英特尔宋继强：僵持科研恒久主义和“双轮驱动”(2)

对付英特尔原有的科研机关而言，这次疫情带来了奈何的改变？宋继强汇报《中国科学报》，“有些偏向需要加快，但今朝来看还没有需要急转弯的。”

他举例说，跟着人工智能技能越来越多地应用于患者某人口康健数据的研究，如安在不加害隐私权的前提下实现差异存储空间之间的数据共享，对付快速获取研究成就至关重要。此时，英特尔两三年前就已经启动的一种叫作“联邦进修”的隐私掩护技能就溘然变得有用起来。这种漫衍式呆板进修方法，可以使得机构组织可以或许在不共享患者数据的环境下举办深度进修项目标协作。

“当你恒久在做一件工作的时候，会发明这一成就可以在许多差异的场景下发挥浸染。在有些需求溘然发生的时候，我们就可以操作之前的积聚去辅佐快速应对。” 宋继强对科研恒久主义的益处做了如是总结。

“底层之轮”如何不偏离方针

在宋继强看来，要担保“双轮驱动”可以或许精采运转，“应用转化”这只轮子每一两年就要转转偏向，因为它要跟着经济社会成长，可能疫情这样的突发事件迅速作出应对，而对付“底层技能”这只 “轮子”，则必需给以足够的时间支持，短时期内不能有太大变革。

那么，如何才气担保“底层技能”不偏离正确的方针呢？“作为财富研究院，一方面我们会通过与当局相关部分、大学、家产界等相助同伴的相同对将来趋势有尽大概全面的认知和把握，另一方面我们也会想步伐只管淘汰风险。”宋继强说。

以人工智能为例。2017年，美国国防部高级研究项目局（DARPA）在颠末深入调研后，作出了人工智能正在从第二阶段向第三阶段跃升这样一个判定。这给英特尔带来很大开导。他们也认为，现阶段正处于从AI 2.0到AI 3.0时代的转折点。

那么，毕竟哪些技能有望成为穿透AI将来的“利刃”呢？宋继强汇报《中国科学报》，“从今朝来看，作为一种前沿的计较模式，神经拟态计较最有大概开发出一条从AI 2.0到AI 3.0的崭新赛道。”

宋继强认为，神经拟态计较是在传统半导体工艺和芯片架构上的一种实验和打破，其特点很是切合AI3.0的成长需求。正因如此，神经拟态计较被英特尔寄予厚望，但愿在人类迈入下一代AI的历程中发挥重要浸染。

宋继强强调，在确定雷同神经拟态计较这样的底层技能偏向时，“不能说一点风险没有。假如一点风险都没有就不是研究，而是工程实现了。”

可是，在他看来，即便没有踩准时间点也不必悲观，因为研究是答允失败的。并且，有些研究并不能称之为失败，只是临时还没有达到其应用的时间点罢了。这时，就可以先把它保藏起来，等机缘符合之后顿时拿出来用。“这是一个动态均衡的优化选择。”

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