2020年是不寻常的一年，全球的健康、贸易、经济、文化、政治和科技领域，无不发生着深刻的变化。笔者所在的科技领域，也恰逢现代人工智能（简称AI）发展10周年。前10年，人工智能技术得到了长足的发展，但也留下许多问题有待解决。那么，未来AI技术将会如何发展呢？本文将结合学术界、工业界的研究成果，以及笔者个人研究见解，从算力、数据、算法、工程化4个维度，与读者一起探索和展望AI发展的未来。
一
数据
我们首先分析数据的发展趋势。数据对人工智能，犹如食材对美味菜肴，过去10年，数据的获取无论是数量，还是质量，又或者是数据的种类，均增长显著，支撑着AI技术的发展。未来，数据层面的发展会有哪些趋势呢，我们来看一组分析数据。
首先，世界互联网用户的基数已达到十亿量级，随着物联网、5G技术的进一步发展，会带来更多数据源和传输层面的能力提升，因此可以预见的是，数据的总量将继续快速发展，且增速加快。参考IDC的数据报告（图1），数据总量预计将从2018年的33ZB（1ZB=106GB），增长到2025年的175ZB。
通过以上数据维度的分析与预测，我们可以得到的判断是，数据量本身不会限制AI技术，但是人工标注的成本与规模很可能成为限制AI技术发展的因素，这将倒逼AI技术从算法和技术本身有所突破，有效解决对数据特别是人工标注数据的依赖。
二
算力
我们再来看看算力。算力对于AI技术，如同厨房灶台对于美味佳肴一样，本质是一种基础设施的支撑。
算力指的是实现AI系统所需要的硬件计算能力。半导体计算类芯片的发展是AI算力的根本源动力，好消息是，虽然半导体行业发展有起有落，并一直伴随着是否可持续性的怀疑，但是半导体行业著名的“摩尔定律”已经经受住了120年考验(图5)，相信未来5-10年依然能够平稳发展。
当然，半导体晶体管数量反映整体趋势可以，但还不够准确地反映算力发展情况。对于AI系统来说，浮点运算和内存是更直接的算力指标，下面具体对比一下GPU和CPU这2方面的性能，如图7所示。可以看出，GPU无论是在计算能力还是在内存访问速度上，近10年发展远超CPU，很好的填补了CPU的性能发展瓶颈问题。
1. 根据OpenAI最新的测算，训练一个大型AI模型的算力，从2012年开始计算已经翻了30万倍，即年平均增长11.5倍，而算力的硬件增长速率，即摩尔定律，只达到年平均增速1.4倍；另一方面，算法效率的进步，年平均节省约1.7倍的算力。这意味着，随着我们继续追求算法性能的不断提升，每年平均有约8.5倍的算力赤字，令人担忧。一个实际的例子为今年最新发布的自然语义预训练模型GPT-3，仅训练成本已达到约1300万美元，这种方式是否可持续，值得我们思考。
2. MIT最新研究表明，对于一个过参数化（即参数数量比训练数据样本多）的AI模型，满足一个理论上限公式：
总结来说，AI工程化正在形成从用户端到云端的，以Python为编程语言的一整套工具链，其3个重要的特点为：远程编程与调试，深度学习与机器学习的GPU加速支持，以及模型训练与推理工具链的解耦。与此同时，产业链上游厂商对开源社区的大量投入，将为中下游企业和个人带来工具链的技术红利，降低其研发门槛和成本，笔者认为微软、脸书、英伟达3家上游厂商主推的开源工具链尤其值得关注。
五
结语
对于人工智能技术过去10年发展取得的成就，有人归因于数据，也有人归因于算力。未来人工智能技术发展，笔者大胆预测，算法将是核心驱动力。同时，算法研发的实际效率，除了算法结构本身，还取决于设计者对先进工具链的掌握程度。
未来10年，科技界是否能用更少的数据，更经济的算力，获得真正意义上的通用智能呢？我们拭目以待。
