隨著人工智能技術(shù)的大熱，其很快會成為重塑企業(yè)IT的核心科技，并讓原本身居高位的行業(yè)巨頭繼續(xù)保持優(yōu)勢。作為技術(shù)領(lǐng)域最具影響力的巨頭，英特爾在這一領(lǐng)域投入了大量資源，并希望借此加快下一代應(yīng)用的開發(fā)。

 

　　　　英特爾豪賭人工智能 開啟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型“冒險(xiǎn)之旅”
　　
　　隨著人工智能技術(shù)在近年來的大熱，作為最老牌科技企業(yè)之一的英特爾自然也不會放過這一發(fā)展契機(jī)。機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能很快會成為重塑企業(yè)IT的核心科技，并讓原本身居高位的行業(yè)巨頭繼續(xù)保持優(yōu)勢。作為技術(shù)領(lǐng)域最具影響力的四大巨頭，英特爾、谷歌、IBM與微軟都在這一領(lǐng)域投入了大量資源，并希望借此加快下一代應(yīng)用的開發(fā)。
　　
　　多年來，PC一直都是英特爾的核心業(yè)務(wù)。但近年來我們已經(jīng)看到英特爾開始了自己的“冒險(xiǎn)之旅”，并向諸如物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛和人工智能等領(lǐng)域展開了投資。有數(shù)據(jù)顯示，人工智能到2020年將發(fā)展成為一項(xiàng)規(guī)模達(dá)到50.5億美元的龐大業(yè)務(wù)集群，而英特爾則希望自己能夠成為這一技術(shù)領(lǐng)域的核心玩家之一。
　　
　　如今的AI技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了諸如圖像、視頻和聲音識別等多個(gè)領(lǐng)域，我們甚至還可以在社交平臺、地圖和在線內(nèi)容的生成領(lǐng)域找到AI技術(shù)的蹤跡。而且，有許多科技巨頭還使用AI技術(shù)中細(xì)分的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等功能設(shè)計(jì)出可以自己識別文字、物體、聲音、動(dòng)作和模式的系統(tǒng)，而這一系統(tǒng)則可以總結(jié)出龐大數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并為用戶提供結(jié)構(gòu)化的有用信息。
　　
　　去年十月，英特爾宣布收購人工智能公司Saffron，再次增加對人工智能技術(shù)的投資規(guī)模。和其他人工智能公司一樣，Saffron技術(shù)旨在通過模仿人類大腦工作方式的算法來從龐大的數(shù)據(jù)集里提取有用信息。不同的是，Saffron專注于研發(fā)“聯(lián)想記憶”技術(shù)，而非像谷歌和Facebook等重度投資的深度學(xué)習(xí)類人工智能。
　　
　　“我們看到了認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的巨大前景，它不僅能夠作為高性能的服務(wù)器處理大量企業(yè)數(shù)據(jù)，而且還能改進(jìn)那些針對殘疾用戶設(shè)計(jì)的設(shè)備，幫助他們感知外界或者處理復(fù)雜的實(shí)時(shí)信息。小設(shè)備也能利用大數(shù)據(jù)，只要它們足夠智能及具備連接性。”英特爾新技術(shù)集團(tuán)總經(jīng)理約什-瓦爾登說道。
　　
　　比如，諸如Alexa、Siri、Cortana和IBM的Watson這些服務(wù)都基于AI算法為用戶提供服務(wù)，而諸如Netflix和Pandora這些平臺則可以利用AI學(xué)習(xí)到的用戶習(xí)慣為其提供節(jié)目和內(nèi)容推薦。
　　
　　目前，英特爾芯片已經(jīng)部署在全球97%包含AI工作內(nèi)容的數(shù)據(jù)中心內(nèi)，該公司旗下Xeon和XeonPhi芯片則是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域使用率最高的芯片產(chǎn)品。從公司路線圖內(nèi)容來看，英特爾未來的主推產(chǎn)品“KnightsCrest”將緊密集成最高配置的英特爾至強(qiáng)處理器與Nervana創(chuàng)新技術(shù)，因此可以為深度學(xué)習(xí)提供極高性能，并通過高速互連網(wǎng)絡(luò)提供前所未有的計(jì)算密度。
　　
　　更加值得一提的是，為了增強(qiáng)在人工智能市場上的競爭力，英特爾不久前宣布收購初創(chuàng)公司NervanaSystems。在成功收購后，該公司表示“與圖形芯片相比，Nervana技術(shù)有望使深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的運(yùn)行速度在未來三年內(nèi)提升100倍”。
　　
　　如果這一預(yù)計(jì)準(zhǔn)確的話，那么這一技術(shù)將可以幫助英特爾開發(fā)出更加復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并幫助數(shù)據(jù)專家更快的解決AI技術(shù)所遇到的問題。