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人工智能如何適應(yīng)未來數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
2018年08月24日 08:58:06來源:企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)擊量:34986
導(dǎo)讀人工智能(AI)不再只是存在于讓人們對(duì)未來充滿夢(mèng)想的科幻小說和主題電影中,如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。此外,當(dāng)今社會(huì)主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。智能手機(jī)和健身追蹤器等工具大量收集個(gè)人數(shù)據(jù),而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)未來發(fā)展做出更明智的決策。
  【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 市場(chǎng)分析】人工智能(AI)不再只是存在于讓人們對(duì)未來充滿夢(mèng)想的科幻小說和主題電影中,如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。
 
  此外,當(dāng)今社會(huì)主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。智能手機(jī)和健身追蹤器等工具大量收集個(gè)人數(shù)據(jù),而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)未來發(fā)展做出更明智的決策。
 
  人工智能如何適應(yīng)這個(gè)已經(jīng)擁有大量數(shù)據(jù)的世界,將如何帶來影響?隨著人工智能的采用加速,它可能會(huì)增加對(duì)云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心容量的需求,因?yàn)槠髽I(yè)將會(huì)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),并提供分析數(shù)據(jù)的計(jì)算能力。
 
  例如,亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司表示,在其平臺(tái)上使用人工智能工具的數(shù)量比去年增加了250%。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)人工智能部門總裁Matt Wood博士日前在召開的紐約AWS峰會(huì)上表示,“機(jī)器學(xué)習(xí)正在經(jīng)歷云計(jì)算的復(fù)興。我們可以存儲(chǔ)盡可能多的數(shù)據(jù),并根據(jù)需要來調(diào)低計(jì)算量。大多數(shù)的限制和束縛(人工智能的采用)已經(jīng)融化在云端。”
 
  業(yè)務(wù)采用將帶來更多的人工智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
 
  一項(xiàng)研究對(duì)北美和歐洲地區(qū)的1,000多名IT專業(yè)人士在2018年的業(yè)務(wù)計(jì)劃進(jìn)行了調(diào)查。調(diào)查表明,受訪者預(yù)計(jì)在2018年人工智能的采用率將增加30%。值得注意的是,13%的受訪者表示他們的公司已經(jīng)開始使用人工智能。
 
  這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有力地表明,企業(yè)用戶將極大地激發(fā)尋找存儲(chǔ)人工智能數(shù)據(jù)有效方法的需求。
 
  用于人工智能數(shù)據(jù)的技術(shù)必須具有一些優(yōu)良特性來應(yīng)對(duì)人工智能存儲(chǔ)和處理。這些特性包括始終可用的充足空間,運(yùn)行存儲(chǔ)系統(tǒng)軟件陣列的錯(cuò)誤檢查,自動(dòng)化功能,用戶友好性, 以及更高的性能。
 
  全閃存系統(tǒng)提供這些優(yōu)勢(shì),使其成為滿足人工智能存儲(chǔ)需求的理想選擇。它們比磁盤陣列的存儲(chǔ)速度要快約一千倍。
 
  存儲(chǔ)和處理的需求逐漸增加
 
  關(guān)于人工智能的另一個(gè)重要因素是,隨著時(shí)間的推移,許多應(yīng)用程序需要更強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理技術(shù)。與此類似地,要求其處理速度不能隨著新數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)而變得遲緩,而必須始終保持快速處理。
 
  例如,深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集,它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)而變得更加準(zhǔn)確的算法。許多存儲(chǔ)系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的,但不能將其傳送到目的地。但是,人工智能需要能夠?qū)?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲(chǔ)技術(shù),從而使智能技術(shù)發(fā)揮作用。
 
  此外,深度學(xué)習(xí)導(dǎo)致2015-2017年的數(shù)據(jù)計(jì)算需求增加15%。隨著人們?cè)絹碓蕉嗟厥褂萌斯ぶ悄?,并越來越意識(shí)到它的潛力,他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理解決方案。必須立即訪問內(nèi)容以幫助人工智能技術(shù)正常工作。
 
  當(dāng)前和未來數(shù)據(jù)密集型人工智能技術(shù)的詳細(xì)信息
 
  預(yù)測(cè)顯示,到2025年,人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到368億美元。分析師表示,只有當(dāng)人們弄清楚如何幫助相關(guān)技術(shù)變得像人類一樣聰明時(shí),其價(jià)值和使用案例才會(huì)上升。
 
  Drive.ai公司是一家位于德克薩斯州弗里斯科的人工智能服務(wù)商,該公司推出了一項(xiàng)為乘坐自動(dòng)駕駛汽車的居民提供運(yùn)輸服務(wù)試點(diǎn)項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目將配備一名司機(jī)以保證安全,但并不會(huì)一直如此。該公司的自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制駕駛。這采用的是人工智能算法,通過依靠連接的網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式。
 
