人工智能变革下的企业发展之路

发布时间:2019-06-13 10:22:10 来源:即可刻棋牌-即刻棋牌-即刻棋牌下载点击:25

  历史总是惊人的相似,人工智能的发展过程也是如此。纵观人工智能几十年的发展史,可以用“三个时代”来概括,从“跳棋”到“国际象棋”再到“围棋”,人工智能每个时代都因“人机大战”被普通大众所熟知。

  在人工智能发展早期,因为项目的不落地,人工智能一度被认为是“夸大的,不管用的技术”,以至于很多机构在后来发起人工智能相关项目时,都不愿以人工智能来命名。直到2010年前后,随着深度学习技术的成熟,计算机运算速度的增长以及互联网时代海量数据的支撑,才让人工智能开始了一段与以往大为不同的复兴之路。

  伴随计算机图像识别准确率在ImageNet竞赛中首次超过普通人肉眼识别准确率,人工智能的发展终于迎来了其新的里程碑。与此同时,随着人工智能在机器视觉领域、语音识别领域,自然语言处理领域以及自动驾驶领域等诸多应用场景的崭露头角,让越来越多的人得以看到人工智能的价值。也是在这样的大背景下,人工智能完成了在产业层面的落地,真正实现了与产业链的有机结合。

  与此同时,人工智能领域的一些科研成果也开始被应用到各主流商业领域,如银行,保险,交通运输,医疗,教育,市场营销等。从某种程度上讲,本次人工智能热潮是以产业应用为导向的,是商业模式层面发展的,是以解决商业问题为落地方向的。

  在技术的快速衍变下,到2020年,深度学习也将达到真正成熟阶段,至此,以深度学习为核心的人工智能技术将会成为大多数研究和工业领域日常业务运营的核心部分。伴随人工智能对业务领域渗透率的提升,在以业务快速推进,以极速洞察为体验的大环境下,英特尔预测,到2020年,推理周期和训练周期之间的比率将从深度学习初期的1:1 提高至超过5:1,这种转变将给整个人工智能工作流程重心带来重大调整,在这种“大规模推理“转变下,企业也将面临各种系统变化下的挑战。

  当人工智能标准工程流程因深度学习进入“下一阶段“而调整时,我们的企业则必须做好三点。

  1.做好企业人工智能摸底工作,当转变来临时找准其所处的对应阶段;

  2.根据摸底情况,进行部署开发;

  3.将部署开发内容完成从测试环境到”生产环境“的转变。

  首先,在摸底阶段要明确的理顺企业人工智能所处的就绪阶段,是以基础为主还是运营为主,还是进入了转型期。不同阶段所考虑关注的核心因素也不一样,关于各阶段如何定位以及首要考虑因素可参照下图。

  摸底定位之后,接下来的主要应对工作则是在部署开发上,对所有的数据相关企业而言,其对数据的监管以及对安全性的考虑永远是放在第一位的,所以在开发部署的重点主要就放在了对人工智能本身的安全性,以及相关算法、参数的保护上。除此之外,还要考虑外部环境以及相关漏洞带来的影响。

  前面两部分都准备好之后,最后则是从生产测试环境到生产环境的落地。这个落地可能需要考虑很多因素,是重新搭建一个更大的平台,将现有数据、算法完全移植过去?还是对现有硬件设备的再利用?又或者是通过外部采购一次性解决方案或通过外包来解决交付工作?这些都没有明确统一的答案,只能根据企业自身条件进行灵活选择。

  技术的进步离不开软硬件的支持,人工智能领域更是如此。这次以深度学习为核心的技术驱动主要得益近年来海量高质量数据存储,硬件设备计算效率的提升。

  硬件方面,新的算法技术对计算速度、数据传输、内存容量等均有着苛刻的要求,也正是这些硬件的提升,让以往无法计算或者计算无法满足时效性的算法得以在新环境下建功立业。而这些均离不开以英特尔为代表的硬件厂商的支持,在算力提升方面,英特尔至强可扩展处理器为数据中心和云应用提供了运算效率的保障,与此同时,通过嵌入式的指令,还能进一步实现人工智能的加速;整体运算效率的提升单单提升处理器还不行,还需要有同样配套的内存和存储硬盘作为数据读取传输支持,而英特尔傲腾数据中心级持久内存和英特尔傲腾固态盘便是其配套“推进器“。

  软件方面,英特尔则提供从整体到细节全方位的软件支持,这些软件包括整体计算框架,以及涉及计算的各种工具包和库。与此同时,这些软件还针对英特尔相关硬件进行了优化,比如包括TensorFlow在内的许多 开源软件库已针对英特尔? 至强? 可扩展处理器进行优化。

  除此之外, 英特尔还提供了更多的行业解决方案案例,为其他企业提供参考支撑,为行业带来标杆参考。比如飞利浦在医疗影像方面的行业解决方案案例,Ziva Dynamics的cgi视觉特效解决方案案例等。

  “顺风而行,省时省力。逆风而行,劳力费财“。在人工智能这阵”科技之风“下,企业如何通过人工智能把握住风口,在未来几年企业竞争中保持领先。