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人工智能 “嘴炮”之外更要看体系

人工智能 4年前
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人工智能是什么?人工智能是一种生产经营方式的改变。

过去,人们为了提高效率,将整个生产流程分解成一个个重复、简单、高效的流程,把作坊扩大成为流水线。后来,为了进一步提高效率,这种流水线思维也逐渐扩展到商务和管理领域。企业为了将整个商务流程变得可管理、可复制,将整个业务流程分解为一个个需要单一技能的岗位,每个岗位上的职员都具备一定的专业知识来完成商务或管理流程中的一个环节。但是问题却出现了。

与流水线不同,企业的商务和管理通常是一个快速变化的体系,他需要比流水线具备更高的弹性和扩展性。为了应对这一要求,企业对职员的要求变得更高,除了技能之外更需要分析能力和判断能力。这种能力往往需要更长的时间和更高的成本才能培养出来,而一旦分析和判断的标准发生改变,职员就需要重新学习和适应,进一步推高企业的成本。在企业面临内部和外部的剧烈变动时,会有更多员工的技能、分析判断能力受到挑战,需要重新学习,而这样很有可能让企业业务和管理变得充满风险和不可控。

人工智能的出现则让企业看到了解决这一难题的曙光。人工智能本身是一个用来完成特定任务且拥有学习和进化能力的计算机程序,通过对这个程序进行不断的训练和纠正,这个程序将拥有投入实际应用的能力,这与人类通过学习获得技能的过程非常相似。而人工智能学习过程的快慢则取决于运行训练这个程序的硬件平台的性能。

而一旦企业获得了具备某一功能的人工智能程序之后,企业便可以通过将运行它的硬件平台的横向扩展,以极低的成本和极高的速度迅速强化这一能力,从而在最终的商业竞争中取得更大的优势。由此,知识的获取和能力的培训都变得异常迅速且可复制,企业也就获得了从旧有生产经营模式中跳出来,迈向更高层级的机会。

那么问题来了,企业如何更快的迈入人工智能时代呢?

从上面的分析我们可以知道,打开人工智能时代的钥匙有两把,一是人工智能程序本身,二是运行这些程序的硬件平台。

程序需要有经验、懂技术的程序员一行一行地写,而程序员也只能用传统的方法慢慢地培训;这一点完全急不得。所以整个业界和资本的焦点就集中在了运行和训练人工智能程序的硬件平台上。

1、深度学习

深度学习绝对是人工智能领域最高精尖的部分。人工智能程序是程序员写的,但要让人工智能程序从一个理论算法进化到能够在实际应用中发挥强大能力的生产工具却需要几百万甚至上千万次的训练。

2、人工智能部署(一)

训练好的人工智能需要在实际生产环境中大规模部署才能最大程度的发挥效用。在这一场景中,企业需要的是高性价比、横向扩展的计算平台。针对这种需求,英特尔给出的解决方案则是至强系列平台。

由于有大量的供应商提供众多形态的至强服务器产品,企业可以根据自己的基础架构形态选择适合自己的产品进行快速部署和扩展。

而由于至强平台的通用特性,一旦某个人工智能程序已经过时,企业还可以将这些硬件资源通过资源池的形式灵活地划拨给其他应用。

3、人工智能部署(二)

作为一种可编程的大规模集成电路,FPGA能够帮助企业在性能和成本之间取得另外一种平衡。

在针对特定算法时,优秀的FPGA编程可以实现远高于通用平台的性能。其结果就是企业可以用更小的空间、更少的设备和能源实现在特定算法上的更高性能。而其实现速度也要比开发固化算法的ASIC更快,成本也相对更低。

4、人工智能前端

人工智能程序相当于人的大脑,负责做出判断,而其做出判断的依据就是数据。在很多场景中,人工智能想要发挥作用就需要大量实时采集的数据作为基础,而那些负责采集实时数据的硬件便是人工智能的前端。

对于很多[机器人]或移动终端等前端设备来说,设备本身的处理能力、存储空间、能源储备都比较有限,庞大且复杂的人工智能主程序无法在这些设备上安家。而如果这些设备上的[传感器]直接把采集的信息回传到云端的人工智能程序处则需要浪费大量的网络带宽和时间。因此,前端设备就需要具备将采集到的原始信息进行预处理的能力。通过将传感器采集到的信息进行筛选和提炼,机器人或移动终端在实现人工智能应用时就可以大幅降低对能源、网络、时间等资源的消耗,从而实现人工智能在更广范围内的应用。

5、软件及开发支持

而在人工智能领域,英特尔与开源社区始终保持着密切的合作,会将自己开发的补丁、工具无偿的回馈给开源社区。同时,英特尔在人工智能领域还拥有海量的函数库和开发工具,这些函数库和工具经过了针对英特尔底层硬件的大幅优化,能够让开发者实现更简单的开发以及更高的软件性能。

人工智能,体系更重要

人工智能的出现让那些过去需要经年累月培训和大把成本才能获得的能力变成一种可以快速制造、快速复制的廉价资源。这种深刻的变革不仅能够帮助企业获得更高的效率和竞争力,更能够把人从“生产工具”的属性中慢慢解放出来。而这种解放正是所有乌托邦式美好幻想的隐藏条件。在这条通向未来的道路上,所有企业都不会停下脚步,竞争也不会停止。而在这种竞争中,所追求的则是一种体系上优势。

从前端到后端,从硬件到软件,在人工智能的实现与应用方面为企业和开发者提供了多条不同的路径及解决方案,能够帮助不同层次、不同应用的人工智能得以实现。相对于其他企业在人工智能领域的单点突破,英特尔在已经在人工智能领域建立了一套体系,而这套体系正在通过不断的产品研发和收购变得越来越完善,可用度也越来越高。

目前,人工智能的发展仍旧处在非常初级的阶段,人们的注意力也大多集中在人工智能程序的编写以及计算平台的选择上。但随着人工智能应用的逐渐增多,内部互联、外部网络、存储、安全、可用性等一系列问题也必然会出现。而当这些问题出现时,英特尔在人工智能领域中的故事也必然会变得更大、更完整。

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