智能计算检查最先进的技术

人类社会正处于从信息社会向智能社会转变的边缘，优化计算可以自主解决现实世界中的实际问题。至关重要的是，这种转变取决于先进计算理论和算法的持续发展，这些理论和算法通过自主感知、信息收集、分析和推理为计算系统赋予不同程度的智能——这些功能曾经只为生物体保留。

几位世界顶级计算专家最近完成了智能计算领域的首次综合文献调查，这是一门致力于使用人工智能(AI)解决复杂问题的相对较新的学科。该评论不仅关注智能计算背后的理论，还关注智能与计算的融合及其潜在的现实应用。

由中国杭州浙江实验室朱世强教授领导的国际团队于1月3日在《智能计算》杂志上发表了这篇综述论文，为研究人员和从业者提供了及时的参考，并促进了进一步的技术和理论创新。场。

智能计算最终将使人类社会从信息时代过渡到智能时代，先进的计算将促进科学知识的突破，推动人类向数字化和可持续发展的社会过渡。

“智能计算根据具体的[任务要求]，以最小的成本来瞄准计算任务，匹配足够的计算能力，调用最优秀的算法并获得最优结果，”作者说。“其最终目标是提供通用、高效、安全、自主、可靠和透明的计算服务，以支持大规模和复杂的计算任务。”

“多年来，已经独立开发了各种智能方法和高性能计算架构，”作者说。“智能计算的最大障碍是……智能能力和计算能力的融合，创新‘以智能计算’和‘为智能计算’的范式。”

更具体地说，使用深度学习或通过示例学习的人工智能在可解释性、通用性、可进化性和自主性方面面临重大障碍，才能在社会中站稳脚跟。大多数当前的人工智能技术不像人类智能那样动态或综合，只能执行非常专业的任务。

“从基于数据的智能升级到更多样化形式的智能，包括感知智能、认知智能、自主智能和人机融合智能等，也存在重大的理论和技术挑战，”作者说。

研究人员将需要进一步探索类人智能的基本原理，以通过计算更好地模拟更多样化的智能形式。还必须更好地理解知识及其创建、存储和检索的方式，以开发更灵活的系统，以适应数据和模型，最终形成能够独立感知环境的自学系统。

令人难以置信的是，为人工智能应用提供动力所需的计算能力每100天翻一番，预计在未来五年内将超过一百万倍。现有流程的数字化需要大量的计算能力，而跟上不断增长的数量需求将是一项持续的挑战。软件和硬件也需要并行设计，以朝着更像人类的数据处理方向发展，并促进这些形式的非线性、大规模计算。

尽管存在这些障碍，智能计算领域仍处于永远改变人类社会的风口浪尖。“[智能计算]将提供通用、高效、安全、自主、可靠和透明的计算服务，以支持当今智能社会中的大规模和复杂计算任务，”作者说。

这些研究人员和世界各地的其他人正在开发新的理论计算方法、架构系统和技术能力，这些将迎来数字文明时代并使整个世界互联互通。