英特爾人工智能的全局觀：專注于技術(shù)，收獲于未來(lái)

　　如果說(shuō)過去10年是互聯(lián)網(wǎng)顛覆商業(yè)模式的10年，那么無(wú)疑未來(lái)的10年人工智能則有極大的可能接棒互聯(lián)網(wǎng)，成為新的風(fēng)口并產(chǎn)生新的商業(yè)機(jī)會(huì)。

　　不過，眼下的人工智能行業(yè)呈現(xiàn)出了龐大和無(wú)序，從哪里落地，哪里將是突破口?業(yè)界一直在不斷的探索和思考。對(duì)此，我的觀點(diǎn)是，真正能夠肩負(fù)起推動(dòng)人工智能進(jìn)步和落地的公司，必然是在互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域擁有成熟技術(shù)架構(gòu)體系的巨頭公司。

　　那么，在人工智能時(shí)代漸行漸近的今天，英特爾有機(jī)會(huì)成為這個(gè)角色的扮演者嗎?關(guān)鍵的是，英特爾對(duì)人工智能有何所思所想?在技術(shù)領(lǐng)域又有哪些新的投入和布局呢?

　　人工智能時(shí)代的角色定位

　　如今放眼全球，人工智能確實(shí)都受到了前所未有的重視?？萍季揞^們甚至將人工智能視為推動(dòng)下一次產(chǎn)業(yè)革命的關(guān)鍵技術(shù)，紛紛在人工智能領(lǐng)域加大投入。

　　英特爾銷售與市場(chǎng)事業(yè)部副總裁夏樂蓓

　　這背后的重要原因和驅(qū)動(dòng)力在于，云計(jì)算技術(shù)解決了計(jì)算資源的獲取，大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生了更多數(shù)據(jù)資產(chǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)大幅度提升了系統(tǒng)效率，這就形成了一個(gè)完整的服務(wù)于人工智能行業(yè)的技術(shù)鏈條。

　　新任英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)，就以機(jī)器人的發(fā)展過程為例，闡述了人工智能在這個(gè)過程當(dāng)中的演進(jìn)階段和技術(shù)所起到的價(jià)值作用。

　　第一階段是互聯(lián)，主要是指過去機(jī)器人是固定的，通過聯(lián)網(wǎng)后更多的信息來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)產(chǎn)生更多的信息交互，這時(shí)候機(jī)器就不再孤立。

　　第二階段是智能，主要是指通過軟件實(shí)現(xiàn)機(jī)器的初步感知，讓機(jī)器和人之間形成更高級(jí)的交互，比如做圖像和語(yǔ)音識(shí)別等等，機(jī)器在這個(gè)階段有了一定的“個(gè)性化”。

　　第三階段是自主，主要是指機(jī)器對(duì)人有了更深入的理解，包括怎么知道人現(xiàn)在是什么情緒，并且做一些推理和規(guī)劃，然后做相應(yīng)的處理和反饋，這是機(jī)器演進(jìn)的終極階段，它必須是可預(yù)測(cè)和可靠的。

　　宋繼強(qiáng)認(rèn)為，在構(gòu)造基于人工智能的自主機(jī)器里面有三個(gè)關(guān)鍵的維度，第一步是感知，二是認(rèn)知，三是行動(dòng)，要把這三個(gè)步驟連貫起來(lái)形成一個(gè)閉環(huán)。

　　顯然，要形成這樣的閉環(huán)，技術(shù)的挑戰(zhàn)由此可見，包括通過各式各樣的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)入到機(jī)器中，機(jī)器需要第一時(shí)間做出反饋和處理，這是終端可見的困難。

　　與此同時(shí)，在看不見的后端處理過程中的挑戰(zhàn)，則包括機(jī)器需要大量的計(jì)算能力和學(xué)習(xí)能力，應(yīng)該說(shuō)目前已初步有了結(jié)果，比如字符識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，圖像識(shí)別等，但也還未完全窮盡，而更高維度的認(rèn)知探索，業(yè)界現(xiàn)在才剛剛開始而已。

　　對(duì)此，英特爾銷售與市場(chǎng)事業(yè)部副總裁夏樂蓓認(rèn)為，人工智能實(shí)際是高性能計(jì)算在現(xiàn)在和未來(lái)的進(jìn)一步延展和進(jìn)化，這是英特爾傳統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。對(duì)英特爾而言，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是非常自然的選擇，也是技術(shù)上的自然演進(jìn)。

　　在夏樂蓓看來(lái)，當(dāng)下最熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)，乃至更細(xì)分的深度學(xué)習(xí)，只是人工智能當(dāng)中一個(gè)新生但發(fā)展速度很快的領(lǐng)域，也是英特爾投入最大的領(lǐng)域?？梢赃@么理解，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。因此，對(duì)英特爾而言，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是相輔相成的。

　　以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，它主要是進(jìn)行培訓(xùn)和評(píng)分。培訓(xùn)過程通過數(shù)據(jù)推動(dòng)制定決策，并推動(dòng)譬如汽車或機(jī)器人內(nèi)部的自動(dòng)化智能;然后是評(píng)分過程，即機(jī)器完成學(xué)習(xí)后，如何將其投入實(shí)際應(yīng)用?因此，無(wú)論是學(xué)習(xí)還是評(píng)分，都需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，而這正是英特爾所擅長(zhǎng)的。

　　綜上所述，其實(shí)就不難理解英特爾在人工智能的角色定位了，那就是“IA for AI”。