⑴ 人工智慧如何嵌入順序存儲
人工智慧的存儲問題應分兩種:
1,臨時存儲。模仿人類的短時記憶。以便實現對比判斷。
2,長期存儲。模仿人類的長期記憶能力。以便需要時調取。
cpu得到的數據流始終是一位接一位的線性數碼,自然就已經是順序發生的。你說的順序存儲或許有別的含義。
只說存儲吧,臨時存儲,cpu內部就可以實現。長期存儲,打開內存或磁碟電路就可以實現。
⑵ 你怎麼看待現在的智能機器人
科技在發展,按照目前的走勢來說,機器人總有一天會智能化的,甚至和人類一樣,懂得自主思考,甚至比人類更聰明,比人類「生存」時間長,因為機器人的記憶和人類記憶方式不同,人類的大腦太復雜了,無法保存記憶在移植到新的身體上,並且保存之前的狀態。而機器人的存儲晶元換到另一個機器人上,就會和以前一樣。不說那麼遠,就說現在,無人駕駛汽車,無人派送快遞,人工智慧設備,各種行業的機器人(服務員,接待,洗碗,送餐,)都有機器人,工廠也很多都是機器或者機器人流水線,甚至無人餐廳,無人超市都會逐漸出現在我們群眾的視野中。
⑶ 人工智慧與存儲大碰撞,到底是新需求還是零火
如今,人工智慧的高速發展,徹底改變了人類的工作方式、生活方式和思維方式,也實現了生產力的整體躍升和社會治理的新變革。隨著計算力的不斷突破,人工智慧的技術也在日趨成熟,越來越多的企業開始將AI技術融入至行業中。
然而,人工智慧在適配行業需求過程中往往會出現慢熱現象,一方面是缺乏需求入口來實現技術顛覆,另一方面則是要面臨行業內新技術攻防戰所產生的阻力。而存儲作為傳統行業,即便經歷過一輪又一輪如軟體定義,超融合,雲計算等技術的市場洗牌,當面對人工智慧技術時,又將如何撬動市場的新需求呢?
基於市場趨勢, 9月8日,業界軟體定義存儲與數據服務公司ProphetStor先智數據首次在北京召開正式媒體見面會,會議由存儲在線總編宋家雨主持,並邀請到冬瓜哥,西瓜哥,狒哥等眾多資深媒體人以趣味對話的形式大開腦洞,深入探討人工智慧如何融入存儲,以及在存儲市場如何進一步推進人工智慧發展等熱門話題。
此次見面會也是先智數據中國領導團隊部分高管的首次亮相。會上,先智數據北京代表處高級總監李曉芳發表了《當人工智慧遇到存儲》的主題演講,通過介紹先智數據的發展歷程,主營業務以及產品解決方案,表明了先智數據未來以人工智慧技術為重要發展方向的市場策略,並進一步闡述了人工智慧與存儲之間的融合創新模式。
先智數據北京代表處高級總監李曉芳
李曉芳表示,公司在成立之初就明確了人工智慧的重要性,所有產品技術宗旨都圍繞"AI融入存儲"這一核心,在存儲系統構建、運維,存儲系統性能提升和可靠性提升等方面,利用人工智慧進行不斷地創新。
據介紹,目前先智數據主要有四款產品:
Federator:帶外存儲資源管理平台,類似OpenStack Cinder、EMC ViPR,但擴展了智能化能力。存儲資源終歸是被動性資源,如果想實現真正的按需調度,必須能夠提前預測。Federator可以通過機器學習認知客戶應用負載變動模式,提前預測應用的性能和容量需求變化,提前調配資源到位。
Stellar Flash:包含智能預測能力的全快閃記憶體陣列和混合塊存儲陣列。功能包括採用流量模型模塊(TMM)和彈性資源控制(ERC)技術進行智能緩存;對磁碟故障進行監測預警,並根據資源和業務負載狀況規劃提前修復數據;支持本地重復數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet:針對當下復雜多變的雲化數據中心場景,基於Federator平台實現,面向業務需求的數據保護解決方案。主要功能包括可設置的自動數據保護,基於應用感知的數據保護,鏡像磁碟容錯和本地保護,無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet:智能化的故障數據分析解決方案。功能為磁碟故障預測,也就是為磁碟"算命",綜合運用了大量機器學習和磁碟故障細節知識,旨在利用人工智慧技術實現精準故障預測,消除因磁碟故障而出現不可預期的QoS波動,同時提升數據可靠性和資源效率。
企事錄張廣彬,《大話存儲》作者冬瓜哥,日知錄技術社區何曉峰,中國雲報郭濤(從左向右)
會上,企事錄張廣彬,日知錄技術社區何曉峰,《大話存儲》作者冬瓜哥,中國雲報郭濤作為嘉賓參與了趣味對話環節,對話深入探討了"存儲行業是否已經夕陽西下?"和"AI是否已經過度炒作?"兩個問題,第一個問題圍繞"存儲行業是否已經夕陽西下"展開,討論在互聯網碾壓下,包括傳統存儲與新存儲的存儲行業未來的發展樂觀與否,以及存儲如何實現價值差異化展開討論,並提出存儲唯一的出路就是智能化,存儲需要感知業務等觀點。
