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第四范式+浪潮=AI一体机人工智能的下一落点将会是硬件吗?

归档日期:06-12       文本归类:第一范式      文章编辑:爱尚语录

  今年,MIT将AI评为全球十大突破性技术之首,在我国国务院新一代人工智能发展规划中,2020年AI的产业规模会超过1500亿,今年九月份,据Gartner 企业AI案例研究报告预测,超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的AI解决方案。

  不过,万事开头难,从0开始建设AI,对绝大部分的企业都是头疼的事情,如何才能降低AI的门槛呢?AI领域的独角兽第四范式创始人戴文渊说,这是他们一直致力做的事情,而在9月初,他们和浪潮商用机器联合发布了AI一体机“Prophet AIO”,AI从软件向硬件领域的拓展,未来是否会成为新的行业趋势?

  图灵奖得主、关系数据库的鼻祖JimGray(吉姆-格雷)在2005年,他生前的最后一次演讲时,将人类科学研究的发展定义成为四个范式。

  第一范式是以记录和描述自然现象为主的实验科学,比如1590年,伽利略在比萨斜塔上做的“两个铁球的同时落地”的实验;第二范式是利用模型归纳总结过去记录的现象,比如牛顿三定律和麦克斯韦方程等的理论科学;第三范式是科学计算机出现后,诞生的模拟复杂现象的计算科学;而第四范式,通过大数据让计算机去总结规律的数据密集型科学,已经到来。

  戴文渊所创立的第四范式公司,就是希望用第四范式的理念去改造各行各业,让整个行业变的更加科学,提升行业的方法论。AI对企业的价值,体现在对策略制定的帮助上,机器通过收集分析数据来总结行业规律,展示了相对于人类的优势。“如果这个行业专家总结了10条规律,我们可以总结1000万规律,能够比专家做的更精准,来得到业务效果的提升。”戴文渊举例说,金融行业是他们的重要客户来源,从营销到欺诈、反欺诈,到催收、定价和运营,极大提升了银行的效率,“(第四范式)是工行、中行、建行联合投资的企业,代表了金融机构对我们的认可。”

  在第四范式公司目前超过2000个落地案例中,绝大部分案例都不是第四范式独立完成的,第四范式的角色,是AI平台,不同于行业部分开源机器学习平台,更追求以更低的门槛实现机器学习。“我们用Kolb学习圈——把人类学习分成了理论、行动、反馈、反思四个步骤——打造了一个普通人能理解的机器平台。”在这个基础上,平台做机器学习第一步是接入行为数据、第二步是接入到科学组、第三步模型训练、第四步是模型应用。戴文渊说,相比原本复杂的键盘工作,在第四范式的平台上,机器学习的实现就像在软件上用鼠标点击,以前需要专业的博士做的工作,现在普通的开发者也可以做到。”实际上,操作门槛的降低,意味着平台内部科技含量的提升,这里面最大的科技含量的提升,来自于模型训练的部分如何点下一步——这是我们在国际上领先的一项技术。”

  以库伯的学习圈理论为基础,结合在AI落地应用实践中积累的丰富经验和方法探索,第四范式针对企业AI应用总结提出“BRAIN”人工智能构建方法论,即人工智能应用须具备五大核心要素——Big data(大数据)、Response(反馈数据)、Algorithm(算法)、Infrastructure(计算资源)和Needs(明确的需求),概括为“BRAIN”。在过去的几年,第四范式专注在软件层面,打造出了先知系列产品,满足了在企业AI应用算法、数据等方面的需求,但随着对企业级产品的打磨,在硬件上的补全,成为了第四范式要走的“最后一公里”。

  戴文渊发现,即使坐拥大量优质的金融行业客户,在将产品安装给客户时,依旧会遇到各种痛点,不仅仅是成本上的,还有空间上的,“我们很多客户都很有钱,但没有空间放他的机器”,而在解决这些问题时,硬件是绕不开的环节,无论是提高机器的性价比,还是减少同等效用下机器的数量,都有着广泛的价值。

  在5月初,第四范式开始与浪潮商用机器接触,并进行AI一体机的合作。在业界软硬件一体化最具代表性的例子就是苹果的产品,就像IOS的使用流畅度,普遍优于安卓系统的手机,而在企业级市场,性能的提升意味着更大的效益。

  AI进入IT部门,首先意味着更大的成本,其次,AI带来的决策能力提升,将带来更大的利润,因此在未来,IT部门第一反应考虑的不会是成本,而是性价比。第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟说,假如以前的考虑是如何将10元的成本缩减为8元,以后CIO们考虑的回事,如何在10元的基础上,再投入10元,去提升更高的效率,而今天传统机器的体系架构,其实制约了机器学习的计算发展,也就是说现在市面上的服务器不能让机器学习100%的发动马力。“这里有开发者门槛、软硬件的门槛,客户想低成本、快速和见效地获得AI并不容易。”

  第四范式预测,未来IT市场将随着AI的普及而扩大,AI一体机也将成为企业IT部门的一部分。浪潮集团副总裁、浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧描述了AI一体机在机器学习上的优势:“对高算例来讲,比如说拿来一个确定算法,部署在一台机器上,对这个机器不了解的时候,可能并发3、4个线程,剩下的时间和功耗全都浪费掉了;并发10几个线程,效率就比较高,假设并发到40多,可能访问存储就堵死了,在里面空转,效率还是低;而一体机的目的是把这些东西调校的正好。”

  此次双方合作推出的AI一体机“Prophet AIO”,产品设计基于第四范式先知(Prophet)企业AI核心系统与浪潮OpenPOWER硬件架构的融合集成,产品线负责人表示,部署“Prophet AIO”在相同成本前提下,计算性能提升10倍以上,交付周期从以半年为单位缩短到周级别。胡时伟说,对企业来说,AI落地假如有100个问题,通过软硬件一体化,预计能够减少一半,而通过低门槛和范式大学培训的方式,另外一半也有期望得到解决。而采访中,戴文渊回答提问时确认,未来软硬结合,将会是第四范式的主要方向。

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