2023年5月，美國能源部釋出《面向科學、能源和安全的人工智能》，圍繞人工智能在科學研究、能源開發和國家安全等重大領域的前沿研究方向開展讨論，并規劃了後續的工作。元戰略摘編報告核心内容，解讀美國能源部人工智能未來發展方向。
目前，人工智能技術正在迅速發展、進步，再加上美國能源部（DOE）通過量子計算計劃部署的百億億次級計算系統，DOE在科學、能源和安全領域的核心任務正處于關鍵時刻。多年來，DOE對世界一流的實體實驗、觀測和計算基礎設施進行了大量投資，開發了必要的基礎理論、模型和軟體，同時提出了使用這些基礎設施所需的多樣化設計、操作和專業知識。這些人力和技術基礎設施使DOE能夠利用并提高人工智能的能力。
01
發揮美國能源部在計算和資料領域的上司作用
人工智能最有希望的進展來自于規模效應，是以計算能力對于推動人工智能的未來發展至關重要。DOE的百億億次級計算項目（Exascale Computing Project,ECP）的團隊由來自DOE實驗室、學術界和工業界的1000多名科學家、工程師和項目支援人員組成。他們提出了ECP願景，并積極進行策劃和執行，最終他們不僅能夠引領全球，且重新定義了該領域。
在2022年，ECP部署了全球排名第一、性能和容量超過四台系統總和的世界首台百億億次級超級計算機。2023年，第二台DOE百億億次級機器将擁有兩倍于此的容量。ECP借助多年來在軟體、設施和科學人才方面的投資，包括國家核安全局（NNSA）的國防計劃進階模拟計算（ASC）以及科學辦公室（SC）的先進計算（SciDAC）和能源科學網絡（ESnet）計劃，為科學、能源和國家安全任務提供了廣泛的支援。這種基于實體模型的模組化和仿真的基礎設施涵蓋了計算的各個方面，從基本的數學算法到系統軟體，從工作流到資料管理，可以說涉及了處理、存儲、通信硬體以及系統架構的方方面面。
然而，這些人力和财務投資的回報也使模型、代碼和工作流變得更加複雜。即使在百億億次級計算系統上，模型産生的龐大資料已超過傳統資料管理、策劃和分析能力的限制，這些任務非常複雜且依賴于專業人員。此外，這些挑戰揭示了當今社會面臨的一個關鍵問題：如何了解用于訓練大型語言模型的資料。在這方面，人工智能還提供了管理資料和計算軟體基礎設施的新方法。這意味着我們需要同時具備彈性和穩健性的複雜模型。
DOE在百億億次級計算以及相關基礎設施方面的世界上司地位，将奠定其在科學、工程和安全領域的上司地位，因為這些領域都依賴于計算模組化和仿真。此外，ECP利用人工智能和機器學習方面的進步，加速了先導應用的進展，其中一些進展隻有通過百億億次級計算和相應規模的資料才能實作。這些創新在驅動新的科學、能源和安全領域仍有巨大潛力。而且，将新的AI模型應用于傳統的模組化和仿真方法，極大地提高了計算速度，最終增加了這些系統的容量。
此外，ECP還揭示了一點，即随着新的人工智能方法所需的計算和資料規模的增加，将會出現更嚴峻的技術挑戰，因為這需要百億億次級模拟技術能力以及支援DOE任務領域的計算和資料資源的整體容量的持續增長。而且，解決設計、部署和運作百億億次級計算系統的巨大成本本身也依賴于人工智能模型。這些投資是具有潛力的，通過與傳統行業建立非傳統的合作夥伴關系，這些投資将會對人工智能和計算産生重大的影響。是以，及時采取積極的行動對于維持和延續ECP計劃已經創造的成果和基礎設施十分重要。
02
利用工業進步提升美國的上司地位
工業界和國家的巨額投資推動了人工智能領域的創新發展，而這些投資主要集中在工業發展和國家安全至關重要的應用上。基礎技術和方法的研發，以及工業和國防應用的基礎設施設計和投資政策将有助于促進DOE在科學、能源和安全領域的發展。但是，如果沒有DOE的上司和持續的投資，目前最強大的系統将在中國、日本和歐盟運作，以支援他們在科學、能源和安全領域的上司地位。
盡管美國和其他國家的工業和國防領域正在取得快速發展，但對DOE來說，許多和工業或國防相關任務的核心目标并沒有實作。
然而，DOE在超大規模系統、大規模資料基礎設施、軟體、人工智能理論和應用方面的投資以及獨特的協同設計方法，使其在人工智能的應用方面處于獨特地位，并幫助鞏固其在科學、能源和安全領域的全球上司地位。本報告中概述的新的人工智能方法可以拓展DOE的任務領域，但是，這些新方法和由此産生的應用程式不會以漸進式的方式自行發展——它們需要一個複雜的、綜合的、具有規模的系統性舉措。這不僅會影響計算應用的各個方面，而且會影響科學儀器、使用者設施以及實驗和操作基礎設施的設計、優化甚至組裝和運作。
03
應用基本的人工智能方法：構模組化塊
