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人工智能是如何炼成的?

2019/2/20    来源:e-works    作者: e-works 熊东旭
关键字: 人工智能
智能机器人之所以具备强大的思维和沟通能力,源于内部有一颗智慧的"大脑",这颗"大脑"是一切交互行为的核心,而赋予"大脑"以交互功能的则需要强大的计算能力。

在终结者系列电影中,我们很难忘记阿诺·施瓦辛格扮演的T-800机器人与人类对话沟通的场景,特别是那句"I will Come back"。其实这种场景在后来的很多科幻电影中都出现过。他们拥有人类的外形和机械的身体,通过学习人类的语言和动作实现与人类的沟通交流。

阿诺·施瓦辛格扮演的T-800机器人

阿诺·施瓦辛格扮演的T-800机器人

这种剧情或许对于那个时代的人们过于科幻,但在人工智能技术快速发展的今天,这种能与人进行对话交流的智能机器人早已出现。去年6月,美国旧金山就有一场人与机器人的辩论赛,四名国际顶尖辩手对抗IBM开发的AI辩手——IBM Project Debater,结果是各胜一场平分秋色。虽然整体来看,人类辩手的表达更好,但AI辩手传递信息量的丰富度则优于人类。

在这个时代,AI系统战胜人类的例子已经不胜枚举,比如20年前的深蓝,现在的Waston、AlphaGo和Debater。如果把视角聚焦到人类的日常生活,你会发现各种智能化的产品早已开始充斥我们的家庭生活,如智能家居、智慧门锁、无人机、智能医疗、智能穿戴设备、AR/VR应用等,几乎生活中能想到场景都能通过智能化手段实现。我们不禁要问,一台冰冷的小机器,人类是如何赋予它强大的智慧能力?

智能机器人之所以具备强大的思维和沟通能力,源于内部有一颗智慧的"大脑",这颗"大脑"是一切交互行为的核心,而赋予"大脑"以交互功能的则需要强大的计算能力。

AlphaGo之所以能最终战胜柯洁,是因为AlphaGo的背后有着强大的算力作支撑。据统计,AlphaGo后台提供的计算能力相当于1997年IBM深蓝计算机的3万倍,是当时世界上最快的计算机中国天河二号算力的十分之一。在强大算力的基础上,AlphaGo通过深度学习和机器学习,利用海量的数据不断的模拟、推演和迭代算法,从中找到最优的走法和路径。

同样,IBM Debater之所以能与人类辩论,强大算力和海量的语料库是不可或缺的辩论基础。据悉,训练Debater的语料库拥有3亿多个可靠信息来源,包含2011年以来全球商业、法律、学术和政府机构等领域的专业人士所使用的主流报纸和杂志中的文章(以及维基百科)。利用语料库,Debater可以将构建辩论框架,并通过引用语料库中的内容作为论点支撑素材。

当然,无论是AlphaGo还是Debater,这都代表着当前人类对AI系统应用的极限,这些AI系统有着先进的算法、海量的训练数据和强大的计算能力做支撑,也有能力通过不断的投入进一步优化算法并提升算力。

对于面向智能家居、智慧门锁、无人机、智能医疗、智能穿戴设备、AR/VR设备等行业的小型人工智能企业,同样也能依托自己开发的算法和部署高性能服务器构建自己的人工智能平台,利用深度学习和机器学习进行优化和迭代自己的智能化产品。

要知道,一个智能产品从设计、生产到上市,为了让产品具备智能化的交互能力,从芯片到算法是经过了大量的训练的,在研发过程中会利用大量的算法和数据进行训练迭代,以更加准确的实现目标功能。

因此,在企业内部必须有一套完成的高性能计算平台做支撑。这个平台要基于算法对海量的训练数据进行计算和迭代,搭配高性能存储保证数据的快速存取,以及高速的网络带宽保证海量数据的传输。

目前,对于面向智能家居、智慧门锁、无人机、智能医疗、智能穿戴设备、AR/VR设备等行业的产品研发应用,考虑到研发过程及数据的安全,基本以打造本地数据中心为主,通过自主购置高性能的服务器产品,搭建内部私有云平台。

对于人工智能计算平台的硬件选购,基于对计算性能的优先考虑,通常会选择支持机器学习和深度学习的GPU和处理器产品,比如服务器必须搭配支持人工智能应用的NVIDIA Tesla V100加速卡,这是NVIDIA面向人工智能应用推出的高端加速卡,内部增加了与深度学习高度相关的Tensor单元,能极大的提升基于机器学习和深度学习的计算速度。

除了NVIDIA Tesla V100加速卡之外,英特尔也推出了面向人工智能、大数据分析等细分领域应用的可编程加速卡Arria 10 GX FPGA,专门用于为基于人工智能应用的服务器系统加速。

在存储和网络方面,优先考虑能支撑高网络带宽数据交互的存储产品,如支持千兆以太网卡的存储及服务器产品。同时为了保证安全,服务器还需要支持数据保护功能,如加密签名固件、安全引导、系统锁定、安全擦除等。

在实施部署方面,最好能实现快速部署和简化应用,简化深度学习IT架构的管理。同时能提供一些深度学习应用方面的成功案例和架构给予参考。

综合以上对于高性能平台的选型标准,在充分评估业界厂商的整体服务能力,戴尔无疑是比较理想的选择。自收购全球存储领域领导厂商EMC以来,戴尔结合自身在服务器、网络和IT系统整合方面的技术优势,并通过与英特尔、NVIDIA等厂商的深入合作,已经成为行业中唯一一家具备提供端到端的高性能平台打包方案的厂商,戴尔的优势还体现在完善、专业的服务,方便用户配置系统,解决后顾之忧。

人工智能企业产品研发推荐平台配置:

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入门级(高性价比):Dell EMC服务器PowerEdge R740+Dell EMC交换机N1124T-ON(L2,24端口RJ45 1GbE,4端口SFP+10GbE)+升级白金部署服务。

高性价比

普通级(高性能):Dell EMC服务器PowerEdge R740xd+Dell EMC交换机N1524(24x1GbE+4x10GbE SFP+固定端口)+Dell EMC存储R540+ME4012(8口SAS 4TB*12)+升级白金部署服务。

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责任编辑: 程玥
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