北大教授：超级计算机计算性能提升速度是"十年千倍"
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孙纬武：现实世界里出现的、我们需要去解决的问题, 正如我刚才强调的，一般都是大数据/人工智能与科学计算两方面都同时需要的。与科研不相同, 我们不能选择问题，而是问题已经摆在那里了，我们要的是要整合出一个最有效的解决方案, 把现实世界的问题解决掉。实际上需要融合的不仅是人工智能、大数据与科学计算等科技，还包括软件、讯息储存/调动/排查/传递、可视化等等技术，除了技术之外, 还要有对现实世界问题的理解(把文字题变为算式)、对客户需要的理解等软能力, 也包括工程能力: 你要解决客户的问题，就需要把你的解决方案与客户现有的系统融合的工程能力，这些科技和工程能力都要配成一套，然后才能解决真实世界里出现的问题。真实问题的困难经常不在于纯粹科技因素，而是在于真实的问题常常牵涉的很多方面，这些方面的集成才是最大的挑战。 董彬：我们听众中不少的学生，对于机器学习+AI+科学计算的学生培养，有什么可以给学生的建议。我这里抛砖引玉一下，我接触深度学习、机器学习大概2016年底，那时候跳进这个坑，至今乐此不疲，那时候我也是和学生一起在学深度学习、机器学习，有一些经验也有一些教训。我整体觉得对于学生来讲，特别是做计算数学或者做应用数学的学生，很多时候可能要释放一下思想，有些时候要勇敢一点，不要对严谨性有过度的执着。我觉得我们受数学训练出来的人，都对严谨性有着不同程度的执念，这是学科特点，这种执念既是我们的优势，有时也会是一个包袱。一般我们有一些想法，一定要能用严谨的逻辑推出来，证明了，然后才敢去做数值实验。但是，很多时候你推不出来，并不代表它真的推不出来，不能被证明，可能是你的假设过于严格，定理的设定不够合理。所以，我给想去接触机器学习的数学专业的学生一个建议是一定要大胆做尝试，去学习一些机器学习里面经常用到的一些你看起来觉得好像没有什么道理的Trick。我比较信奉的一个观点，就是说“如果某个方法数值上有非常好的性能、能得到非常好的数值效果，背后一定有它的道理”，如果你发现了一些Work非常好的东西，再回来去分析它，用数学严格的论证。我觉得如果刚入手机器学习的话，首先要把机器学习的基础学好了，可以看看MIT Press的那本Foundations of Machine Learning，要知道机器学习的问题是怎么描述的，它关注的问题都是哪些，一些基本的概念到底是什么，时刻想着这些概念和你学的数值分析、函数逼近、PDE之间到底有什么联系。当你能够把这些概念联系到你所学的科学计算的知识的时候，你不仅对这些概念的理解会更加深刻，甚至还能有科研上的一些新想法。 孙纬武：对于培养学生我从两个角度讲一讲。一个角度是学生该怎么学？首先学生要判断: 我自己想要走科研的路, 还是想要掌握本领来跳进真实世界，在业界发展。两条路都是非常有意义的。但是在学习的时候要注意的重点是有不同的。如果是作为科研人员，以科研作为目标的，把问题、把学习从深入的方向去走是首要的; 当然也需要有相当的普遍的认识，然后才可以对大局有了解, 才能找到好的研究题目，但是首要还是要深入钻研。如果想走的路是要解决真实世界的问题，从业界做出贡献的话，我认为广比深更重要。原因其实我刚才已经说过, 真实世界的问题常常牵涉很多方面，这些方面的集成才是最大的挑战, 你要和有其他专长的同事一起合作来解决这些问题, 你起码要明白人家在说什么、人家在想什么，跟你一起想要解决的是什么问题，他的痛点在哪里，这些沟通、这些理解是解决真实问题非常重要的。没有一个比较广阔的知识背景, 就会连沟通也沟通不了。所以如果你是一个学生，将来想要跳进业界，首要的就是要有一个比较广泛的知识基础。当然也要建立自己的专长。 董彬：不只是业界，现在在学术圈，即便是在基础数学内部也要跨学科。只掌握一门技术现在可能已经不太够用了，在学术圈做得非常出色的学者、那些领军人物，他们的知识面是非常广的，能力也是非常多元的。 问题四：如何看待类脑计算和量子计算，它们会成为科学计算的发展方向吗？ 杨超：我觉得无论是类脑计算还是量子计算，或者其他新型计算技术，目的都是输出计算能力。从这个角度来说，哪项技术能够真正实用化，哪项技术就可以被纳入超级计算的范畴。目前来看，已经看到了不少曙光，现在已经有人把传统的超算和类脑计算结合，也有人探索经典超算和量子计算结合的手段，这可能是未来一个趋势。 问题五：下一个问题，亮盒子参数是怎么变化的？它们变化的原理是什么？ 李若：这比较接近我们刚才说的细节，原则上来说这相当于说我们想知道我们真的的解空间的低维流形到底怎么参数化的问题。因为时间关系我没有办法仔细跟大家讲，我们之所以给一个后延误差，具有什么样的意义。原则上如果我们能够给定一个后延误差，意味着我们可以对解流形本身一无所知，我们就通过我们到底犯了多少错，不断地加进新参数然后进行改进，然后逐渐可以获得对真正解流形的一个更加好的逼近。在这个过程中我们就会了解到这些参数是什么。这些参数将会不断地从你所给的近似的流形，带到方程里的材料里面去提取出来。我们可以通过观察货物到底是什么样的，然后拿到这些参数。 问题六：请明老师简要介绍一下分子动力学模拟的原理和过程，它是怎样模拟分子的复杂动力学的。其与分子真实动力学的相符程度如何？ （编辑：187手机网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