  這些算法允許自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)在真實(shí)環(huán)境中所看到的內(nèi)容和情況做出決定。這種技術(shù)的支持者認(rèn)為這是一個(gè)理想選擇,因?yàn)樗墓ぷ鞣绞筋愃朴谌祟悓W(xué)習(xí)的方式。但是,現(xiàn)在說Drive.ai能夠在市場(chǎng)上取得成功還為時(shí)尚早。
 
  無論Drive.ai公司的業(yè)務(wù)未來發(fā)展如何,自動(dòng)駕駛無疑將成為激發(fā)尋求人工智能數(shù)據(jù)和檢索可行選項(xiàng)的需求的因素之一。據(jù)英特爾公司估計(jì),在一輛自動(dòng)駕駛汽車行駛8小時(shí)后,它將生成并接收大約40TB的數(shù)據(jù)。
 
  智能家居技術(shù)市場(chǎng)也將在為人工智能數(shù)據(jù)做出貢獻(xiàn)方面發(fā)揮重要作用。到2023年,研究人員預(yù)計(jì)智能家居市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到令人難以置信的1506億美元,并相信歐洲將在此期間增長(zhǎng)快。這部分歸功于英國(guó)要求2020年每個(gè)家庭都將安裝智能電表。
 
  人工智能和智能家居技術(shù)
 
  智能家居市場(chǎng)也包含無數(shù)其他小工具。例如,回答人們問題的智能揚(yáng)聲器,可以控制智能燈光和恒溫器,并幫助用戶通過語音在線購(gòu)物。
 
  采用人工智能的家庭安全攝像頭可以識(shí)別熟悉的人的面孔,并允許用戶從任何地方檢查他們的住所。用戶可以回顧其存儲(chǔ)匯編的視頻,例如,某人希望在其外出度假的那一周看到家中發(fā)生的一切。
 
  此外,一家名為Cortica的以色列人工智能研究公司與印度Best Group公司建立了合作伙伴關(guān)系。Cortica希望使用人工智能算法在公共場(chǎng)所(如購(gòu)物中心、體育場(chǎng)館和市中心)分析數(shù)百TB的攝像頭數(shù)據(jù)。
 
  安全技術(shù)已被用于識(shí)別人們的面孔和車牌,但Cortica公司的技術(shù)超越了這些能力,試圖發(fā)現(xiàn)人們?cè)趶氖路欠ɑ顒?dòng)時(shí)可能出現(xiàn)的行為異常。
 
  在構(gòu)建算法時(shí),程序員依賴于實(shí)驗(yàn)室中的老鼠,將其大腦連接電極。然后研究其大腦皮層對(duì)某些刺激的反應(yīng)。
 
  由于采用這種方法,開發(fā)人員說,如果技術(shù)出錯(cuò),他們將能夠追蹤發(fā)生在單個(gè)文件或進(jìn)程中的事件,從而實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的再培訓(xùn)。
 
  Cortica公司的技術(shù)仍處于早期階段。然而,由于掌握了所有數(shù)據(jù),并且人們有辦法重新審視它,因此如果其應(yīng)用達(dá)到主流采用的程度,那么Cortica公司為了滿足大量人工智能的數(shù)據(jù)需求將會(huì)提供更多的產(chǎn)品和服務(wù)。
 
  人工智能的進(jìn)步取決于高性能數(shù)據(jù)解決方案
 
  從廣義上講,人工智能應(yīng)用程序在獲得大量數(shù)據(jù)編程后即可運(yùn)行。然后,他們中的許多人通過大量的重復(fù)應(yīng)用來學(xué)習(xí),例如當(dāng)居民每周將智能恒溫器設(shè)定在相同的溫度。
 
  在這些流程的所有階段,人工智能都會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并需要快速檢索。相比之下,一些傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)有足夠的空間,但可能無法快速檢索。
 
  除了需要更快的存儲(chǔ)系統(tǒng)外,人工智能還需要更強(qiáng)大的硬件來處理數(shù)據(jù),訓(xùn)練算法,并在自動(dòng)駕駛等應(yīng)用中做出實(shí)時(shí)決策。用于人工智能工作負(fù)載的新硬件正在為每臺(tái)設(shè)備提供更多計(jì)算能力,從而提高功率密度。因此,數(shù)據(jù)中心需要處理服務(wù)器和機(jī)架或機(jī)柜中的功率以及隨之而來的熱量。這一趨勢(shì)正在挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心冷卻的傳統(tǒng)做法,并促使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商采用新的戰(zhàn)略和設(shè)計(jì)。
 
  作為這一趨勢(shì)的一個(gè)例子,谷歌公司正在將液體冷卻用于其新的人工智能硬件,因?yàn)槠湫滦蛷埩刻幚韱卧?TPU)產(chǎn)生的熱量超過了之前數(shù)據(jù)中心冷卻解決方案的液體冷卻能力。
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