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人工智能底层平台
人工智能底层平台
机器学习和人工智能的时期曾经到来。大数据、大容量存储、弹性计算和各类算法的展开，特别是在深度学习范畴的展开，带来了各类脑洞大开的创新应用。
在围棋这样的复杂战略游戏中，机器曾经胜过人类。图像识别、语音识别等应用更是不在话下。语音智能助手开端进步，全自动驾驶汽车上路测试。但是关于近期机器学习/人工智能的这些展开，许多讨论盘绕的都是算法和应用，很少有讨论触及底层基础设备。
在计算技术的展开早期，只需汇编言语专家、编译器专家和操作系统专家才干开发简单的应用。目前的情况也很类似，只需获得统计学或分布式系统专业的博士学位，你才干知道如何开发人工智能系统并大范围部署。缺失的环节在于加速人工智能开发的笼统化工具。因此，只需最精英的工程团队才有完好的才干去做这方面工作。
另一方面，相关于机器学习技术的创新，基础设备的展开也很落后。简单来说，作为当前机器学习应用基础的系统和工具理论上并不适宜未来智能应用的演进。面向未来，业内需求新工具去释放人工智能的潜力，让人工智能愈加平易近人、愈加适用。所以在基础设备创业范畴，提供智能系统开发所需的模块，这将是未来的一座大金矿。
从基础设备1.0到基础设备2.0
应用和基础设备之间的关系很巧妙，相互限制、相互推进。
硬件和系统软件的展开带来了新一类应用。这些应用不时完善和成熟，从而对底层资源提出更高的恳求，倒逼底层基础设备去创新。反过来，基础设备的优化、创新、性价比提升也会带来推翻式应用，给用户提供史无前例的体验。一个典型的例子就是从幻灯片到PPT，再到各种在线图片社交平台，例如Pinterest。
本世纪初，商业互联网的展开基于来自英特尔的x86指令集，来自微软的标准化操作系统，来自甲骨文的关系数据库，来自思科的以太网设备，以及来自EMC的网络存储工具。亚马逊、eBay、雅虎，以致最初版本的谷歌和Facebook都基于这些基础设备。这就是科技行业的“基础设备1.0”。
但是随着网络的逐渐成熟，网民总数从1995年的1600万增长至2015年底的30多亿，应用对范围和性能的恳求也大幅提升。“客户端/效劳器”时期的技术不再适宜互联网巨头的需求，无论是从可行性上来看还是从性价比上来看。
基础设备3.0：走向智能系统
“基础设备2.0”时期的终极问题是：“我们如何衔接世界？”而当前的问题更多的是：“我们如何理解世界？”
这其中的差别，即“衔接”和“认知”，可以解释人工智能与上代软件的关键不同。代码自身的“认知才干”推翻了传统编程方式。在传统应用中，程序逻辑是写死的，而在人工智能应用中，算法经过对大数据的分析自己得出逻辑。随后，这些逻辑被用于决策和预测。
这样做的结果就是“智能”应用。但理论上，这类应用的降生需求大量数据，并且耗费庞大的计算资源。这些限制要素招致人工智能很难被通用化，从而契合70年前冯·诺依曼提出的计算范式。所以，人工智能代表了一种基础性的新架构，恳求我们重新思索基础设备、工具和开发理论。
到目前为止，人工智能范畴的研讨和创新仍集中于新算法、模型锻炼技术和优化方法。此外，人工智能系统中只需很少一部分的代码用于学习和预测，而最省事的部分在于准备数据、开发功用，让分布式的基础设备能够运转，从而范围化地执行任务。
假设想要成功开发并部署人工智能应用，那么就需求和谐多个离散的系统，设计精密的流程。首先，你需求消化数据，去芜存菁，给数据打上标签。随后，为了完成预测，你必需肯定恰当的特性。最后，开发者必需锻炼模型并考证、部署、持续优化。整个过程可能需求几个月时间，即使是技术最专业的组织也是如此。
假设想要让人工智能发挥最大的潜力，那么就必需从当前的学术理念中提炼出可以理论操作的要点。在理论中，这意味着需求中止新笼统、设计新界面、系统和工具，辅佐开发者更便当地开发和部署智能应用。
