9月23日，“数字与人文节气沙龙”第四十八期暨人工智能研究院学术沙龙第十九期在鲁斯亭举行。本期主题为“AI时代，我们需要什么样的计算机——从数字到模拟的范式转变”。

本期沙龙由北京大学人工智能研究院副研究员、数字人文与文明演化研究中心执行主任杨浩主持。此次邀请北京大学研究员、博雅青年学者、IEEE高级会员孙仲担任主讲人，北京大学哲学系长聘副教授陆俏颖担任对谈嘉宾，来自习近平新时代中国特色社会主义思想研究院、经济学院、哲学系、人工智能研究院及元培学院“通班”等单位的40余位师生参与讨论。本次沙龙还开通线上观看渠道，面向校内各院系及高校哲学社会科学实验室联盟单位开放直播。

活动现场，孙仲作主题分享

在讲座伊始，孙仲讨论了一般层面和学术层面对人工智能的多种理解，并指出，人工智能的核心始终是数学模型，这些模型需要通过具体的计算机硬件来实现。在阐释人工智能的数学本质时，孙仲提道，无论是Transformer、卷积神经网络，还是近年来广受关注的扩散模型，其计算核心都是在庞大的数据规模下执行极为密集的矩阵乘法与加法。人工智能的“智能”外表，实质上依托于算力的支持。他进一步讲解了算术运算与计算机硬件的关系。最基础的逻辑运算可以追溯至布尔代数和《数学原理》命题逻辑，香农的研究将布尔代数与电路逻辑联系在一起，推动了现代计算机的发展。他总结了数字计算机的三大核心要素：计算、存储和通信。传统数字计算在信息的表示、存储和计算等方面都很低效，此外冯·诺依曼架构也导致数据传输效率受限，进一步限制了计算机的算力和能效。

孙仲回顾了摩尔定律在过去半个多世纪推动计算机发展的历程，并认为，在后摩尔时代，摩尔定律的红利正在消失。与此同时，人工智能的发展对算力的需求却呈现出指数级的增长，特别是在大模型的训练和应用过程中。这种算力需求与硬件发展速度之间的落差，成为制约人工智能进一步发展的关键矛盾。孙仲强调，现有的数字计算架构在能效和规模上都面临巨大挑战，因此必须重新思考未来的计算范式。人工智能不仅需要更强大的算法创新，更需要计算机体系结构上的根本革新——如高精度可扩展的模拟计算，才能支撑未来的发展。

陆俏颖担任对谈嘉宾

在与谈环节，陆俏颖对孙仲的报告表示赞赏，并从哲学视角提出了三个思考。其一，数字计算与模拟计算是否存在明确界限？其二，在未来，计算是否会从追求还原论和系统性，转向多样化的实践路径？这将对语言体系与计算体系的构建产生怎样的影响？其三，若模拟计算不断发展，人工智能能否在物质层面更接近人类智能，从而实现与人类认知系统更深层次的相似性？

针对这些问题，孙仲逐一回应。他指出，数字计算与模拟计算的区分可以追溯到最底层的实现方式。例如，同样可以采用模拟的方式去构建逻辑门，尽管它是离散化的、逻辑性的分类问题。因此，在具体实践中，两者并非泾渭分明，本质差别主要体现在有无类比思想上。历史上，模拟计算因误差积累而逐渐失势，而数字计算凭借逻辑性和可靠性成为主流。但在当前研究中，若能在精度上取得突破，模拟计算有望重新展现潜力。他还强调，“表征与准确性”的哲学追问是人工智能发展的核心难题，未来或需更多跨学科合作来探索。

自由讨论环节

在自由讨论环节，大家围绕模拟计算的理论基础、发展前景及其与数字计算和量子计算的关系进行了深入交流。此外，与会者讨论了模拟计算的可扩展性和商业化前景，模拟计算同样有可能形成持续可发展的产业路径。对量子计算而言，大家认为其在算法和物理实现上仍受限，短期难以大规模应用，而模拟计算在工程实现上更直接、可控。

本次活动中，社会科学部继续与勺园中餐厅合作，应时而食，推出秋分节气特色美食供与会师生品尝。

秋分节气美食菜单

专题链接：数字与人文节气沙龙

▌来源：北京大学新闻网