全球合作伙伴关系可以帮助中国进入AI竞赛

编者按：

虽然中国已经证明自己是人工智能(AI)开发的温床，但仍然担心该国在新技术的某些领域取得进展。“环球时报”记者李巧义(GT)与Optalysys首席执行官Nick New(NN)进行了一次电子邮件采访，旨在了解国家在光学计算技术领域的核心优势，这是人工智能供电世界中一个新的但至关重要的部分。这家总部位于英国的公司正在商业化人工智能和深度学习的光协处理器。

GT：Optalysys的光学处理技术什么时候能够商业化推出，技术如何应用​​?

NN：Optalysys首款专为加速模式匹配问题而设计的光学协处理器将于今年夏季上市。

该协处理器已经与包括Zealquest在内的多个生物信息学组织进行了测试，以将光学处理技术应用于基因序列对齐和组装。这可以帮助在较小的DNA字符串的非常大的参考数据集中找到匹配。

虽然我们看到我们的光学处理器有很多应用，但我们主要关注的是深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)。CNN被用于许多AI应用中，例如自动车辆，面部识别，图像识别和语音识别。第一个协处理器能够执行多层卷积神经网络，而下一代产品将提供一个平台，以比传统计算方法快得多的速度运行它们。

GT：你认为光学处理器有可能取代传统的处理器吗?为什么以及何时会发生?

NN：光学处理器能够非常有效地执行某些类型的数学运算。与传统处理器相比，它们提供了处理能力的大规模扩展，功耗只有传统电子处理器的一小部分。

我们的光学处理器提供的计算类型正是推进基于图像的深度学习模型所需的。这些是真正的并行处理，执行重要的基于傅里叶变换的功能，这是当前受电子处理器限制的大型深度学习模型的基础。

我们看到这项技术取代传统和专业处理器，如图形处理单元(GPU)，用于这些特定任务，而传统计算资源专注于其他更适合的任务。

GT：中国和美国正在争夺人工智能的领导地位，中国尤其致力于人工智能的基础研发。哪一个在光学计算技术上取得了更大的进展，并且有更多的潜力来充分利用这项技术?

NN：AI中的光学计算对于中国和美国都是一个非常新的领域。近年来，光学方法的发展激增，两国的主要技术公司都在初创企业和内部开发方面投入巨资。

例如，百度最近投资了一家总部位于美国的公司，开发基于集成光子学的矩阵乘法方法。我们Optalysys正在与中国，日本和美国的主要科技公司合作，根据我们的经验，中国拥有将AI融入其所做事情并成为世界领先者的不可遏止的雄心壮志。

GT：中国有多创新，AI在这个时代应该关注哪些方面的改进?

NN：中国拥有丰富的将创新带入世界的谱系。它还将自己定位为全球制造中心，其内部雄心壮志是成为许多技术突破的世界领先者。

由于近年来国际贸易取得巨大成功，中国现在拥有利用其影响力引进全球专业知识和技术的金融和技术力量。计算行业正面临着巨大的挑战，以满足人工智能在云和服务器设置以及本地节点(如自动驾驶汽车)中的处理需求。

光学加工为这些需求提供了解决方案，如果要真正成为人工智能的主导力量，中国必须准备采用这些新技术。

GT：有人认为，在中国缺乏熟练的人工智能是国家在该领域的野心的主要障碍。你是否同意中国应该做什么来建立一个足以匹配人工智能野心的人才库?

NN：中国必须希望引入国际社会的技能，以成为人工智能的主导力量。要做到这一点，与全球领先的大学和公司建立伙伴关系和发展计划至关重要。

Optalysys认为中国不仅是一个销售其光学技术的巨大市场，也是现在和未来的重要发展合作伙伴。

这就是为什么我们大力承诺与顶尖科技公司和大学建立联系并发展合作关系。我们看到前景非常光明，我们非常接近中国在人工智能方面的野心。

GT：中国正在推动自主创新，本土芯片是技术推动的重要组成部分。就真正的技术进步而言，现在是大规模使用自产芯片的时候了，而中国本土芯片的特定领域还不够强大?

NN：中国已经在生产一些功能最强大的AI芯片，尤其是手机领域，例如拥有专用神经处理单元的华为麒麟970。中国生产自己的芯片作为自己AI系统开发的一部分显然是有利的。

然而，中国在全球舞台上投资和开发技术的愿景对于保持领先于竞争对手至关重要。Optalysys处理器提供了麒麟系列等电子处理器中不存在的功能。

如果人工智能要发挥其全部潜力，这种能力将是必需的，因此中国继续与其他国家合作以及开发自己的技术非常重要。

GT：光学计算技术的发展对于开发人工智能的竞赛有何重要意义?

NN：光学计算技术的实施对于AI充分发挥其潜力至关重要。电子加工正在接近基本限制，这意味着它不能继续满足人工智能的需求。

如果没有替代处理技术提供快速高效处理大量数据的完全不同的方法，成功实施更大的AI模型将证明不可行。即使是当今最先进的人工智能模型，仍然只能提供人类大脑等大型感知系统的一小部分处理能力。

对于基于图像的模型(如自动车辆和面部识别中使用的模型)，光学计算是人工智能发挥其全部潜力的关键，与其他可选计算解决方案(如量子)不同，它更接近市场。