而"AI是否已經過度炒作?"話題,四位嘉賓首先就AI的范圍界定闡述了各自的看法,提出新技術的過度炒作是一個必經的過程,而它們的區別在於能否生存下去等觀點,並就人工智慧在行業內是否具備實用價值,行業與人工智慧的融合形式等進行了討論。
針對市場需求與與發展趨勢,先智數據表示針對AI與存儲的融合,公司產品的具體實踐大致分為兩個階段:
第一階段是智能化提前預判性能和空間資源要求,並提前調配到位,也就是Federator產品所提供的智能化能力。這種智能化成分實際上也體現了新型的存儲資源管理模式。
因此AI與存儲結合的第二階段,在於存儲設備本身可以藉助AI技術構建新型的智能化存儲。智能化的故障數據分析解決方案Disk Prophet的推出就是旨在幫助二次元存儲轉變為三維的智能存儲。因為預測能力可以把磁碟故障這種隨機事件,變成可計劃事件,使得冗餘程度大大降低,破局二次元存儲的可靠性與性能無法共存的困境。
先智數據中國區總經理董唯元在最後的會議總結中表示,先智數據未來會更多專注存儲與AI結合的領域,並延展到運維領域,以目前AI現有的技術幫助運維人員實現存儲運維流程優化以及存儲系統管理自動化。隨著技術的不斷發展,行業劃分在未來將會有新的結合方式,在新的行業格局變化下,先智數據將會是一家介於人工智慧,存儲,運維之間的跨界企業。
⑷ 人工智慧技術基於什麼提供的儲存資源
利用計算存儲資源池和智能演算法為各行業應用提供智能化服務。
在計算機科學中,人工智慧(AI)有時被稱為機器智能,是由機器展示的智能,與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說,「人工智慧」一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯的「認知」功能的機器,如「學習」和「解決問題」。
隨著機器變得越來越有能力,被認為需要「智能」的任務通常會從人工智慧的定義中刪除,這種現象被稱為人工智慧效應。 特斯勒定理(Tesler's Theorem)中的一句妙語說:「人工智慧是尚未完成的事情。」
例如,光學字元識別經常被排除在人工智慧之外,已經成為一種常規技術。現代機器能力通常被歸類為人工智慧,包括成功理解人類語言, 在戰略游戲系統(如象棋和圍棋)中處於最高水平的競爭, 自主操作汽車、內容傳遞網路中的智能路由以及軍事模擬。
⑸ 如何利用微信機器人來實現存儲和查詢功能
在微信公眾號出現的初期,很多大的企業和商家就發覺其作為一款企業品牌和文化的輸出陣地的特質。簡單列舉一下,微信公眾號作為一款企業信息媒介,確實擁有其獨到的優勢:
1、公眾號是根植在微信終端內的,微信是作為個人使用數量和頻率最高的手機APP。
2、企業可以直接將自身的信息品牌服務商品展現給用戶。
3、用戶的直接對話溝通,不存在企業與用戶之外的第三方影響。
我們歸納為,信息溝通的渠道。隨之可以構建的是內容展示與信息服務。舉個例子,好比我們日常時候中與信用卡中心和電信運營商的對話,基本的信息資訊與溝通佔了絕大多數。一個擁有十萬百萬用戶的公眾號,不能做到與用戶良好溝通,信息收集和歸納整理,是很可怕的。但現有階段的微信多客服系統,需要佔用一定數額的人工成本,且增加客服溝通的邊際成本也不低,仍需二次信息需求數據統計。由此可以引進智能機器人回復+少量人工處理的理念,打造智能微信機器人的目的,便是如此。
⑹ 智能機器人是AI的終極目標
智能機器人是AI的終極目標
今天,我們正在擁抱一個萬物智能互聯的新世界。越來越多的物和設備通過網路實現互聯互通,讓數據呈現爆發之勢。數據洪流洶涌而至,數據正在成為技術領域最重要的驅動力。人工智慧AI、自動駕駛、5G和VR/MR等一系列前瞻性技術的出現,令我們有機會充分釋放這些數據的潛能,不斷升級人類生活體驗。我們希望與大家分享並交流英特爾對於前瞻技術趨勢的觀察,探討萬物智能互聯的當下與未來。作為專欄系列文章的開篇,讓我們先從機器人、人工智慧的視角切入,探究數據洪流時代的產業機遇。融合AI與SI推進智能機器人產業機器人作為人工智慧最重要的應用領域,一直飽受關注。好萊塢大片中經常出現的智能機器人為大眾設置了很高的預期,而現實的服務機器人的智能能力遠未達標。伴隨著近來深度學習催熱的這一波人工智慧大潮,智能機器人產業如何破局是一個很重要的問題。我認為兩個方面非常關鍵:一個是人工智慧(AI:Artificial Intelligence)與智能交互(SI:Smart Interaction)深度融合;另一個是智能機器人的安全性。