今天小编分享的科技经验：黄仁勋：AI 是科技行业对社会提升的最大贡献，欢迎阅读。
英伟达 CEO 黄仁勋（图片来源：SIEPR）
钛媒体 App 5 月 3 日消息，英伟达 CEO 黄仁勋近期在美国俄勒冈州立大学（Oregon State University，OSU）做了一场对话活动。
俄勒冈州立大学于今年 4 月中旬宣布，占地 150,000 平方英尺、耗资 2.13 亿美元的新的研究综合体（实验设施）破土动工，预计将于 2026 年正式开业。
而在这座新的研究设施中，黄仁勋和他的妻子 Lori（黄氏夫妇）为此捐赠了 5000 万美元进行支持。
英伟达表示，该综合体将利用美国最强大的 NVIDIA 超级计算机之一，汇集教师和学生，共同解决未来世界在气候科学、清洁能源和水资源等领網域面临的关键挑战。
英伟达强调，这次在俄勒冈州举行的活动，凸显了黄氏夫妇对教育的承诺，并反映这对夫妇与两人相识的俄勒冈州深厚的个人联系。而这笔 5000 万美元的捐赠，将增加俄勒冈州对俄勒冈州及其他地区半导体和科技行业的支持。
奠基仪式结束后，黄仁勋与俄勒冈州立大学校长贾亚蒂 · 穆尔蒂（Jayathi Murthy）进行了一场对话。
黄仁勋表示，AI 是科技行业对社会提升的最大贡献。我们正处于新工业革命的开端，且这个时期当中我们正在大量创造 AI 应用。
" 我相信，AI 是科技行业对社会进步的最大贡献，让所有被落后的人得到越级提升，" 黄仁勋强调，AI 有望推动全球数十亿人迎来一场新的 " 数字革命 "。
10 年间，英伟达 GPU 让计算能力提升 100 万倍
31 年前的 1993 年，怀着 PC 有朝一日会成为畅享游戏和多媒体的消费级设备的信念，黄仁勋、Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 共同创立了 NVIDIA（英伟达）。
当时，市场上有 20 多家图形芯片公司，三年后这个数字飙升至 70 家。
黄仁勋和他的英伟达开创了一种新的计算方式—— " 加速计算 "，即使用正确的算力工具来完成正确的工作。当时他发现，无论是科学，还是 GPU、AI、机器人等技术，其中 5% 的代码消耗了高达 99.9% 的时间进行运行，需要计算能力的提升。
黄仁勋坦言，在过去十年左右的时间里，英伟达 GPU 有效降低了计算（边际）成本。GPU 以及 CUDA 共同形成的 " 英伟达 " 生态，在过去 10 年中将 AI 处理性能提高了不低于 100 万倍，超过了摩尔定律预期。
" 我们通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，在整个跨度中，我们已经使大型语言模型的处理速度提高了一百万倍。" 黄仁勋表示。
黄仁勋认为，计算机是我们所做的几乎所有事情的基础，也是几乎所有科学领網域的重要工具，所以成本和计算性能规模上升 100 万倍，已经改变了一切。
黄仁勋指出，" 我们把边际成本下降了 100 万倍，或者相反，如果完成某件事的速度提高了 100 万倍，或者问题的规模提高了 100 万倍，你做事情的方式就会完全改变。事实上，我们观察到，利用 AI，它（加速计算）将彻底改变这个行业，计算将以完全不同的方式进行，軟體编程将彻底革新。"
黄仁勋预测，有望在未来十年，英伟达将再次提升 AI 计算处理性能高达 100 万倍。同时，未来可能会有 100 万倍与现有 ChatGPT 一样的 AI 模型出现，这些模型将具有更强大的语言理解和生成能力，甚至可能创造出新语言。
黄仁勋强调，有了加速计算和生成式 AI，现在，一大堆有趣的行业将被彻底改变，一大堆新的应用程式将被创造出来。
" 比如气候科学问题，对计算机来说很难解决、很棘手，但对我们来说很容易；再比如机器人技术，有了它（加速计算）可降低成本，改变了我们所知道的行业，它开启了一大堆新的机会。" 黄仁勋称。
数据是未来 AI 发展的核心
黄仁勋认为，对于大学来说，如果现在学习计算机科学的基础，首先要看 " 数据 "。因为未来计算机科学最重要的事情之一，可能就是数据。
" 数据的整个概念，数据的整个领網域，有一大堆简单的数据可以做。事实证明，计算机视觉是所有数据中最简单的。即使 AI 能够达到计算机视觉的超人水平，甚至现在对除法的理解达到超人水平，坦率地说，这一突破只是冰山一角。这是很容易的事。" 黄仁勋称。
黄仁勋举了个例子，目前最困难的计算机科学问题是 " 生物学 "，因为这是一个多尺度、不断变化的领網域，它具有多样化角度，计算机需要解决的是一个 " 长期存在的纵向问题 "，需要大量更贴近生物体的数据进行研究。
