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大量的数据驱动,人工智能会带来什么样的未来

[电线电缆网]人工智能不再只存在于科幻和主题电影中,它们让人们对未来充满梦想,但现在它被广泛应用于从生产制造到医药的各个行业。

此外,今天的社会主要是数据驱动的。智能手机和健身追踪器等对象会收集大量个人数据,而企业则依赖销售数据和专业平台对未来的销售增长做出更明智的决策。

人工智能如何适应一个已经有大量数据的世界,它将如何影响它?随着人工智能的加速采用,可能会增加对云竞争和数据中心容量的需求,因为企业会构建大量数据并提供分析数据的能力。

例如,亚马逊收集办公室表示,其平台上使用的人工智能设备数量比前一年增加了250%。亚马逊收集办公室人工智能部门的总裁马特伍德博士最近在纽约的AWS峰会上透露,“机械学习正在从过去中恢复。我们可能会存储尽可能多的数据,并需要减少竞争。大多数限制和约束(人工智能的采用)已经融入了云。”

交易的采用将给数据存储带来更多的人工智能。

2018年,一项调查访问了北美和欧洲1000多名信息技术专业人士,了解他们的购买和销售设计。调查显示,受访者预计2018年人工智能的采用率将增加30%。值得注意的是,13%的受访者透露,他们的公司已经开始使用人工智能。

这些统计数据有力地表明,企业用户将极大地刺激寻找存储人工智能数据的有效方法的需求。

用于人工智能数据的技术必须具有处理人工智能存储和处理的一些优良特性。这些功能包括随时可用的大量空间、运行存储系统软件阵列的错误检查、主动功能、用户友好性和更高的功能。

全闪存系统提供了这些优势,使其成为满足人工智能存储要求的理想选择。它们比磁盘阵列快约1000倍。

对存储和处理的需求正在逐渐增加

人工智能的另一个主要方面是,随着时间的推移,许多应用需要更强的存储和处理技能。同样,要求其处理速度不要随着新数据的存储而变慢,而必须始终与快速处理相关联。

例如,深度学习是人工智能的一个子集,它涉及的算法随着数据集的增加变得更加正确。许多存储系统都是为保存大量数据而构建的,但不能传输到目的地。然而,人工智能需要一种可以将数据发送到算法位置的存储技术,从而使智能技术能够发挥其影响。

此外,深入研究导致2015年至2017年间数据竞赛需求增长15%。随着人们越来越多地使用人工智能,并越来越多地认识到其潜力,他们将需要处理人工智能产生的大量数据的存储和解决。必须立即接收内容以帮助人工智能技术正常工作。

关于当前和未来数据密集型人工智能技术的具体信息

据推测,到2025年,人工智能市场将达到368亿美元。这位插图画家透露,只有当人们了解如何帮助相关工艺变得像人类一样聪明时,它的价值和使用案例才会增加。

德州弗里斯科的人工智能运营商Drive.ai已经启动了一个试点项目,为驾驶自己汽车的居民提供交通服务。该项目将配备一名司机以确保安全,但情况并非总是如此。该公司的主动驾驶汽车使用法语来运用深层学习神经来收集和掌握驾驶技术。这是一种人工智能算法,它依靠相邻的集合来学习数据中的模式。

这些算法承诺主动驾驶汽车,并根据你在真实情况和环境中看到的情况做出决定。这项技术的支持者认为这是一个理想的选择,因为它的工作模式类似于人类的研究。然而,现在说Drive.ai可能在市场上取得成功还为时过早。

无论Drive.ai公司未来的业务如何发展,主动驾驶无疑将成为刺激人工智能数据追求和寻找可行方案的需求之一。根据英特尔的估计,在驾驶一辆活跃的汽车8小时后,它将产生和接收大约40TB的数据。

智能家居技术市场也将在贡献人工智能数据方面发挥重要作用。研究人员估计,到2023年,全球智能家居市场将达到令人难以置信的1506亿美元,并相信欧洲将在这个时代增长最快。这个部门是由于英国要求每个家庭到2020年安装智能电表。

人工智能和智能家居工艺

智能家居市场还包含许多其他小物件。例如,回答人们问题的智能扬声器可以控制智能灯和恒温器,并帮助用户通过语音在线购物。

使用人工智能的家庭安全摄像头可以识别熟悉的人的脸,并允许用户从任何地方搜索他们的住所。例如,用户可以回顾他们存储和编辑的视频,或者人们在外出度假的一周中在家观看所发生事情的进展。

此外,以色列人工智能研究公司科尔蒂卡与印度最佳集团建立了伙伴关系。科尔蒂卡的进展使用人工智能算法来分析公共场所(如购物中心、体育场和市中心)数百TB的摄像头数据。

平安的技术已经被用于识别人的脸和车牌,但是科尔蒂卡的技术超越了这些能力,试图发现当人们从事非法行为时,他们的行为可能非常恶劣。

在构建算法时,法国人依靠实验室里的老鼠将它们的大脑放在电极旁边。然后研究大脑皮层对某些刺激的反应。因为通过这种方式,开发人员说,如果工艺是错误的,他们将能够跟踪发生在单个文档或过程中的事件,从而实现有针对性的再培训。

科尔蒂卡的工艺仍处于早期阶段。然而,由于人们已经掌握了这些稀有数据并采取措施对其进行了重新审查,如果其应用达到主流所采用的水平,Cortica将提供更多的产品和服务来满足大量人工智能的数据需求。

人工智能的改进依赖于高性能的数据解决方案。

广义地说,人工智能的应用可以在获得大量数据和编程后运行。然后,他们中的许多人重复应用这个过程来进一步研究,例如,当居民每周将智能恒温器设置在通信温度时。

在这些过程的所有阶段,人工智能存储数据并要求快速检索。相比之下,一些传统存储系统有足够的空间,但可能无法快速检索。

除了需要更快的存储系统之外,人工智能还需要更强大的硬件来处理数据、练习算法以及在主动驾驶等应用中做出实时决策。人工智能工作负载的新硬件为每台设备提供了更具竞争力的功能,提高了功率密度。因此,数据中心需要处理服务器和机架或机柜中的电力以及伴随的热量。这一趋势正在挑战数据中心冷却的传统做法,并促使数据中心运营商采用新的策略和设计。

作为这一趋势的一个例子,谷歌正在使用液体冷却作为其最新的人工智能硬件,因为其新的张量处理单元(TPU)产生的热量超过了以前的数据中心冷却解决方案的液体冷却能力。

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