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【观察】人工智能 “嘴炮”之外更要看体系

2016-09-18 12:04
天堂的苦涩
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  人工智能是什么?人工智能是一种生产经营方式的改变。

  过去,人们为了提高效率,将整个生产流程分解成一个个重复、简单、高效的流程,把作坊扩大成为流水线。后来,为了进一步提高效率,这种流水线思维也逐渐扩展到商务和管理领域。企业为了将整个商务流程变得可管理、可复制,将整个业务流程分解为一个个需要单一技能的岗位,每个岗位上的职员都具备一定的专业知识来完成商务或管理流程中的一个环节。但是问题却出现了。

  与流水线不同,企业的商务和管理通常是一个快速变化的体系,他需要比流水线具备更高的弹性和扩展性。为了应对这一要求,企业对职员的要求变得更高,除了技能之外更需要分析能力和判断能力。这种能力往往需要更长的时间和更高的成本才能培养出来,而一旦分析和判断的标准发生改变,职员就需要重新学习和适应,进一步推高企业的成本。在企业面临内部和外部的剧烈变动时,会有更多员工的技能、分析判断能力受到挑战,需要重新学习,而这样很有可能让企业业务和管理变得充满风险和不可控。

  人工智能的出现则让企业看到了解决这一难题的曙光。人工智能本身是一个用来完成特定任务且拥有学习和进化能力的计算机程序,通过对这个程序进行不断的训练和纠正,这个程序将拥有投入实际应用的能力,这与人类通过学习获得技能的过程非常相似。而人工智能学习过程的快慢则取决于运行训练这个程序的硬件平台的性能。

  而一旦企业获得了具备某一功能的人工智能程序之后,企业便可以通过将运行它的硬件平台的横向扩展,以极低的成本和极高的速度迅速强化这一能力,从而在最终的商业竞争中取得更大的优势。由此,知识的获取和能力的培训都变得异常迅速且可复制,企业也就获得了从旧有生产经营模式中跳出来,迈向更高层级的机会。

  那么问题来了,企业如何更快的迈入人工智能时代呢?

  从上面的分析我们可以知道,打开人工智能时代的钥匙有两把,一是人工智能程序本身,二是运行这些程序的硬件平台。

  程序需要有经验、懂技术的程序员一行一行地写,而程序员也只能用传统的方法慢慢地培训;这一点完全急不得。所以整个业界和资本的焦点就集中在了运行和训练人工智能程序的硬件平台上。

  人工智能硬件平台:嘴炮背后的实力对比

  科技圈有个惯例:凡是热点领域都有至少两家企业“互喷”。

  故事起源于英特尔在发布其众核架构新品——XeonPhi时所使用的一张PPT。

  在这张PPT中英特尔表示其最新发布的XeonPhi产品在深度学习的训练应用中,在4节点情况下计算AlexNet模型时比GPU快2.3倍,而在32节点情况下计算GoogleNet模型时比GPU效率提升38%,并且能够扩展至更加庞大的128节点(英特尔表示GPU还没有同样规模的系统性能数据)。

  就是这张公开发布的PPT引起了深度学习硬件平台领域另一家当红公司——NVIDIA的强烈反弹。NVIDIA加速计算业务副总裁IanBuck在看到这张PPT后立即撰文,大意是说英特尔公布的PPT中所包含的数据是在使用旧版测试工具和更旧的对比竞品时得到的。简单来说,NVIDIA觉得这张PPT里的测试是不公平的。

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