这很可能不会是渐进式的改动，而将是推翻性的、基础性的改造。设计方式和开发方式都将发作剧变。
对应地，在整个体系的每个层面，我们都在看到新平台和工具呈现，尝试对人工智能开发范式做出优化。机遇确实很多：
1. 集成多个计算中心，支持高带宽存储的专用硬件正在呈现。这些芯片针对高并发数值计算中止优化，更适宜神经网络所需的快速、低精度、浮点计算任务。
2. 系统软件将针对硬件配置提升效率，以致充分发挥每个晶体管的才干。
3. 无论是用于锻炼还是推理，分布式计算框架可以有效地扩展跨多个节点的模型运转。
4. 数据和元数据管理系统带来了可靠、统一、可复制的数据贮藏，为锻炼和预测提供并管理大数据集。
5. 基于实时数据和内容，超低时延的效劳基础设备让机器可以疾速执行智能操作。
6. 模型表达、问答、调试和监控工具有助于大范围地监控、调试和优化模型和应用。
7. 端到端平台可以将整个人工智能工作流封装起来并笼统化，简化终端开发者面临的复杂性。这方面的例子包括Uber的Michelangelo和Facebook的FBLearner，曾经商用的则包括Determined AI。
过去10年，我们在技术方面看到了“云计算物种”的兴起。类似的，未来几年，我们将看到，盘绕机器学习和人工智能将降生全新的基础设备和工具生态。
这些创新的集合就是“基础设备3.0”，而这也将充分释放人工智能的才干，给智能系统的树立提供模块化工具。我们将看到新的项目战争台，以及新公司的崛起。
未来智能实验室努力于研讨互联网与人工智能未来展开趋向，观察评价人工智能展开水平，由中国科学院虚拟经济与数据科学研讨中心刘锋、石勇、和刘颖创建。
未来智能实验室的主要工作包括：树立AI智能系统智商评测体系，展开世界人工智能智商评测；构建互联网（城市）云脑架构，构成科技趋向标杆企业库并应用与行业与聪明城市的智能提升。
在围棋这样的复杂战略游戏中，机器曾经胜过人类。图像识别、语音识别等应用更是不在话下。语音智能助手开端进步，全自动驾驶汽车上路测试。但是关于近期机器学习/人工智能的这些展开，许多讨论盘绕的都是算法和应用，很少有讨论触及底层基础设备。
在计算技术的展开早期，只需汇编言语专家、编译器专家和操作系统专家才干开发简单的应用。目前的情况也很类似，只需获得统计学或分布式系统专业的博士学位，你才干知道如何开发人工智能系统并大范围部署。缺失的环节在于加速人工智能开发的笼统化工具。因此，只需最精英的工程团队才有完好的才干去做这方面工作。
另一方面，相关于机器学习技术的创新，基础设备的展开也很落后。简单来说，作为当前机器学习应用基础的系统和工具理论上并不适宜未来智能应用的演进。面向未来，业内需求新工具去释放人工智能的潜力，让人工智能愈加平易近人、愈加适用。所以在基础设备创业范畴，提供智能系统开发所需的模块，这将是未来的一座大金矿。
从基础设备1.0到基础设备2.0
应用和基础设备之间的关系很巧妙，相互限制、相互推进。
硬件和系统软件的展开带来了新一类应用。这些应用不时完善和成熟，从而对底层资源提出更高的恳求，倒逼底层基础设备去创新。反过来，基础设备的优化、创新、性价比提升也会带来推翻式应用，给用户提供史无前例的体验。一个典型的例子就是从幻灯片到PPT，再到各种在线图片社交平台，例如Pinterest。
本世纪初，商业互联网的展开基于来自英特尔的x86指令集，来自微软的标准化操作系统，来自甲骨文的关系数据库，来自思科的以太网设备，以及来自EMC的网络存储工具。亚马逊、eBay、雅虎，以致最初版本的谷歌和Facebook都基于这些基础设备。这就是科技行业的“基础设备1.0”。
但是随着网络的逐渐成熟，网民总数从1995年的1600万增长至2015年底的30多亿，应用对范围和性能的恳求也大幅提升。“客户端/效劳器”时期的技术不再适宜互联网巨头的需求，无论是从可行性上来看还是从性价比上来看。
