钛媒体快讯 | 7月10日消息：在2020世界人工智能大会（WAIC）行业趋势主题论坛上，上海依图网络科技有限公司联合创始人、首席执行官朱珑博士以“打造清晰‘可视’AI新时代”为题发表演讲。

朱珑表示，未来十年，机器的性能仍可能会再以数十倍的速度提升，低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁。未来十年，将是AI算力的超摩尔时代。未来10年，人工智能跨学科将加快突破。

他举了一个例子：“大家对2015年AlphaGo大战人类棋手可能都印象深刻，从2015年开始，机器下棋可以超越人类，机器人脸识别可以超越人类；到2020年的今天，机器跟五年前的机器相比，性能又提高了100万倍。2015年机器的识别能力超过了人类，以那一天作为它的基准线，五年后机器又比它自己提高了100万倍，超越人类能力100万倍，在当下的识别能力即感知智能上又提高了100万倍，这是非常惊人的一个数字。“

朱珑指出，信息时代最重要的三要素，一个是计算能力，一个是存储能力，还有传输能力。在过去30年信息时代最重要的变化，就是运算能力、存储能力、传输速度这三要素都获得百万倍的提升。

因此，朱珑认为，人工智能的边界将被打破，范围将进一步拓展，并带来多维度技术和各应用场景的深度结合、叠加，产生更具冲击力和颠覆性的人工智能体验。“一个城市管理需要的智能计算，只要一只巴掌大小的芯片就能支撑今天所需要的城市管理对几万路视频、十万路视频的计算需求。”

以下为朱珑演讲全文：

各位下午好，欢迎今天大家来到上海。

我从事人工智能研究有将近20年的时间，经历了AI的不同发展阶段，包括早期的起伏到现在成为热门，再到如今不同行业讨论AI何去何从。

今天我们要谈人工智能，首先看一下我们今天处在怎样的时代。人类文明的发展，是从最早的原始文明，逐步发展到农业文明、到工业文明，再到今天的互联网时代，人工智能则是始于60多年前的图灵测试至今。纵观整个人类文明史的发展，是什么在推动人类文明的变迁？在这个发展变迁的过程中发生了什么？

基础设施变革推动人类文明向机器文明跃迁

长久以来，我们可能已经忘记，生活中最常见的一些工具，却是最重要的社会变迁的基础。

最远古时期，石器、弓箭、火、陶器构成了简单的原始文明，再到农业社会，铁器、文字、印刷术、轮子等构成了农业文明的基础；再到近现代的蒸汽机、电、内燃机等工具的发明构成了工业文明的基础；而最近几十年中，互联网、半导体芯片等构成了信息文明的基础。

这里有一个非常重要的观点跟大家分享：文明的发展变迁在于基础设施的革命，就是我们所说的生产工具的变化。

站在整个人类文明发展的历史中看，我们今天处于怎样的位置？

我们所知的宇宙中最小的时间是宇宙大爆炸的十的负四十三次方秒，从这个最小的时间单位，到人类心跳瞬间的1秒，再到城市的历史，再到人类的历史，再到更遥远的人类试图观察距今几亿年前的银河系的历史，这是从时间轴和物理世界看宇宙文明的发展变迁。

下面这组照片分别是100年前的上海、30年前的浦东和今天的上海。照相技术的诞生与发展，让我们获得了一种工具，能够刻画城市在不同时期的变迁。上海这组的照片是在百年尺度上的变迁。

我们再看一秒尺度下物理世界的变迁。下面这组照片，左边这张是正常拍摄下人眼看到的手撑住书架，右边这张图是用机器看到视频当中不同频率的信号捕捉出来微小的震动，把它放大100倍、1000倍之后，能够看到木材是如何受力的，这在时间纬度上是非常细微的。

我们再看更宏观的世界。左边是2006年哈勃望远镜拍到的某个星系的照片，右边是到2019年人类试图拍摄银河系的中心黑洞的照片。

学界对黑洞有个理论的演算，是用全球数个射电望远镜可以拍摄到黑洞，如果要真实的用一个望远镜拍摄黑洞的照片，它的跨度、颗粒度可能需要涵盖射程范围从几公里到几十公里、几千公里长的望远镜才能拍到。因此，人类用了一个技术——在地球上宽度这么大的、不同的射电望远镜拼凑起来的黑洞的照片，这是计算机计算出来的观测值，实际情况离这个理论的模拟值会非常接近。

人类拍到了宇宙中人类能够观测到的五亿年前的世界。从时间轴而言，这是非常遥远的过去。这也论证了从非常微小的世界到非常遥远的世界，人类都能够观测到。那么现在，以此时此刻为中心，往前30年是信息时代，往后是未来的30年。我们看到了过去的30年发生了什么，也可以预测出未来的AI时代会发生什么。

算法算力万倍增长

信息时代最重要的三要素，一个是计算能力，一个是存储能力，还有传输能力。在过去30年信息时代最重要的变化，就是运算能力、存储能力、传输速度这三要素都获得百万倍的提升。

过去几十年，算力发展分为两个阶段，一个是蓝色这条曲线，一个是绿色这条曲线，我们分别把它叫做旧时代的或传统时代的芯片，以及新时代的基于GPU 或为AI计算定制的芯片。蓝色曲线基于传统摩尔定律发展，性能每隔18--24个月提升一倍；绿色曲线是加速的超摩尔时代的芯片算力，过去几年间，AI算力翻了接近一万倍，单个GPU的算力比过去基于CPU的算力多了一千倍。

那么算法水平提升了多少？大家对2015年AlphaGo大战人类棋手可能都印象深刻，从2015年开始，机器下棋可以超越人类，机器人脸识别可以超越人类；到2020年的今天，机器跟五年前的机器相比，性能又提高了100万倍。

2015年机器的识别能力超过了人类，以那一天作为它的基准线，五年后机器又比它自己提高了100万倍，超越人类能力100万倍，在当下的识别能力即感知智能上又提高了100万倍，这是非常惊人的一个数字。

与此同时，它本身用的模型大小、算法参数也增加了一万倍。就跟大脑一样，神经元跟过去的自己相比提升了一万倍；训练的时间、学习所用的能耗又再提高了一万倍。

所以现在有一种说法：AI进入了新的算力霸权时代，大家要用千倍、万倍的算力才能训练出世界上最好的算法。

那么AI具体能做什么？新冠疫情早期，我们与上海公共卫生临床中心合作研发出了业界第一款新冠肺炎辅助诊断AI系统，系统能够基于肺部CT片给出形状、大小等病变的描述，以及定性的诊断，使得医生的判断从过去的数小时，减少到现在机器辅助下的数秒。这是一种视觉感知的智能。

未来，低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁；从最初级眼睛看到的视觉感知智能，向完善的知识图谱支持下的高阶认知智能、决策智能甚至是预测智能跃迁。在医学领域，我们在儿科医学领域里已经做到，AI能够基于几百万份病例学出近百万的医学同义词，以及近千万的关联关系，在这样的知识图谱下，能够达到接近10年资历医生的诊断水平。

几年前，一个城市管理要用到的智能计算，需要十几个机柜提供算力支持，需要非常大的空间、投资以及大量的能耗；一年前，由于AI芯片性能的提升，已经能够由十几个柜降到一个机柜。

未来十年，超摩尔时代会带来什么改变？一个城市管理需要的智能计算，只要一只巴掌大小的芯片就能支撑今天所需要的城市管理对几万路视频、十万路视频的计算需求。