"AI inişinin zorluğu" sektörde ortak bir ikilem haline geldi, ancak dördüncü paradigma yeni bir girişim başlattı
İster BAT ve Huawei gibi yerli devlerin yapay zekaya yaptığı büyük yatırım, ister ABD Pentagon, küresel model altında yapay zeka projelerine sürekli yeni kaynaklar sunmaya başladı, yapay zekanın para çekme yeteneği çok güçlü. En son Gartner kurumsal AI vaka çalışması raporu da tahminini yayınladı: Çin'deki büyük şirketlerin% 60'ından fazlası 2022'ye kadar kendi AI çözümlerini geliştirecek.
Bu, birçok şirketin sunucuları, veri işlemeyi, model parametre ayarlamasını, model eğitimini vb. Kendi kendilerine yapılandırması gerektiği anlamına gelir. Ama bu aslında kolay değil.
Profesyonel güç, donanım ve yazılım temelleri olmadan, kendi makine öğrenimi ve robotik süreç otomasyon yeteneklerinizi kullanmak istiyorsanız, şirketler bu teknolojileri benimsemede ve yetenek eksikliği, hedefleri belirlemede zorluk ve yatırım getirisi gibi faydalarını gerçekleştirmede bazı engellerle karşılaşmak zorundadır. Ve işi nasıl etkileyeceğine dair endişeler.
Şu anda, dördüncü paradigma yavaş yavaş işletmelerin bu "eşiği" nin farkına varmış gibi görünüyor ve bazı yeni girişimler başlattı.
10 Eylül 2018'de Fourth Paradigm ve Inspur Commercial Machines, Pekin'de AI yazılım ve donanım hepsi bir arada ürün olan "Prophet AIO" yu birlikte yayınladı. İki taraf, endüstri kullanıcılarına AI işi için destek ve geliştirme sağlamak için bir AI hepsi bir arada ortak laboratuvarın kurulduğunu resmen duyurdu. kabiliyet.
Resimde: Peygamber AIO
Ürün hattından sorumlu kişiye göre, "Peygamber AIO" nun konuşlandırılmasının gerçek uygulama etkisi, en belirgin etkinin şu olduğunu gösteriyor: aynı maliyet öncülüğünde, bilgi işlem performansı 10 kattan fazla arttı ve teslimat döngüsü yarım yıldan haftalık düzeye indirildi. . Veri performansı açısından bu makine, AI yeteneklerini kullanmak isteyen şirketler için gerçekten uygundur.
Ama bu ne tür bir makine?
İki tarafın hepsi bir arada makineyi "AIO" olarak adlandırmasının nedeninin, tamamen kapalı bir "AI in One" AI endüstri uygulamaları döngüsü oluşturmak olduğu anlaşılıyor. Aslında, bu ürün tasarımı, dördüncü paradigma Prophet kurumsal AI çekirdek sistemi ve Inspur OpenPOWER donanım mimarisinin entegrasyonuna dayanmaktadır.
Resimde: Peygamber AIO ürün mimarisi
2016'da dördüncü paradigma, yapay zeka geliştirme platformu "Prophet" i piyasaya sürdü, peygamber için parametre otomasyon algoritmaları kurdu ve Spark'tan yüzlerce kat daha hızlı bir makine öğrenimi altyapısı oluşturarak özellik mühendisliği ve model eğitim süreçlerinin manuel katılımını azalttı Ayrıca, otomatik veya yarı otomatik özellik mühendisliği, model seçimi ve parametre ayarlama araçları sağlayabilir ve yüksek boyutlu makine öğrenimi, AutoML ve AutoCV ve diğer algoritma teknolojilerini entegre ederek veri bilimcilere olan bağımlılığı azaltabilir.
Bu sefer Prophet platformu ile birleştirilen OpenPOWER, x86'dan farklı bir donanım mimarisi sistemidir.En son POWER9 işlemci, AI uygulamaları için tasarlanmış yeni bir mimaridir. GPU, FPGA, DSP ve ASIC'in optimize edilmiş hızlandırma yeteneklerine ve bellek tutarlılığının işlevsel özelliklerine dayanarak, makine öğrenimi ve diğer alanlarda daha iyi hesaplama yetenekleri ortaya koymuştur.
Resimde: Peygamber AIO ürün yol haritası
Fourth Paradigm'in kurucusu ve CEO'su Dai Wenyuan, Lei Feng.com'a yerinde şunları söyledi: "Prophet AIO, AI ticari inişinin beş ana unsurunu eksiksiz bir şekilde ele alarak işletmelere kullanıma hazır AI yeteneklerini sağladı. Gelecekte, AI'ya erişen işletmeler bir cep telefonu kullanmak kadar basit olacak. Sadece takın, ağa bağlanın, başlatma ve diğer basit adımlar. "
Peygamber AİO'nun uygulama senaryosu nerede?
Aslında, AI'nın çeşitli endüstrilerde uygulanması temelde iki satırı takip eder:
-
Algısal ve bilişsel düzeyde, video gözetimi, akıllı hoparlörler, akıllı müşteri hizmetleri ve gerçek zamanlı çeviri gibi sahnelere görsel tanıma, konuşma tanıma, makine çevirisi, otomatik soru ve cevap, duygu analizi ve bilgi grafikleri gibi teknolojiler uygulanır. Bu alanlar şu anda nispeten olgunlaşmıştır.
-
Algoritma düzeyinde, pratik uygulamalardaki problemleri çözmek için denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve diğer algoritmaların kullanımı da dahil olmak üzere, büyük ölçekli veri madenciliği gereklidir ve teknoloji gereksinimleri çok yüksektir.Ayrıca, çeşitli endüstrilerin özelleştirilmesi gerekir, bu da AI'nın genel olarak uygulanması nispeten zordur.
