2022年1月4日，海内外9位院士及12位专家在Science《科学》合作期刊Intelligent Computing发表长篇综述论文《智能计算的最新进展、挑战和未来》。文章全面阐述了智能计算的理论基础、智能与计算的技术融合、重要应用、重大挑战和未来前景，将为学术界和工业界的相关研究人员提供全方位的参考和对智能计算领域的指引性见解。
论文地址：https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0006
简介
人类社会正从信息社会进入智能社会，计算已成为推动社会发展的关键要素。在万物互联的数字文明新时代，传统的基于数据的计算已经远远不能满足人类对更高智能水平的追求。
近年来，计算和信息技术飞速发展，深度学习的空前普及和成功将人工智能（AI）确立为人类探索机器智能的前沿领域。自此产生了一系列突破性的研究成果，包括Yann LeCun提出的卷积神经网络和Yoshua Bengio在深度学习因果推理领域的成果。
2016年3月，DeepMind推出的AI围棋程序AlphaGo与世界顶尖围棋高手李世石对战，在世界范围内引起了前所未有的关注。这场划时代的人机大战以AI的压倒性胜利而告终，成为将AI浪潮推向全新高度的催化剂。
AI的另一个重要推动者是大型预训练模型的出现，这些模型已经开始广泛应用于自然语言和图像处理，以在迁移学习的帮助下处理各种各样的应用。其中最具代表性的是自然语言处理模型GPT-3，已经证明具有高度结构复杂性和大量参数的大模型可以提高深度学习的性能。
计算能力是支撑智能计算的重要因素之一。面对信息社会中庞大的数据源、异构的硬件配置和不断变化的计算需求，智能计算主要通过垂直和水平架构来满足智能任务的计算能力要求。
垂直架构的特点是同质化的计算基础设施，主要通过应用智能方法提高资源利用效率来提升计算能力。
相比之下，水平架构对异构和广域计算资源进行协调和调度，使协作计算的效果最大化。例如，2020年4月，针对全球COVID-19研究的计算需求，Folding@home在三周内联合40万名计算志愿者，实现了2.5Exaflops的计算量，超过了世界上任何一台超级计算机。
尽管在智能和计算方面取得了巨大成功，但我们在这两个领域仍然面临着一些重大挑战：
智能方面的挑战。
使用深度学习的AI目前在可解释性、通用性、可进化性和自主性方面面临着重大挑战。与人类智能相比，当前大多数AI技术的作用都很弱，而且只能在特定领域或任务中发挥良好作用。从基于数据的智能升级到更多样化的智能，包括感知智能、认知智能、自主智能和人机融合智能等，也面临着重大的理论和技术挑战。