本文摘要:如果说过去10年是互联网政治宣传商业模式的10年,那么毫无疑问,未来10年,人工智能很可能会接管互联网,成为新的出路,创造新的商机。

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如果说过去10年是互联网政治宣传商业模式的10年,那么毫无疑问,未来10年,人工智能很可能会接管互联网,成为新的出路,创造新的商机。然而,目前人工智能行业呈现出相当大的混乱。会在哪里落地,会在哪里有所突破?行业还在大探索大思考。

对此,在我看来,真正需要肩负推动人工智能转型落地任务的公司,一定是在互联网、云计算、大数据、物联网等领域享有成熟技术架构体系的巨型公司。那么,随着人工智能时代的逐步推进,英特尔有机会扮演这个角色吗?关键是,Intel怎么看待人工智能?技术领域有哪些新的发布和布局?人工智能时代的角色定位现在是共同创造世界,人工智能显然受到前所未有的高度尊重。技术巨头甚至把人工智能作为推动下一次产业革命的关键技术,努力加大对人工智能的投入。

英特尔销售与市场部副总裁夏乐蓓背后最重要的原因和驱动力是,云计算技术解决了提供计算资源的问题,大数据技术产生了更好的数据资产,机器学习和深度自学技术大大提高了系统效率,构成了服务于人工智能行业的原创技术链。英特尔中国研究院新任院长宋继强以机器人的发展过程为例,说明了人工智能在这个过程中的进化阶段以及技术的价值。第一阶段是网络,主要是指机器人和过去一样。

联网后,更多的信息来自网络,同时产生了更好的信息交互。这时候机器还是孤立的。第二阶段是智能化,主要是指通过软件构建机器的可行性感,使机器和人形成更高级的交互,如图像和语音识别等。

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机器在这个阶段有一定程度的个性化。第三阶段是自律,主要是指机器对人类有了更好的认识,包括如何告诉人们现在是什么情绪,做一些推理小说和策划,然后对系统做适当的处置和处理。这是机器进化的终极阶段,必须是可预测的,可信的。宋吉强指出,基于人工智能的自律机有三个关键维度。

第一步是感官,第二步是理解,第三步是行动。这三个步骤要衔接起来,形成一个闭环。

似乎要形成这样一个闭环,技术上的挑战由此可见一斑,各种传感器数据传到机器上,机器必须在第一时间做出系统和处置,这对终端来说是一个看得见的困难。同时,隐形后端处理过程中的挑战还包括机器必须具备大量的计算能力和自学习能力。应该说可行性已经达到,比如字符识别、语音识别、图像识别等。但几乎没有人去寻求,业界也才刚刚开始探索更高维度的理解。

对此,英特尔销售和营销部门副总裁夏乐蓓指出,人工智能实际上是高性能计算在当前和未来的进一步延伸和发展,这是英特尔的传统优势领域。对于英特尔来说,进入人工智能领域是一种自然的选择,也是技术的自然进化。

显然,在夏乐蓓,目前最流行的机器学习,甚至更细分的深度自学,只是人工智能一个新生但发展迅速的领域,也是英特尔投资的第二大唯一领域。可以解释为:机器学习是构建人工智能的方法,深度自学是构建机器学习的技术。所以对于Intel来说,人工智能、机器学习和深度自学是相辅相成的。以机器学习为例,主要涉及训练和评分。

训练过程通过数据促进决策,促进车内或机器人的自动化智能;然后就是评分流程,即机器完成自学后,如何付诸实践?所以无论是自学还是评分都必须有很强的计算能力,这是Intel擅长的。综上所述,不难理解英特尔在人工智能中的作用,那就是IAforAI。

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