Genel olarak, Prophet AIO, ultra büyük ölçekli veri madenciliği ve makine öğrenimi hesaplama problemleri için endüstrinin ilk AI hepsi bir arada ürünü olabilir.Algoritma düzeyinde utanç verici ikilemi çözmede kendi avantajları vardır. Şu anda, Prophet AIO, risk önleme, rekabetçi pazarlama, kişiselleştirilmiş öneri, reklam hesaplama, akıllı üretim, müşteri işlemleri ve ürün fiyatlandırması gibi çoklu veri madenciliği ve karar verme senaryolarında "ilk benimseyen" olacak.
İster POWER9'un işlemci-çip değişim hızı, bellek ve video belleğini optimize etmek için IO teknolojisi veya yapay zeka uygulama geliştirme, çalıştırma ve yönetimin tüm yaşam döngüsünü kapsayan "dördüncü paradigma peygamberi" yeteneği olsun, iki tarafın kombinasyonu aslında birbirini tamamlar. Kısa tahta. Leifeng.com inanıyor:
-
Mayıs 2018'de kurulan genç Inspur ticari makinesi için, güçlü yazılım üreticilerinin işbirliğini desteklemek, donanım ve müşteri geri bildirimlerinin istikrarını doğrulamak ve AI performansının uygulanabilir senaryolarını keşfetmek için acilen gereklidir;
-
Dördüncü paradigma için, bilgi işlem kaynak katmanındaki bulmacanın son parçasının da acilen doldurulması gerekiyor.Büyük veri depolama, modül yönetimi, bilgi işlem görevi akıllı zamanlama ve akıllı işletim ve bakım gibi birçok temel bileşenin acilen yükseltilmesi gerekiyor. Hem büyük ölçekli dağıtılmış yüksek boyutlu makine öğrenimi çerçevesinin (GDBT) hem de derin öğrenme çerçevesinin daha da optimize edilmesi gerekiyor.
Yapay zeka şirketlerinin ve sunucu satıcılarının birleşimi "yeni bir endüstri vizyonu" haline gelecek
Leifeng.com, sunucu satıcıları için geçmişte müşteri talebi tarafından "uzaklaştırılma" durumu yaşandığını anlıyor. Birçok sunucu işlevinin büyük ölçekli veri işleme ihtiyaçlarına acilen adapte olması gerekiyor ve diğer yandan AI şirketleri Uzun süredir yazılım optimizasyonu ve algoritma optimizasyonu ile uğraşmaktadır ve donanımda hata ayıklama becerisi hala eksiktir, bu nedenle, her iki tarafın ihtiyaçlarının analizinde, sektörün gelecekte belirli bir dereceye kadar "ortak eğilimi" olacaktır.
"Dördüncü paradigma tarafından hizmet verilen bu finansal kurumlar, Çin'in toplam finansal varlıklarının% 60'ından fazlasını oluşturuyor. Kapsama alanımızın zaten çok iyi olduğunu görebiliyoruz, ancak bundan sonra sıkıntılı noktalar olacak: hizmet müşteri tarafında kurulduğunda. , Maliyet sorunları, yer sorunları vb. Dahil olmak üzere çeşitli acı noktalarla karşılaşacaklar. Müşterilerimizin çoğu çok zengindir, ancak makinelerine yer yoktur. 10 makine tek bir makineye dönüştürülürse çok değerli olur. Ek olarak, dağıtım, hata ayıklama ve yükseltmelerin önündeki engelleri daha da azaltmak, şu anda karşılaştığımız sorunlardır. 2018'in ilk yarısından itibaren bu sorunu üründen nasıl çözeceğimizi araştırıyoruz ve donanımın atlanamayacağını göreceğiz. Bağlantı. "
Dai Wenyuan'ın bu pasajı sadece iki tarafın neden el ele tutuştuğuna işaret etmekle kalmıyor, aynı zamanda AI endüstrisinin karşı karşıya olduğu bazı köklü sorunlardan da bahsediyor.
Resimde: Dai Wenyuan, Fourth Paradigm'in kurucusu ve CEO'su
Şu anda, Nesnelerin İnterneti ve büyük veri teknolojisinin gelişmesiyle, veriler katlanarak büyüyor. AI tedarikçilerinin bu devasa ve sürekli değişen verilerle yüzleşmeleri gerekiyor. Veri kaynakları ve veri zekası yetenekleri için rekabet izleyecek. Sunucu satıcıları, yapay zeka "son kilometre" nin fiziksel ortamını ve fiziksel koşullarını sıkı bir şekilde kontrol eder ve bir kombinasyon zorunludur.
Fourth Paradigm'in kurucu ortağı ve baş mimarı Hu Shiwei de bu konuyu teknik bir perspektiften açıkladı ve AI işinin gelişmesiyle birlikte kurumsal BT'nin kademeli olarak bir maliyet merkezinden bir kâr merkezine dönüştüğünü hissetti.
"Bir şeyi yapmak için 10 yuan harcıyorduk. 8 yuan'a nasıl tasarruf edilir, daha fazla fayda elde etmek için bu işe 10 yuan yatırım yapmanın bir yolunu bulabileceğimiz hale geldi. Bu süreçte Bunlar arasında, kaynak planlama ve tedarik, dağıtım ve dağıtım ve sistem planlama süreci için yeni gereksinimler ortaya kondu. "
Belki de yapay zekanın ticarileştirilmesi yeni başladı ve gerçekten de "hasat" hakkında konuşmak için henüz çok erken. AI şirketlerinin ve sunucu satıcılarının kombinasyonu, endüstrinin yeni eğilimleri görmesine izin verdi ve yeni trendler altında, AI'nın inişi başka bir şekilde sunulacak.
