英特尔联手第四范式,让人人都享受到AI的日子不远了

作者: Barry 2018-10-30 18:51:39

【51CTO.com原创稿件】如今,人工智能已经不再是遥远的概念,正在影响我们工作、生活的方方面面。市场研究机构Gartner预测,到2022年,由人工智能驱动的商业价值,将高达3.9万亿美元。对于如此大的一座金矿,其发展前景自然不用多说。

日前,英特尔与人工智能独角兽企业第四范式宣布签署战略合作协议,并成立”英特尔与第四范式人工智能联合实验室”。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强及英特尔相关负责人共同出席了实验室揭牌仪式。

英特尔与第四范式人工智能联合实验室揭牌仪式

据悉,联合实验室将主要聚焦于高性能计算和新技术、新产品。高性能计算作为一种工作负载是很多行业的底层基础,海量数据的高效处理是支撑人工智能发展的底层基础。双方最新产品和技术的早期测试阶段也将放在实训环境中,放在客户的应用环境中进行测验,真正进行AI前沿领域的探索工作。

计算是第一生产力

AI训练对于计算量的要求是指数级上升的,对于硬件将会产生巨大的性能瓶颈。如何平衡指数级上升的计算力和成本之间的关系,如何又快又好的完成计算,已经成为了摆在企业面前不可忽视的问题。

第四范式联合创始人、首席研究科学家 陈雨强

作为一家新兴快速发展的AI技术和服务提供商,第四范式需要大量的数据和计算。陈雨强认为,计算是第一生产力,有多少计算就有多少智能。而第四范式有着自己非常独特的理论,例如高维理论就认为,更高维的模型背后需要有更多的数据和更大量的计算来支撑,才能更好的解决复杂的问题。

第四范式的一项核心技术AutoML就能够解决大量的问题,过去人做90%的工作,机器做10%,而未来人可能只做10%,只做和业务核心相关的、机器无法替代的工作,而剩下的90%都是机器来做。在用机器替代一部分人的工作的过程中,就需要非常大的计算量。要让原来不可计算的问题变为可计算是非常难以做到的,可能需要在硬件、软件以及算法上付出非常大的努力。

因此,这就对机器的要求更高,AutoML就需要大量的计算、大量的网络传输以及大量的探索过程,第四范式相比其他公司需要更高性能计算的硬件,包括CPU、存储、网络,而英特尔在这方面有着出色的技术积累,第四范式通过引入英特尔至强处理器、傲腾固态盘等先进的技术和产品,推动AI在各个行业进一步落地。

第四范式一直在致力于让所有人都能用到AI,并将AI for Everyone作为公司的slogan。截至目前,第四范式的AI解决方案已经在银行、保险、医疗、政府、能源等行业中有着非常广泛的应用。在银行业,第四范式服务客户的总资产已经占所有金融资产的一半以上,服务的SaaS客户超过千家以上。第四范式的AutoML技术也将会更快更广的将AI应用到各行各业。

双方合作践行“AI for Everyone”

30年以前,计算机还只是少数人拥有的东西,而英特尔通过挑战秩序,实现了让人人都可以享有计算机。英特尔相关负责人表示,正如第四范式的slogan所说,AI也应该是一个能够被多数人所理解、认知,实现普惠的事物。第四范式拥有非常先进的AI技术和产品,例如“第四范式先知”平台,这也是双方成立联合实验室的初衷。

AI发展方兴未艾,正在蓬勃兴起,这其中与数据密不可分,而数据则离不开计算,英特尔的核心产品都是为计算而准备的,英特尔通过在行业40年的经验积累,为了实现AI for Everyone的愿景把最好的技术产品和第四范式先进的算法和技术进行合作,来实现普惠每个人的AI。

英特尔的产品从云端、通路端、前端形成闭环,三个端各自服务于不同功能,核心都是要进行数据处理,前端收集数据,中间链路传输数据,云端处理数据。英特尔和第四范式的合作也将延续这个思路,把云端、传输端、终端三个端的产品都进行测试,打造闭环支持AI环境的产品。