因此，互联网公司开端自给自足。仰仗自身的技术专业才干以及学术界停顿，谷歌、Facebook和亚马逊定义了全新一类基础设备。这样的基础设备具备如下特性：范围可扩展、可编程、通常是开源的、本钱低。相关技术，包括Linux、KVM、Xen、Docker、Kubernetes、Mesos、MySQL、MongoDB、Kafka、Hadoop和Spark，定义了云计算的时期。这也被称作科技行业的“基础设备2.0”。
基础设备3.0：走向智能系统
“基础设备2.0”时期的终极问题是：“我们如何衔接世界？”而当前的问题更多的是：“我们如何理解世界？”
这其中的差别，即“衔接”和“认知”，可以解释人工智能与上代软件的关键不同。代码自身的“认知才干”推翻了传统编程方式。在传统应用中，程序逻辑是写死的，而在人工智能应用中，算法经过对大数据的分析自己得出逻辑。随后，这些逻辑被用于决策和预测。
这样做的结果就是“智能”应用。但理论上，这类应用的降生需求大量数据，并且耗费庞大的计算资源。这些限制要素招致人工智能很难被通用化，从而契合70年前冯·诺依曼提出的计算范式。所以，人工智能代表了一种基础性的新架构，恳求我们重新思索基础设备、工具和开发理论。
到目前为止，人工智能范畴的研讨和创新仍集中于新算法、模型锻炼技术和优化方法。此外，人工智能系统中只需很少一部分的代码用于学习和预测，而最省事的部分在于准备数据、开发功用，让分布式的基础设备能够运转，从而范围化地执行任务。
假设想要成功开发并部署人工智能应用，那么就需求和谐多个离散的系统，设计精密的流程。首先，你需求消化数据，去芜存菁，给数据打上标签。随后，为了完成预测，你必需肯定恰当的特性。最后，开发者必需锻炼模型并考证、部署、持续优化。整个过程可能需求几个月时间，即使是技术最专业的组织也是如此。
假设想要让人工智能发挥最大的潜力，那么就必需从当前的学术理念中提炼出可以理论操作的要点。在理论中，这意味着需求中止新笼统、设计新界面、系统和工具，辅佐开发者更便当地开发和部署智能应用。
这很可能不会是渐进式的改动，而将是推翻性的、基础性的改造。设计方式和开发方式都将发作剧变。
对应地，在整个体系的每个层面，我们都在看到新平台和工具呈现，尝试对人工智能开发范式做出优化。机遇确实很多：
1. 集成多个计算中心，支持高带宽存储的专用硬件正在呈现。这些芯片针对高并发数值计算中止优化，更适宜神经网络所需的快速、低精度、浮点计算任务。
2. 系统软件将针对硬件配置提升效率，以致充分发挥每个晶体管的才干。
3. 无论是用于锻炼还是推理，分布式计算框架可以有效地扩展跨多个节点的模型运转。
4. 数据和元数据管理系统带来了可靠、统一、可复制的数据贮藏，为锻炼和预测提供并管理大数据集。
5. 基于实时数据和内容，超低时延的效劳基础设备让机器可以疾速执行智能操作。
6. 模型表达、问答、调试和监控工具有助于大范围地监控、调试和优化模型和应用。
7. 端到端平台可以将整个人工智能工作流封装起来并笼统化，简化终端开发者面临的复杂性。这方面的例子包括Uber的Michelangelo和Facebook的FBLearner，曾经商用的则包括Determined AI。
过去10年，我们在技术方面看到了“云计算物种”的兴起。类似的，未来几年，我们将看到，盘绕机器学习和人工智能将降生全新的基础设备和工具生态。
这些创新的集合就是“基础设备3.0”，而这也将充分释放人工智能的才干，给智能系统的树立提供模块化工具。我们将看到新的项目战争台，以及新公司的崛起。
未来智能实验室努力于研讨互联网与人工智能未来展开趋向，观察评价人工智能展开水平，由中国科学院虚拟经济与数据科学研讨中心刘锋、石勇、和刘颖创建。
未来智能实验室的主要工作包括：树立AI智能系统智商评测体系，展开世界人工智能智商评测；构建互联网（城市）云脑架构，构成科技趋向标杆企业库并应用与行业与聪明城市的智能提升。
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