Intel: Finans sektöründe, yapay zekanın her yıl milyarlarca dolarlık faydası var
Veri, bilgi toplumunun temelidir, ikili dünyanın temel para birimi ve dijital ekonominin gelişimini yönlendiren güç kaynağıdır. Son analizde, bilgi teknolojisi verilerin nasıl toplanacağı, iletileceği ve işleneceği teknolojisidir.Son on yıllarda teknolojik ilerlemeye öncülük eden ticari şirketler, Ganj Kumları'nın verilerinden altın eritme işiyle uğraşmaktadır. Intel bir istisna değildir.
Veri torrent
Intel'in küresel başkan yardımcısı ve Çin başkanı Yang Xu, "Intel her zaman verileri işleyen bir şirket olacak" dedi. 2016 Intel Yapay Zeka Forumu'nda Yang Xu, "Çin'de Yapay Zeka" konulu bir açılış konuşması yaptı. Intel'in uzun yıllar veri işleme teknolojisinin gelişimini izlemeye devam ettiğini, veri işlemenin temel alanlarını kapsamlı bir şekilde belirlediğini ve veri özelliklerindeki değişikliklere ciddi şekilde yanıt verdiğini söyledi. Yapay zekanın yeniden canlanmasının, kesin olarak belirli bir "su seviyesine" ulaşan veri selinden kaynaklandığına inanıyor.
1956 yılında Dartmouth Koleji'nde düzenlenen yapay zeka konferansını başlangıç noktası olarak ele alan modern yapay zeka teknolojisi, 60 yıldır varlığını sürdürürken, yapay zeka sektörünün iniş çıkışları sorunsuz geçmedi. Yapay zeka teknolojisinin geçmişte elde ettiği başarıların akademik ve araştırma açısından daha büyük önemi var ve üretilen doğrudan ekonomik faydalar açık değil.Yang Xu, yapay zeka endüstrisinin henüz emekleme döneminde olduğuna inanıyor. Intel Corporation'ın başkan yardımcısı ve Veri Merkezi Bölümü'nün veri merkezi çözümleri bölümü genel müdürü Jason Waxman, "Yapay zeka pek çok doğrudan ekonomik fayda sağlamadı. Ancak tüm endüstriler daha fazlasını yaratmak için yapay zeka teknolojisini kullanabilir" dedi. Ekonomik faydalar yalnızca bir zaman meselesidir. "
Jason Waxman, Intel Corporation Başkan Yardımcısı ve Veri Merkezi Çözümleri Bölümü Genel Müdürü, Veri Merkezi İş Birimi
Mevcut bilgi işlem gücünün, algoritmaların ve ağa bağlı cihazlar tarafından üretilen veri miktarının yapay zekanın gerçek yükselişinin temelini oluşturduğuna dair giderek daha fazla kanıt ortaya çıktı. Go alanında insan şampiyonlarını yenmenin yanı sıra, görüntü tanıma ve konuşma tanımanın doğruluğu da son yıllarda ortalama insan düzeyini aştı.Bu sadece algoritma iyileştirmesinin değil, aynı zamanda büyük miktarda eğitim verisi ve hesaplamalarının bir sonucudur.
Makineler, görüntü tanımada insan seviyesini aştı
Büyük ölçüde birbirine bağlı ağa bağlı cihazların neden olduğu veri taşması ne kadar büyük? "İnsanların İnterneti 'çağında, cep telefonlarını, bilgisayarları ve diğer terminal ekipmanlarını kullanıyoruz ve her kişi günde ortalama 1,5 GB veri üretiyor. Nesnelerin İnterneti çağında, akıllı bir hastane günde 3.000 GB veri, sürücüsüz bir araba üretiyor. Her gün üretilen 4.000 GB veriyle, akıllı bir üretim fabrikası her gün 1.000.000 GB veri üretecek. Hayal edilemeyecek kadar büyük bir veri akışı üretiliyor. "
Yang Xu, Çin'in büyük veri çağında birçok alanda lider olduğunu vurguladı. "Çinin İnternet kullanıcıları 420 milyona ulaştı, bu dünyadaki en büyük sayı ve motorlu araç sayısı 285 milyona ulaştı. Didi gibi çevrimiçi araç rezervasyon uygulamalarının günlük veri hacmi 70 TB ve geçen Double Eleven satışlarda 180 milyar yuan yarattı. "Çin, yapay zeka endüstrisinin ana savaş alanlarından biri olmalı.
Ana çelişki
Yapay zekanın veya tüm bilgi teknolojisinin temel çelişkisi, sistemin artan bilgi işlem baskısı ile hesaplama gücü arasındaki çelişkidir. Şu anda, yapay zeka ve insansız sürüş alanındaki en popüler görüntü ve video uygulamaları, çok yüksek hesaplama basıncına sahip uygulamalardır.Li Shishi'yi yenen Alpha Go'nun dağıtılmış versiyonu 1920 CPU ve 280 GPU kullanır.Yapay zeka uygulamaları çok fazla hesaplama gücüne sahiptir. Talep inanılmaz.
