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周鸿祎:人工智能是360硬件未来主推方向之一

导读: 不久前,周鸿祎在一封内部信中表示,送外卖、卖电影票不是360长项,坚定地相信未来是基于大数据和人工智能的,而且智能设备将会呈现多样化,智能手机并不是它的终极表现形态…

  不久前,周鸿祎在一封内部信中表示,送外卖、卖电影票不是360长项,坚定地相信未来是基于大数据和人工智能的,而且智能设备将会呈现多样化,智能手机并不是它的终极表现形态。

  如今,从周鸿祎迷恋人工智能的程度来看,360确实瞧不上BAT在做的O2O业务。近日,在2016CESAsia上,360不仅宣布全线硬件产品向人工智能看齐,360人工智能研究院院长颜水成公布了360近段时间人工智能领域的最新研究成果,这也是颜水成8个月前加入360之后首次公开露面。

  总体来说,360在人工智能领域的研究路径大概分为四个层次:

  最基本的硬件层面,比如在云上、端上面向深度学习的专用芯片;

  面向大规模深度学习的训练的多机多卡的软硬件平台,以及基于深度学习的各种人工智能的前沿的算法;

  人工智能支撑的各种智能硬件产品;

  基于人工智能或者深度学习,智能硬件具备自主学习的能力。

  很显然,人工智能已经成为360未来主推的大方向之一,无论是硬件还是软件产品,想必都会逐步的具备自主学习功能。按照颜水成的说法,未来人工智能无论是在云上还是端上,都将成为支撑硬件产品的安全智囊。为了达成这一愿景,颜水成在加入360这8个月间,主要做了以下布局:

  第一 建立360net,一个软硬件训练平台

  360net有点类似DeepMind之前公布的DQN项目(deep-q-network),只不过DQN是基于深度强化学习的游戏平台,而360net是一个基于软硬件的训练平台。但其实之所以构建训练平台,是由于深度学习的本质决定的:要训练一个系统,除了需要大量的训练数据,快速的响应时间也是非常关键的。

  360net宣称支持多机多卡,可以用一百块卡或者几百块卡连在一起对深度学习进行训练。另外这个平台具有高度的兼容性和可扩展性,也就是说360net不仅要构建一个自己的模块,未来这个平台还想要吸纳其他的深度学习模块,以此减少开发所需要的时间。

  毫无疑问,360net是360人工智能业务的根基。

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