第四范式的目标是如何让更多人应用上AI,底层是以AutoML为核心的计算技术,同时结合大规模并行计算平台、高性能参数服务器平台、自动机器学习算法、自动网络搜索算法等最新的算法。陈雨强表示,这些新平台都将会在实验室首先应用。英特尔提供计算力作为基础,第四范式所有的算法和产品在新平台上将会有更好的效率,这也将成为第四范式正常产品研发的流程。

AI时代的Windows正在诞生

陈雨强希望,第四范式能够成为未来AI时代的Windows平台公司,来连接上层的应用和底层的硬件和操作系统。对于生态,他表示生态是指有多少实际的合作伙伴和行业应用能够通过第四范式的平台被赋能,真正使用上AI。而目前,很多高价值的行业并不能够很好的使用AI,因此光靠第四范式并不能实现这个目标。Windows之所以盛行是因为有成千上万的开发者在平台上开发出各种领域的应用程序,Windows才会如此流行。

他指出,如果要真正实现AI for Everyone,第四范式在应用层和底层就需要更多的合作伙伴共同推动。当前,大部分的硬件架构还是针对过去的应用所设计的,对于AI来说,每三个月都有新的算法、新的体系架构、新的思路出现,要实现这些新的想法,给出AI落地的解决方案,就需要很强的合作伙伴或者生态来帮助第四范式共同实现。

【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】

英特尔 第四范式 AI
上一篇:人工智能的两种路线之争 下一篇:2030年70%的职业都将被人工智能取代,如何让孩子保留竞争力?
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

人工智能遇冷,自动驾驶受阻?

2016到2019,人工智能经历了梦幻般的三年,但人工智能的历史规律告诉我们:高潮过后可能会引来新的一波沉寂,人工智能助推下的自动驾驶也会受到波及。

佚名 ·  1天前
AI核心难点之一:情感分析的常见类型与挑战

情感分析或情感人工智能,在商业应用中通常被称为意见挖掘,是自然语言处理(NLP)的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支,但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。

Veronika Vartanova ·  3天前
机器学习帮你预测电池寿命:精确了解电池还能充几次 精选

电池寿命的确定,是移动硬件发展的重要一环,但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯,电池寿命变成了一门玄学。不过柏林的三位小伙伴,利用Tensorflow,在原有的预测体系基础上。更近一步,完成了电池的全寿命预测。

靓科技解读 ·  4天前
专家认为对“人工智能+教育”应持审慎态度

随着人工智能不断发展,人脸识别技术被越来越多地应用于校园中。据了解,一所知名大学2019级新生“刷脸”就能瞬间完成报到程序,系统是这所学校的学生研发的,学生对着摄像头,人脸识别系统就开始进行比对,眨眼间就能完成扫描,整个报到注册手续几乎不到一秒钟。

新华网客户端 ·  4天前
人脸识别有风险,美国全面禁止,可为什么中国却全面推广?

对于大多数人而言,最先接触的就是指纹识别,对指纹识别的了解程度也相对比较深一些,然而随着科技的不断发展,人脸识别也越来越普及,所谓的人脸识别就是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像头或摄像机采集含有人脸的图像或视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,对其进行一系列的相关技术,最后进行辨别完成自己想要完成的项目。

测评前线说 ·  2019-10-10 13:36:49
AI的时代,你的职业还在吗?

目前人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的技术到底发展到啥情况了?如果未来AI在我们社会上全面应用之后,会对咱们的生活会带来多大的帮助?

奎哥 ·  2019-10-10 10:12:25
人工智能改善教育的32种方式

在人工智能赋能教育的实践探索上,国外已经有了许多工具和应用,总结起来,可以分为改进教学和改进管理两个大的方面,共32个细分领域。改进教学是人工智能对教与学实践的促进,改进管理则是对校园管理等后勤行政方面的效用提升。

就要买买买 ·  2019-10-10 10:10:29
谁在为“AI+教育”试错买单? 精选

在教育行业,似乎AI作为一个辅助工具出现更为合适,企业在资本浪潮簇拥着前进的时候,更应该想清楚是教育的本质,以及商业模式是否行得通,否则等资本的泡沫褪去,留下的也不过是满地鸡毛。

大鱼 ·  2019-10-09 16:49:57
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载