Örnek olarak yüz tanımayı ele alan Intelin veri merkezi iş birimi başkan yardımcısı ve yapay zeka çözümleri departmanı genel müdürü Naveen Rao, makine öğreniminin veya derin öğrenmenin neden çok fazla hesaplama gerektirdiğini açıkladı. İnsanlardan ve hayvanlardan farklı olarak, makineler görüntünün hangi bölümlerinin özellik noktaları olduğunu belirleyemez. Bu, geliştiricilerin görüntünün önemli noktalarını ayıklamak ve sınıflandırmak ve makineyi eğitmek için algoritmalar kullanmasını gerektirir. Yalnızca büyük miktarda veri ve hesaplama eğitimi tamamlayabilir. Verilerden özelliklerin çıkarılması çok sayıda hesaplama gerektirir. Geçmişte, derin öğrenmenin tamamlanması, o zamanki sınırlı bilgi işlem gücü nedeniyle aylar veya yıllar almış olabilir. Gelişmiş uçtan uca derin öğrenme algoritmalarıyla bile Hala işlenecek yaklaşık 60 milyon parametre var.
Derin öğrenme hesaplamaları harika
Pikazo uygulamasından Ning Fei, "Pikazo çok fazla bellek tüketiyor. İlk sürümün 3.5 megabaytlık bir görüntüyü oluşturması yaklaşık bir saat sürüyor." Dedi. "Her dönüşte onlarca dakikalık bu tür oluşturma süresi kesinlikle kullanıcı deneyimini etkileyecektir. "Torch derin öğrenme çerçevesini kullanan Pikazo, fotoğrafları sanatsal tablolara dönüştürebilir. Ancak, taşınabilir cihazların yetersiz bilgi işlem gücü nedeniyle, bilgi işlem yalnızca buluta yerleştirilebilir. Büyük hesaplamalar için onlarca dakikalık işlem süresi sıradan kullanıcılar için kabullenmek zordur. Bu uygulama.
Jason Waxman, "Yapay zeka uygulamaları için ihtiyaç duyulan büyük veriyi yalnızca daha güçlü bilgi işlem gücünün idare edebileceğini biliyoruz," dedi. "Intel, yapay zeka için kullanılan bilgi işlem miktarının 2020 yılına kadar şu anda olduğundan 12 kat artacağını tahmin ediyor." Ayrıca, bilgi endüstrisi daha olgunlaştıkça, yapay zeka uygulamalarının genel çerçevesinin dağıtımının gittikçe zorlaştığını, çünkü orijinal altyapının çoğunun yapay zeka uygulamalarına uyum sağlamayı düşünmediğini, "uygulama dağıtımlarının yalnızca% 7'si Yapay zekanın gereksinimlerini karşılayın. "
Dev düzen
Olgunlaşmamış yapay zeka, birçok alanda büyük potansiyel göstermiştir. "Yapay zeka teknolojisi ile inşa edilen dolandırıcılık tespit sistemi, her yıl milyarlarca dolarlık zararı önlüyor. Finans kurumları, hükümetler ve sıradan insanların hepsi yararlanıyor." Jason Waxman, "Otonom sürüş trilyon dolarlık bir seviyedir. Finansal hizmetler, imalat, endüstri, tıbbi tedavi veya otomobil pazarında yapay zeka teknolojisinden yararlanacak ve yapay zekanın ekonomik faydaları önümüzdeki beş ila on yıl içinde gerçekten yansıtılacak. "
Yapay zeka teknolojisi, insanlığın entelektüel sınıra doğru bir Kolomb yolculuğu, mevcut birçok endüstriyi ve endüstri liderini alt üst eden veya alt üst etmeye hazırlanan entelektüel bir "buhar motoru devrimi" dir. Yazarın dahil olduğu medya sektörünü örnek alırsak, "Intelligent Media Coming and the Boundary of Man and Machine: China's New Media Trend Report (2016)" 'daki verilere göre, finansal robotlar tarafından yazılan makale sayısı 2016'nın ilk çeyreğinde sadece 400 oldu. 2009'un üçüncü çeyreğinde 40.000'e ulaştı.
Kara bulutlar şehri eziyor ve yağmur yağmak üzere. Şu anda aktif olarak yanıt vermezseniz, gelecekte ancak pasif bir şekilde başa çıkabilirsiniz. Bu nedenle, yapay zekadaki endüstri devlerinin düzeni hızlanıyor ve dişler sendeliyor ve birbirlerine yol vermiyor. Google özel makineler geliştirmek istiyor. Intel, öğrenilmiş Tensör İşleme Birimi için, düşük düzeyli ilkellerden, orta düzey çerçevelerden üst düzey uygulamalara kadar çeşitli yazılım çözümleri de sağlar. Uygulamalar açısından, Intelin şu anda odaklandığı nokta hassas tıbbi hizmetler, finansal hizmetler, otonom sürüş ve ağ güvenliği uygulamalarıdır.