自2019年DOE首次舉辦人工智能研讨會以來，已經提出并實踐了六種主要的人工智能“方法”。2022年，DOE實驗室組織了第二組人工智能研讨會，研究了“概念構模組化塊”（conceptual building blocks），每個子產品都以基本的人工智能能力為基礎，如推理、優化和深度學習。DOE明确了應用這些方法的機會、必須克服的挑戰以及需要達成的具體目标。相應地，這些進階研究方向（Advanced Research Directions，ARDs）揭示了DOE基礎設施和計算方法中的交叉技術需求。最後，DOE需要評估整體的準備情況（包括硬體、勞動力等方面）以實施必要的方法、後勤保障和文化變革。DOE不僅要應用新的人工智能技術來支撐其完成使命，而且還要提升科學上司力，以提高國家在科學、能源和安全領域的競争力。
在2019年的研讨會之後，科學界編寫了一份全面的報告，列出了16個領域的機會和挑戰，這些領域包括材料科學、複雜系統工程、數學和計算機科學等。然而，該報告中所涉及的方法不是處于早期形成階段，就是在某些情況下尚未顯示出相應的潛力，例如，機器學習的進展（特别是自我監督、遷移和深度學習）與大規模資料的融合。2019年所提出的人工智能方法的現狀表明，如果将這些方法應用在DOE科學、能源、安全、工程和基礎設施方面的基礎研究上，将獲得可觀的收益。
自2019年以來，人工智能大模型逐漸顯示出颠覆性的能力，人工智能技術的發展迎來了新的拐點。在這個拐點上，DOE有機會尋找新的發展路徑。簡而言之，全球上司地位不能通過漸進式的進步來實作。
04
抓住機遇；應對新挑戰
這一成功轉型也将加劇現有的挑戰。要發揮多樣化科學隊伍的創造力和有效性，就需提高對多代研究人員進行人工智能方法教育訓練的标準。為實作從傳統模組化和仿真到人工智能方法的自上而下的轉變（包括自主發現、機器人技術以及在交叉領域的相關再創造），目前許多初級研究的職位可能被淘汰。是以，在重塑勞動力方面必須要重視倫理的作用。
除了勞動力的挑戰、嚴格的資料整理以及人工智能模型訓練相關的任務以外，也出現了其他問題。例如，與訓練資料有關的新漏洞，有意或無意插入的資料會破壞訓練模型的正确性等。本報告強調了面對新挑戰時，我們需要全新的數學、理論、資料和模型評估的基本方法和途徑。
05
上司力藍圖
DOE的核心使命面臨一系列重大挑戰，本報告以此為基礎制定了一個行動藍圖。工業界的進展與DOE的任務緊密相關且有積極影響，但工業界的資料與DOE在科學、能源和安全領域的資料在性質和内容上存在很大差異。DOE的人工智能計劃必須與人工智能的宏觀發展趨勢相協調，其中許多趨勢是由工業界主導的，并得到越來越多的私營部門的支援。
本報告反映了人工智能的5個宏觀趨勢：
1. 人工智能模型的規模将越來越大，并具有全新的湧現能力，其訓練将超過美能源部ECP模組化和仿真所需的最大計算資源。
2. 大模型的訓練需要準備和編碼龐大的多模态資料流和資料源。
3. 從資料與仿真模型之間1:1的關系轉變為資料與人工智能模型之間（與多個“n”模組化任務相适應和應用）1:n的關系。
4. 這種趨勢需要廣泛而嚴格的評估套件（evaluation suites）,這将遠遠超出目前模組化和仿真項目的需求。
5. 為了應對這種趨勢，需要大規模的軟體工程和程式設計工作，同時需要可支援大型社群的通用基礎模型。這與目前模組化/仿真範式下許多個體研究者建立的定制模型和評估套件的情況形成鮮明對比。
随着DOE在能源、科學和安全領域中對計算、資料和實驗方法的重塑，現有的模組化和仿真系統會得到改變。但更重要的是，它将帶來一系列新的應用，将人工智能的能力融入到多個環節中。這種轉變将從混合應用（人工智能方法和傳統方法）以及類似的混合工作流工具（mixed workflow tools）開始，并在未來幾年内實作端到端的替代。此外，先進的現代仿真和可視化工具，例如，在基于工程應用中建立的“數字孿生”正在迅速應用于複雜的科學領域。對人工智能的關注和全面振興DOE科學事業的需求，反映了人工智能與國家的未來及其在全球秩序中的重要角色密切相關。這一情況反映在美國白宮、美國國家科學院、工業界以及非政府來源的報告中。這些報告均傳遞出同一資訊，即人工智能是引發各國競争的領域之一。
表 人工智能用于科學、能源和安全領域的預期結果
本報告為DOE提供了一個全面的願景，即利用和擴充人工智能的新能力，以促進科學、能源和安全等領域的發展，DOE具備合适的資源和能力來解決當今社會面臨的與人工智能相關的新挑戰，應該緊抓機遇，承擔責任，運用創造性的方法來應對這些挑戰，促進人工智能技術的發展。
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轉自丨元戰略
作者丨Mark 周苡 Zoie Y. Lee
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