在浙江乌镇互联网国际会展中心举办的世界互联网大会暨互联网发展论坛于11月23日至24日举行。清华大学讲席教授、智能产业研究院院长及美国艺术与科学院院士张亚勤在24日的人工智能分论坛上发表演讲，表达了对算力和算法重要性看法的保留态度，指出他并不完全认同算力比算法更为重要的观点。
此次数字化转型与以往两次相比，有着显著的不同之处。首先，数据的产生量级大幅提升，例如无人驾驶汽车每天产生的数据量可达5到10TB，而基因测序每次大约需3TB。这种量级的提升可能是以往的上千或上万倍。这次数据更多是供机器处理，而非人类直接使用，机器需要进行智能决策。相比之下，早期的1.0和2.0阶段的数据主要是面向人类的，同时我们也见证了人工智能算法的显著进步。
深度学习对算力的需求极高。摩尔定律在过去两年内要求算力实现双倍增长，但这一趋势在放缓。然而，深度学习对算力的需求每年仍需接近10倍的增长。因此，算力在近几年成为深度学习快速发展的关键因素，尤其是大数据和超级计算能力结合大模型的情况下。但人工智能拥有多种不同的算法。
人工智能的兴起也促生了新产业，被普遍称为第四次工业革命。人工智能作为这一革命的重要技术引擎，将改变众多产业，主要体现在三个方面：首先是自动驾驶，其次是工业物联网，最后是AI与医疗、生物计算的结合。
张亚勤进一步指出，人工智能领域的不同算法将在未来的发展中融合各自的优势，使得基于大数据驱动的深度学习在透明性、应用性和可解释性方面有所提升。
在认证技术方面仍存在一定的差距，尤其是在自然语言处理、机器翻译、视频内容理解和知识理解上，尽管已有显著进展。但深度学习依然需要强大的算力支持。摩尔定律在过去两年内要求算力实现双倍增长，尽管这一趋势已在放缓，但深度学习每年仍需接近10倍的算力增长，因此算力在某种程度上被视为优于算法。
总之，人工智能拥有多样化的算法，未来的发展必将整合不同学派的优势，以提升当前基于大数据的深度学习的透明性、应用性和可解释性。
人工智能的兴起也带来了新的产业变革，广泛被称为第四次工业革命，其中人工智能作为核心技术，将对多个产业产生深远影响，主要体现在自动驾驶、工业物联网以及AI与医疗、生物计算的结合。
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