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人工智能如何適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來(lái)

人工智能(AI)不再只是存在于讓人們對(duì)未來(lái)充滿夢(mèng)想的科幻小說(shuō)和主題電影中,如今已廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)制造到醫(yī)藥的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

此外,當(dāng)今社會(huì)主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。智能手機(jī)和健身追蹤器等工具大量收集個(gè)人數(shù)據(jù),而企業(yè)則依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和專業(yè)平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)未來(lái)發(fā)展做出更明智的決策。

人工智能如何適應(yīng)這個(gè)已經(jīng)擁有大量數(shù)據(jù)的世界,將如何帶來(lái)影響?隨著人工智能的采用加速,它可能會(huì)增加對(duì)云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心容量的需求,因?yàn)槠髽I(yè)將會(huì)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),并提供分析數(shù)據(jù)的計(jì)算能力。

業(yè)務(wù)采用將帶來(lái)更多的人工智能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有力地表明,企業(yè)用戶將極大地激發(fā)尋找存儲(chǔ)人工智能數(shù)據(jù)有效方法的需求。

用于人工智能數(shù)據(jù)的技術(shù)必須具有一些優(yōu)良特性來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能存儲(chǔ)和處理。這些特性包括始終可用的充足空間,運(yùn)行存儲(chǔ)系統(tǒng)軟件陣列的錯(cuò)誤檢查,自動(dòng)化功能,用戶友好性, 以及更高的性能。

全閃存系統(tǒng)提供這些優(yōu)勢(shì),使其成為滿足人工智能存儲(chǔ)需求的理想選擇。它們比磁盤陣列的存儲(chǔ)速度要快約一千倍。

存儲(chǔ)和處理的需求逐漸增加

關(guān)于人工智能的另一個(gè)重要因素是,隨著時(shí)間的推移,許多應(yīng)用程序需要更強(qiáng)大的存儲(chǔ)和處理技術(shù)。與此類似地,要求其處理速度不能隨著新數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)而變得遲緩,而必須始終保持快速處理。

例如,深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集,它涉及隨著數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)而變得更加準(zhǔn)確的算法。許多存儲(chǔ)系統(tǒng)都是為了容納大量數(shù)據(jù)而構(gòu)建的,但不能將其傳送到目的地。但是,人工智能需要能夠?qū)?shù)據(jù)發(fā)送到算法位置的存儲(chǔ)技術(shù),從而使智能技術(shù)發(fā)揮作用。

此外,深度學(xué)習(xí)導(dǎo)致2015-2017年的數(shù)據(jù)計(jì)算需求增加15%。隨著人們?cè)絹?lái)越多地使用人工智能,并越來(lái)越意識(shí)到它的潛力,他們將需要能夠處理人工智能產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理解決方案。必須立即訪問(wèn)內(nèi)容以幫助人工智能技術(shù)正常工作。

當(dāng)前和未來(lái)數(shù)據(jù)密集型人工智能技術(shù)的詳細(xì)信息

預(yù)測(cè)顯示,到2025年,人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到368億美元。分析師表示,只有當(dāng)人們弄清楚如何幫助相關(guān)技術(shù)變得像人類一樣聰明時(shí),其價(jià)值和使用案例才會(huì)上升。

智能家居技術(shù)市場(chǎng)也將在為人工智能數(shù)據(jù)做出貢獻(xiàn)方面發(fā)揮重要作用。到2023年,研究人員預(yù)計(jì)全球智能家居市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到令人難以置信的1506億美元,并相信歐洲將在此期間增長(zhǎng)最快。這部分歸功于英國(guó)要求2020年每個(gè)家庭都將安裝智能電表。

人工智能和智能家居技術(shù)

智能家居市場(chǎng)也包含無(wú)數(shù)其他小工具。例如,回答人們問(wèn)題的智能揚(yáng)聲器,可以控制智能燈光和恒溫器,并幫助用戶通過(guò)語(yǔ)音在線購(gòu)物。

采用人工智能的家庭安全攝像頭可以識(shí)別熟悉的人的面孔,并允許用戶從任何地方檢查他們的住所。用戶可以回顧其存儲(chǔ)匯編的視頻,例如,某人希望在其外出度假的那一周看到家中發(fā)生的一切。

在構(gòu)建算法時(shí),程序員依賴于實(shí)驗(yàn)室中的老鼠,將其大腦連接電極。然后研究其大腦皮層對(duì)某些刺激的反應(yīng)。

由于采用這種方法,開(kāi)發(fā)人員說(shuō),如果技術(shù)出錯(cuò),他們將能夠追蹤發(fā)生在單個(gè)文件或進(jìn)程中的事件,從而實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的再培訓(xùn)。

人工智能的進(jìn)步取決于高性能數(shù)據(jù)解決方案

從廣義上講,人工智能應(yīng)用程序在獲得大量數(shù)據(jù)編程后即可運(yùn)行。然后,他們中的許多人通過(guò)大量的重復(fù)應(yīng)用來(lái)學(xué)習(xí),例如當(dāng)居民每周將智能恒溫器設(shè)定在相同的溫度。

在這些流程的所有階段,人工智能都會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并需要快速檢索。相比之下,一些傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)有足夠的空間,但可能無(wú)法快速檢索。

除了需要更快的存儲(chǔ)系統(tǒng)外,人工智能還需要更強(qiáng)大的硬件來(lái)處理數(shù)據(jù),訓(xùn)練算法,并在自動(dòng)駕駛等應(yīng)用中做出實(shí)時(shí)決策。用于人工智能工作負(fù)載的新硬件正在為每臺(tái)設(shè)備提供更多計(jì)算能力,從而提高功率密度。因此,數(shù)據(jù)中心需要處理服務(wù)器和機(jī)架或機(jī)柜中的功率以及隨之而來(lái)的熱量。這一趨勢(shì)正在挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)中心冷卻的傳統(tǒng)做法,并促使數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商采用新的戰(zhàn)略和設(shè)計(jì)。

文章來(lái)源:中華機(jī)械網(wǎng)

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