田奇：预训练大模型“破题”AI应用场景碎片化问题

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　　齐齐哈尔新闻网上海12月3日电(记者 范宇斌)“给出经度、维度、风速，我们就能实时预测海洋浪高，传统科学计算大概要用两天时间，但借助人工智能进行一次预测可能不到几秒钟，求解效率提升1万倍甚至更高。”国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow、华为云人工智能领域首席科学家田奇近日在上海接受齐齐哈尔新闻网记者专访时说。

　　田奇长期致力于计算机视觉、多媒体信息检索及AI(人工智能)领域研究。今年他荣获有“中国智能科学技术最高奖”之称的“吴文俊人工智能杰出贡献奖”。

　　“AI正在重构人类社会与物理世界，赋能千行百业。”在田奇看来，人工智能进入各领域面临的最大挑战之一就是AI应用场景碎片化问题，即过去定制化的、作坊式的开发难以规模化复制，具有高成本高门槛特征，并且没有知识和数据的积累；其次，难以把行业知识与AI技术相结合；再次，则是行业对于普通的AI模型在可信、安全方面存在一些担忧。

　　如何让AI技术实现大规模的复制一直是行业内的难题。对此，田奇团队正在致力于解决AI应用低成本复制的问题。

　　“我们认为解决这个问题的有效方式就是做预训练大模型。”田奇告诉记者，预训练大模型分为预训练阶段和微调阶段，如在原始的任务中，先用海量的通用数据来初始化训练一个大模型，然后针对千行百业、各个行业少量的数据进行微调，针对性提高准确性的问题。此外，做大模型以后还将进入大模型迭代阶段。

　　“2021年发布的华为云盘古预训练大模型就是一种尝试。”田奇举例道，华为云团队近期发布了高分辨率全球AI气象预报系统——盘古气象大模型，能够秒级预测未来7天全球天气情况，相比传统预报算法，速度提升1万倍、精度提升20%。今年8月，盘古气象大模型预测台风“马鞍”的轨迹和登陆时间，准确率达90%，远超行业平均水平。他透露，未来这项技术将造福全球。

　　据介绍，华为云盘古预训练大模型包括自然语言处理大模型、视觉大模型、多模态大模型、科学计算大模型、图网络大模型等多个系列大模型。

　　“盘古预训练大模型是AI发展的底座，将逐渐成为AI发展的‘操作系统’。”田奇说，“我们希望从技术大模型做到行业大模型，做好行业应用，并形成关键的技术领先优势。未来能够实现更多应用的成果转化、产业落地。”

　　当前，元宇宙是热门话题。元宇宙是物理世界和数字世界的融合体，在田奇看来，预训练大模型是帮助元宇宙更好地实现融合的关键技术。

　　近两年，BERT、GPT-3等大规模预训练模型逐渐走进大众的视野，其“大力出奇迹”的优异效果为AI技术的发展应用带来了极大的想象空间。

　　利用预训练大模型的海量参数来模拟人类超大脑容量，并且用海量数据驱动模型去认识和理解世界，是田奇非常看好的技术之一。他谈及，未来如果想要预防台风灾害，就可以通过数字孪生来模拟全球的气候流动和洋流流动。通过数字世界模型就能够推断台风的运行轨迹及对沿途区域可能造成的灾害影响，从而进行预防，减少损失。

　　谈及未来，田奇表示，AI发展趋势主要是在三个方面，一是从小模型到大模型；二是从有监督学习到无监督学习，以此来减少人工标注造成的数据偏见；三是AI和科学计算的融合，这是一个非常前沿的领域。同时，他指出，“人工智能一定要做到技术向善，我们提倡普惠AI，让技术普惠到更多的人和地区。”(完)