Lake Crest, muhtemelen tensör işlemcinin (TPU) Intel sürümüdür
Yaklaşık bir yıl içinde Intel, yapay zeka düzenini iyileştirmek için art arda Saffron Technology, Nervana Systems ve Movidius'u (henüz kapanmadı) satın aldı. Nervana Systems'ın kurucusu Naveen Rao, Intel'in yeni kurulan yapay zeka çözümü oldu. Bölümün genel müdürü, Nervana yapay zeka platformunun geliştirme yönünün başında olacak.
Naveen Rao, Intel'in yeni oluşturulan yapay zeka departmanının kontrolünü ele alıyor
Yeni Nervana platformu, hem mevcut Nervana donanım platformu (Xeon işlemci, Xeon PHI, FPGA çözümleri ile Xeon, vb.) Hem de yapay zeka ürün portföyü dahil olmak üzere entegre bir yapay zeka ürün portföyü olacaktır. Akıllı yazılım çözümü ayrıca, derin öğrenme uygulamaları için özel olarak geliştirilen planlı bağımsız hızlandırma çipi Lake Crest'i ve sinir ağları için Nervana grafik derleyicisini de içerir.
Nervana ürün platformu
Intel Çin Araştırma Enstitüsü Dekanı Song Jiqiang, Intel'in yapay zeka çözümünü şu şekilde özetledi: önden arkaya ve aşağıdan yukarıya eksiksiz bir yığın çözümü.
Bir bakışta Intel'in yapay zeka çözümleri
Geleceğe bakış
Aslında, mevcut yapay zeka uygulamalarının çoğu, bilgi işlem yoğunluğu ve depolama performansı için son derece yüksek gereksinimlere sahip olduğundan, yapay zeka uygulamaları artık çoğunlukla Intel'in güçlü yönü olan veri merkezlerinde konuşlandırılıyor.
Nervana teknolojisini kullanan Song Jiqiang, "Şu anda, veri analizinin% 90'ından fazlası Intel Xeon işlemci platformunu kullanıyor. Yapay zeka ve derin öğrenme çözümleri veya dağıtım açısından, Xeon işlemcilerin payı% 90'ı aştı." Bellek erişim bant genişliği ve bilgi işlem yoğunluğu daha verimli bir şekilde tanımlanabilir ve Nervana platformu, yapay zeka uygulamalarının artan veri işleme gereksinimlerini çok iyi karşılayabilir. "Nervana, birden fazla düğümün paralel olarak büyük modellerin eğitimini desteklemesine izin vererek neredeyse doğrusal bir öğrenme performansı genişlemesi elde edebilir.
Paralel mimarideki işlemci performansı, sistem sınırı değildir ve iletişim ek yükü, sistemin üst sınırını belirler
Intel hala GPU pazarını aktif olarak ele geçiriyor. Pikazo uygulamasının ilk sürümü GPU işlemeyi kullanıyor ve sunucunun en son sürümü Intel Xeon işlemcilerle değiştirildi. "Pikazonun işlem hızı en az 28 kat arttı ve işlenebilecek maksimum görüntü boyutu arttı. 15 kez "Ning Fei'nin canlı sunumuna göre, render süresi gerçekten sadece birkaç dakika sürüyor.
Pikazo canlı demosu
Movidius'u satın aldıktan sonra Intel, terminaller açısından bir evrişimli sinir ağı (CNN) çözümüne de sahip. Donanımdan yazılıma, önden arkaya, aşağıdan yukarıya Intel, yapay zekanın tam kapsamını elde etti.
Intel, Movidius'u kullanarak yapay zekayı uç cihazlara kadar genişletiyor
Ama Intel arkanıza yaslanıp yapay zeka konusunda rahatlayabilir mi? Yapay zeka gerçekten yıkıcı bir teknolojiyse, başarısı bir grup start-up'ın yükselişi ve şu anda parlak teknoloji devlerinin bayrağıyla damgalanmalıdır. Teknoloji sanayileşme deneyimi açısından, yeni kurulan şirketler Intel ve Google gibi büyük şirketlerle kıyaslanabilir olmaktan çok uzaktır, ancak büyük şirketlerin sorunu genellikle mevcut çıkarların gelecekteki yol haritalarını belirsizleştirmesi ve dahili anlaşmazlıkların sınırlı kaynakları tüketmesidir.
Yapay zeka, aslında var olan verilerden geleceği tahmin eden bir teknolojidir.Teknoloji devlerinin derin öğrenmeye derinlemesine katılımının sonucu nedir? Geleceğinizi mevcut modellerden görebiliyor musunuz?
