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英特爾人工智能的全局觀:專注于技術(shù),收獲于未來

作者: 時間:2016-09-21 來源:英特爾 收藏
編者按:英特爾如今針對人工智能已經(jīng)在端到端領(lǐng)域做了全面的布局,同時基于“IA for AI”的理念,英特爾也希望把自身的技術(shù)實力輸出給越來越多的中國企業(yè)??梢灶A(yù)見,“Intel Inside”在人工智能時代依然能夠隨處可見。

  如果說過去10年是互聯(lián)網(wǎng)顛覆商業(yè)模式的10年,那么無疑未來的10年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)機會。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201609/310121.htm

  不過,眼下的行業(yè)呈現(xiàn)出了龐大和無序,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。對此,我的觀點是,真正能夠肩負(fù)起推動進步和落地的公司,必然是在互聯(lián)網(wǎng)、云計算、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,在人工智能時代漸行漸近的今天,有機會成為這個角色的扮演者嗎?關(guān)鍵的是,對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?



  人工智能時代的角色定位

  如今放眼全球,人工智能確實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。



  銷售與市場事業(yè)部副總裁夏樂蓓

  這背后的重要原因和驅(qū)動力在于,云計算技術(shù)解決了計算資源的獲取,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。

  新任英特爾中國研究院院長宋繼強,就以機器人的發(fā)展過程為例,闡述了人工智能在這個過程當(dāng)中的演進階段和技術(shù)所起到的價值作用。

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

  第二階段是智能,主要是指通過軟件實現(xiàn)機器的初步感知,讓機器和人之間形成更高級的交互,比如做圖像和語音識別等等,機器在這個階段有了一定的“個性化”。

  第三階段是自主,主要是指機器對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,這是機器演進的終極階段,它必須是可預(yù)測和可靠的。

  宋繼強認(rèn)為,在構(gòu)造基于人工智能的自主機器里面有三個關(guān)鍵的維度,第一步是感知,二是認(rèn)知,三是行動,要把這三個步驟連貫起來形成一個閉環(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)進入到機器中,機器需要第一時間做出反饋和處理,這是終端可見的困難。

  與此同時,在看不見的后端處理過程中的挑戰(zhàn),則包括機器需要大量的計算能力和學(xué)習(xí)能力,應(yīng)該說目前已初步有了結(jié)果,比如字符識別、語音識別,圖像識別等,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。

  對此,英特爾銷售與市場事業(yè)部副總裁夏樂蓓認(rèn)為,人工智能實際是高性能計算在現(xiàn)在和未來的進一步延展和進化,這是英特爾傳統(tǒng)的優(yōu)勢領(lǐng)域。對英特爾而言,進入人工智能領(lǐng)域是非常自然的選擇,也是技術(shù)上的自然演進。

  在夏樂蓓看來,當(dāng)下最熱門的機器學(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。可以這么理解,機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的方法,深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。因此,對英特爾而言,人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是相輔相成的。

  以機器學(xué)習(xí)為例,它主要是進行培訓(xùn)和評分。培訓(xùn)過程通過數(shù)據(jù)推動制定決策,并推動譬如汽車或機器人內(nèi)部的自動化智能;然后是評分過程,即機器完成學(xué)習(xí)后,如何將其投入實際應(yīng)用?因此,無論是學(xué)習(xí)還是評分,都需要強大的計算能力,而這正是英特爾所擅長的。

  綜上所述,其實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”。


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