9位院士12位专家联合撰文：智能计算的新进展、挑战与未来( 二 ) _神经网络

迄今为止，智能计算还没有一个被普遍接受的定义。考虑到世界的三个基本空间，即人类社会空间、物理空间和信息空间日益紧密融合，我们从解决复杂的科学和社会问题的角度提出了智能计算的新定义：

智能计算是支撑万物互联的数字文明时代新的计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。智能计算根据具体的实际需求，以最小的代价完成计算任务，匹配足够的计算能力，调用最好的算法，获得最优的结果。

智能计算的新定义是为响应人类社会、物理世界和信息空间三元融合快速增长的计算需求而提出的。智能计算以人为本，追求高计算能力、高能效、智能和安全。其目标是提供通用、高效、安全、自主、可靠、透明的计算服务，以支持大规模、复杂的计算任务。图1为智能计算的整体理论框架，它体现了支持人类社会—物理世界—信息空间集成的多种计算范式。

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△图1：基于人类社会空间、物理空间和信息空间融合的智能计算总览
智能计算基础
智能计算是数字文明时代支撑万物互联的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的总称。利用智能计算可以实现许多经典和前沿研究领域的创新，以解决复杂的科学和社会问题。智能计算的基本要素包括人的智能、机器的能力以及由万物组成的物理世界。
在理论框架中，人是智能计算的核心和智慧的源泉，代表着原始的、与生俱来的智能，称为元智能。
元智能包括理解、表达、抽象、推理、创造和反思等人类高级能力，其中包含人类积累的知识。元智能以碳基生命为载体，是由个体和生物群体经过百万年的进化产生的，它包括生物具身智能、脑智能（尤其是人脑）和群体智能。所有的智能系统都是由人类设计和建造的。

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因此，在智能计算的理论体系中，人类的智慧是智能的源泉，计算机是人类智能的赋能。我们称计算机的智能为通用智能。
通用智能代表计算机解决具有广泛外延的复杂问题的能力，以硅基设施为载体，由个体和群体计算设备产生。生物智能可以在以下四个层次上移植到计算机上：数据智能、感知智能、认知智能和自主智能。元智能和通用智能如图2所示。

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△图2：元智能和通用智能
智能计算面临大场景、大数据、大问题、泛在需求的挑战。算法模型变得越来越复杂，需要超级计算能力来支持越来越大的模型训练。目前，计算资源已经成为提高计算机智能研究水平的障碍。随着智能算法的发展，拥有丰富计算资源的机构可能形成系统的技术垄断。经典的超级计算机已经难以满足AI对计算能力的需求。
虽然通过算法优化可以在一定程度上降低算力需求，但并不能从根本上解决这个问题。需要从架构、加速模块、集成模式、软件栈等多个维度进行全面优化，如图3所示。