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機器|華為戰(zhàn)略研究院院長周紅：面向未來的科學(xué)假設(shè)與商業(yè)愿景( 三 )

華為駕駛機器算法


在這方面我們要向生物界學(xué)習(xí) ， 大自然通過百萬年甚至上億年的進化 ， 形成了遠遠超越現(xiàn)有機器和人的感知能力 。
例如在視覺上 ， 有些蜘蛛眼睛在物體輪廓和運動計算上遠遠超越了人眼 ， 有利于快速精準捕獲獵物 ， 我想自動駕駛汽車是不是正好需要這種眼睛？
同樣的還有青蛙眼睛 ， 是高靈敏度的單光子接收機 ， 可以在黑暗的環(huán)境下看的更清楚 。
在嗅覺上 ， 狗鼻子分辨氣味的能力超過人類1000倍 。
除了拓展對外部世界的感知 ， 我們未來也能更好地感知和控制人體自身 。 像ECG、EEG、PPG等這些技術(shù)目前還沒有系統(tǒng)地、便捷而又低成本地發(fā)展起來 ， 對于人體的八大子系統(tǒng)的實時度量感知 ， 我們還有很多工作要做 。 通過發(fā)展新的傳感器 ， 我們將來可能實時、無感知地測量血壓、血糖、心電等重要的健康參數(shù)；我們可以發(fā)展新的神經(jīng)系統(tǒng)腦機接口、肌機接口 ， 更好地與機器協(xié)同 ， 將來有可能用思考來交流和工作、用思考來開車和娛樂 。
我們也可以發(fā)展虛實融合數(shù)字世界新的體驗 ， 例如3D顯示和虛擬觸覺 ， 以幫助在數(shù)字世界中“看得真、摸得實” 。
三：探索新的計算模式與實現(xiàn)方式 ， 認知世界、解決問題

第三是探索適應(yīng)目標與環(huán)境的計算模式與高效實現(xiàn)方式 ， 從而更好認知世界、解決問題、創(chuàng)造價值 。
信息領(lǐng)域經(jīng)過多年的積累 ， 已經(jīng)發(fā)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(tài)轉(zhuǎn)移的有限狀態(tài)機計算模式 ， AI里目前大量使用基于統(tǒng)計和相關(guān)的計算模式等 。 數(shù)學(xué)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(jīng)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(tǒng)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(tǒng)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(yīng)用？
在AI上：隨著應(yīng)用的不斷拓展 ， 我們面臨統(tǒng)計相關(guān)AI計算模式不可解釋、不可調(diào)試的問題 ， 同時還有很大的能效挑戰(zhàn) 。 我們能不能向生物界學(xué)習(xí) ， 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(xué)習(xí)、也不需要遵循可計算性理論和馮·諾依曼架構(gòu) ， 但是卻能夠跑來跑去做很多復(fù)雜的事情 ， 例如筑巢、尋找食物、養(yǎng)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(lǐng)域 ， 除了統(tǒng)計和相關(guān)計算模式外 ， 能不能進一步發(fā)展出數(shù)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(xué)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(fù)雜度是n的3次方 ， 1969年德國數(shù)學(xué)家創(chuàng)造的斯特拉森算法 ， 將復(fù)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(fù)雜度是n的2.3728596次方算法 。
在矩陣計算中 ， 我們更關(guān)心稀疏線性方程組求解 ， 因為在社會科學(xué)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(guān)系；在芯片設(shè)計中 ， 大部分元件的限制條件是局部的 。 在這個領(lǐng)域 ， 佐治亞理工大學(xué)的彭泱等人發(fā)明了計算復(fù)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(shù)學(xué)家發(fā)明了一個更新的算法 ， 將復(fù)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(fù)雜度將能進一步下降約45% 。

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