的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的AI平臺

投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng):面向全球,持續(xù)與學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和行業(yè)伙伴廣泛合作,打造人工智能開放生態(tài),培養(yǎng)人工智能人才

解決方案增強:把AI思維和技術(shù)引入現(xiàn)有產(chǎn)品和服務,實現(xiàn)更大價值、更強競爭力

內(nèi)部效率提升:應用AI優(yōu)化內(nèi)部管理,對準海量作業(yè)場景,大幅度提升內(nèi)部運營效率和質(zhì)量 

華為的AI解決方案

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這張圖就是華為的全棧全場景AI解決方案。

我們提出的全場景,是指包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境。

我們說的全棧是技術(shù)功能視角,是指包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內(nèi)的全堆棧方案。

華為的全棧方案具體包括:

Ascend: 基于統(tǒng)一、可擴展架構(gòu)的系列化AIIP 和 芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五個系列。包括我們今天發(fā)布的華為昇騰910(Ascend 910),是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片,還有Ascend 310,是目前面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC

CANN: 芯片算子庫和高度自動化算子開發(fā)工具

MindSpore:支持端、邊、云獨立的和協(xié)同的統(tǒng)一訓練和推理框架

應用使能:提供全流程服務(ModelArts),分層API和預集成方案

2018年4月,華為發(fā)布了面向智能終端的人工智能引擎HiAI;

2017年9月,華為發(fā)布了面向企業(yè)、政府的人工智能服務平臺華為云EI。

今天,我們發(fā)布的全棧全場景解決方案是對華為云EI和HiAI的強有力支撐?;谶@個解決方案,華為云EI能為企業(yè)、政府提供全棧人工智能解決方案;HiAI能為智能終端提供全棧解決方案,且HiAIservice是基于華為云EI部署的。

 總體來說,華為人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略,是以持續(xù)投資基礎(chǔ)研究和AI人才培養(yǎng),打造全棧全場景AI解決方案和開放全球生態(tài)為基礎(chǔ)。

面向華為內(nèi)部,持續(xù)探索支持內(nèi)部管理優(yōu)化和效率提升

面向電信運營商,通過SoftCOM AI 促進運維效率提升

面向消費者,通過HiAI,讓終端從智能走向智慧

面向企業(yè)和政府,通過華為云EI公有云服務和FusionMind私有云方案為所有組織提供充裕經(jīng)濟的算力并使能其用好AI

同時我們也面向全社會開放提供AI加速卡和AI服務器、一體機等產(chǎn)品

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我們提出的全場景意味著華為有能力實現(xiàn)智能無所不及,構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界。

全棧意味著華為有能力為AI應用開發(fā)者提供強大的算力和應用開發(fā)平臺;有能力提供大家用得起、用得好、用得放心的AI,實現(xiàn)普惠AI。

最后,感謝大家來到全聯(lián)接大會,華為希望和在座的各位一起努力,讓人工智能不再是高高在上,而是走向普惠大眾。華為希望能夠和客戶、產(chǎn)業(yè)伙伴、學術(shù)界等一起,合作共贏,打造無所不及的AI,構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界!