" 所以数据有时是稀疏的。有时一个因果关系的发生需要很长时间。正如你提到的，有时数据并不存在于一个地方。数据有相关的主权属性。可能有保密属性。也许没有机构拥有所有的数据。也许有些机构有，但这种规模、这种分辨率或这种模态的数据在另一个研究机构中有不同的模态。也许它是纵向的。数据空间真的很大，而且非常复杂。比如联邦学习技术，有点类似于我们从自己的信息来源学习，然后聚在一起辩论、合作、讨论、结合知识等。因此，AI 也有这类概念，将通过自我反思为数据合成数据的生成创造条件，基本上，AI 会对未来做出预测，生成一些信息，对其进行反思，这就是我们所做的，这完善了你学习的自我完善、自我学习、反思，来回传递信息和进行辩论，所有不同的社会学习方式，在 AI 的未来以及人们对数据的思考方式中，都将以某种形式表现出来。" 黄仁勋称。
因此，研究 AI 数据是未来很多学生应该要学习的重要方向，而且对于很多计算机科学家来说，这将是一个非常适合研究的领網域。
黄仁勋强调，数据是一把 " 双刃剑 "，有利也有害，因此，我们需要确保其有正确价值观的数据，需要用强化学习手段将数据精准化，从而减少自动驾驶汽车或机器人的情境中产生 " 幻觉 "（错误判断）。
" 这是一个真正有价值和富有成果的研究领網域。" 黄仁勋称。
AI 将改变教育、工作和社会
黄仁勋认为，AI 是科技行业对社会提升做出的最大贡献。
" 它将缩小技术差距，弥合经济鸿沟，使那些过去被认为‘落后’的人能够赶上，而且它将使竞争环境变得公平。" 黄仁勋表示。
黄仁勋举了个例子。在 OpenAI ChatGPT 出现之前，计算机是由像工程师（我们这样的人）编程的，我们知道像 C++ 这样的东西，但大约 0.1% 的人类不会 C++，而几乎所有会 C++ 的人都过着相当不错的生活，因为编程太难了。但未来，有了 ChatGPT，一夜之间有 1 亿人使用了它。现在几乎每个人都可以给计算机自动编程。
" 所以你现在只需要学习如何提示，如何告诉计算机你想要什么，计算机就会理解你的意图。想出一个计划，问你这个计划是否好。你可以完善这个计划。你可以在这个计划上迭代，然后去执行它。也许它会为你做一些研究。在你写论文之前，你需要了解特定辩论中各方的优缺点。" 黄仁勋指出，这些例子说明以前的技术对他们来说是不可用的。但现在，由于人类随时可以使用 AI，它促使我们已经创造了公平的竞争环境。
黄仁勋强调，" 我认为这可能是最伟大的成就之一。" 而未来，AI 将改变教育、改变课程。
" 我敢肯定，将来你会参加考试，而这些考试甚至可能不需要你来课堂参加。但这些测试可能需要你与 AI 一起进行学习、工作、考试。" 黄仁勋指出，毫无疑问，AI 技术改变教育、将改变人们的学习方式。同时，甚至也许是第一次，计算机技术可应用于环境科学中一些真正有影响力的领網域，使得大量计算机科学家从中受益。
黄仁勋表示，AI 技术的提升，让所有因缺乏对计算理解而被抛在后面的人的能力得到提升，AI 技术对社会的影响是 " 非凡 " 的。
未来，AI 可能会被注入到几乎所有的产品中，从医疗成像产品到运输产品、制造机械手等。但同时，AI 也面临偏见、幻觉或虚假信息等社会伦理话题。
对此，黄仁勋认为，人类应当遵守 AI 技术合规，保证产品安全。同时，不管是美国农业部、美国联邦航空局或 NITSA，所有不同的机构都需要参与 AI，以确保新的政策落实到位，或政策需要加强，并考虑 AI 在每一个产品中的能力和潜力，从而能够在每个领網域中维护社会安全。
黄仁勋坦言，AI 将会为研究作出贡献，有助于基础研究，并有助于在未来编纂成一个信息系统。
"AI 将成为你获取和深化知识的合作者，而且 AI 永远不会被带走，永远不会取代你所拥有的基本领網域知识、深层知识。这是非常重要的，我认为大学可以在其中发挥关键作用。" 黄仁勋称。
针对人形机器人的未来前景，黄仁勋认为，AI 技术确实鼓舞了整个机器人行业。现在，你可以看到机器人技术的创新几乎无处不在。未来十年，AI 将推动人形机器人技术规模化应用。
黄仁勋强调，我们正处于一场 " 新的工业革命 " 的开端。而这场新的世界革命当中，GPU 和加速计算促进了 " 电力 " 产业，输出的是一大堆浮点数—— Token，而这些 Token 本质上是 AI。
" 这次工业革命将促进大规模的制造业和智能化。毫无疑问，AI（智力）是人类所知的最有价值的资源。所以，AI 对每个行业的影响都是非常深远的。这是一个新世界的开始，也是学校当中的最好时光。整个世界正在你面前发生变化，新的技术、新的能力、新的工具、新的学习方式都已经到来。" 黄仁勋称。
（本文首发于钛媒体 App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰）
