人工智能AI能力:大数据是前提AI算力+AI算法是粮草

2018-05-09 15:44:53 107

“得数据者得天下,得数据者拥有在AI领域里的先导权。”英特尔中国区总裁杨旭在一次采访中说道。一家传统PC供应商都在转型,通过数据实现未来期许。对于AI能力的实现,首先需要有大量的可用数据供机器进行分析及运算,从而获得有效的解决方法。通过大量的数据样本可以为AI提供持续不断的分析能力,这些能力组成了机器的自主学习及运算,在输出到前台时实现AI功能。众多芯片及传统服务器厂商也在寻求转变,利用现有设备、资源、技术能力为企业实现AI转型的技术积累。英特尔、高通、浪潮、IBM都在为AI提供不同类型的底层技术及设备。

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不经意间浏览网页、购物时,会发现每个人的主页及推荐都不同。其实这是AI在通过大数据的运算及分析能力为不同的人推荐个性化内容。例如阿里巴巴在淘宝的浏览及点击中获得大量用户使用过程中产生的路径信息,而这些信息会替阿里巴巴分析出最近不同消费者的购买需求,从而推荐不同的消费页面。对用户来说,并未看到AI拥有强大的表现力,但就在细微之处,AI的能力正逐渐影响每个人的生活。社会进步都在一点一滴,并非一蹴而就,瞬间变成2050一样的科幻电影。

行业和企业中的早期AI采用者正在基于数据内的深层信息发掘重大突破。AI正为解决高度复杂的医学难题、金融业务、稀有物种保护,推动科学研究以及更好地预测行动和人类行为铺平道路。

要做到快速反应及大量功能实现,算力及算法是AI实现的重要组成部分,很多人工智能算法,尤其是深度学习算法,实现了更快的处理速度,计算时间实现了数量级上的缩减。优秀的人工智能算法,如现在最流行的深度学习算法,就是近期人工智能领域中最大的突破之一,为人工智能的商业化带来了希望。算力的提升则为AI在计算速度上呈几何时增长。在二十年前,一个机器人,当时是用32个CPU,达到120MHz的速度。现在的人工智能系统使用的是成百上千个GPU来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用CPU一个月才能出结果,然后再去调整参数,一年只能调整12次,也就是有12次迭代。GPU产生后大幅提升了计算量,现在用GPU可以一天就出结果,这样可以迭代的更快,这是技术大幅发展的条件。就像家用电脑处理器的迭代一样,如今如果用奔腾处理器很难想象要处理一个视频或者100张图片需要多长时间。