關於安全性我們留到以後再談,今天重點探討AI與SI的融合。AI在學術界有一個比較常用的定義,就是要了解智能的實質,並且要能夠生產出一種像人一樣,以智慧的方式對外界輸入作出反應的智能機器。這個學科的最終目的是讓機器具有智能的反應能力,所以智能機器人可以看做是人工智慧的終極目標。了解智能的實質有兩種辦法:一種是通過哲學或者心理學的方法,從外部觀察人的行為來推測人是以怎樣的智能方式在思考;另外一種是把人腦切開看看神經解剖結構,並且通過腦活動檢測技術和精心設計的實驗來發現智能活動的規律。當我們對智能有了一個認識(未必正確、但至少有了模型),那怎樣把機器變得智能就需要數學家、計算機科學家、自動化專家去鑽研。所以,人工智慧相關的學科很多,除了軟的理論、模型和演算法,還需要依賴硬體落地,比如說需要晶元去給它提供強有力的計算和存儲。對於機器人這種智能體,還需要有復雜的系統控制技術支撐。現在這一波人工智慧的熱潮,實際上也是受益於目前最新的計算和存儲的改進。神經網路技術來自於腦的神經元結構啟發,但它跟腦的處理過程完全不一樣。它是通過大規模的數據去訓練,然後機器從數據中學習一些內在的規律,形成一個模型,再用這個模型去推測新的數據。這稱為一個機器學習的過程,它需要很多的存儲和計算能力,而我們現在正處於一個非常適合它大發展的時代。為什麼非常合適呢?因為受益於摩爾定律,過去20年硬體的能力獲得大幅發展,其中單位成本的計算能力提高1.5萬倍、存儲能力提高3萬倍。通訊技術從有線發展到無線,現在正向5G邁進。這意味著我們不僅可以讓智能機器具有強大的大腦,在需要的時候還可以靈活利用雲端的能力。雲、端結合釋放持續學習和改善的能力。而AI的演算法像深度學習,通過統計和大數據迎來一個非常大的飛躍,它在圖像識別還有語音識別上已經超越了人類的能力。而且我們看到更大的數據也成為了可能,例如一輛無人駕駛汽車一天就產生4TB的數據,而且是不同源的、異構的數據。有了這些數據以後就要考慮怎樣去處理它來產生實時的價值,提供可靠、高質量的服務。現在深度學習一枝獨秀,但是處理這么多種數據完成目標任務只靠這一類演算法是不夠的。所以,NN+X就代表要讓神經網路加各種新的技術,並且要正視人工智慧演算法的局限性。引用一下機器人界也是人工智慧學界的大牛RodneyBrooks教授(人工智慧專家,行為學派傑出代表,美國國家工程院院士,iRobot、RethinkRobotics創始人,Baxter之父,MITCSAIL前主任)的觀點,他主張先不去管用什麼樣的邏輯模型或者什麼樣的神經網路模型去模擬人的思維過程,而要通過實際的智能體去感知,然後去研究怎樣通過全系統優化去做出正確的反應。他認為特別是產業界不要沉迷於某一種技術,重要的是根據實際需要去使用技術,為人類提供價值。他認為第一輪AI可以提供的價值是在五年左右,在輔助駕駛和自動駕駛這個領域,第二輪就是十年左右,可以在助老機器人領域提供很大的社會價值。關於在機器中加入智能能力,整個產業界是在分三步走。首先是把一些不聯網的設備連了網,連網以後設備就有了信息傳遞和更新的能力,同時它也可以結合社交服務提供客戶價值。但這個還不算多麼智能,只算把設備互聯了。第二步就是我們現在所處的智能設備這個級別,其實就是手機上能夠提供的這些智能服務,把視覺、聽覺識別的能力加進去,再結合數據挖掘技術和知識庫提供服務。這些智能機器能夠聽和看,但還不是聽懂和看懂。終極目標是第三步,就是自主機器。現在我們基本上已經跨越了第二步,正在向第三步邁進。但這個發展過程不是線性的,因為從第二步到第三步會越來越復雜,不僅要理解環境和行為,還要能理解人的情緒。因為機器人服務的是人,如果不能理解人的情緒、達到交流共識的話,就沒法提供很好的服務。從CT到RT過程智能機器人就是典型的自主系統。如上圖所示,從現在的計算機技術(CT:Computer Technology)到未來的機器人技術(RT:Robot Technology),需要人工智慧技術與其它技術緊密合作完成「感知-認知-執行」的人機交互閉環。機器人工作在一個開放的環境里,服務的是不願遵守刻板交互規則的普通消費者。從整個交互過程來講有很多不確定性,沒有AI演算法能夠保證不出問題,因此必須結合其它技術來滿足消費者對智能機器人的預期。我認為智能交互(SI)是最佳選擇,因為它可以充分通過機器人的移動性和主動交互能力來利用人這個通用智能體去補足人工智慧。舉兩個例子來說明智能交互的威力。我們知道在視覺識別物體的時候,角度和遮擋都會影響識別效果。對於機器人來講,它可以利用移動性主動選擇一個好的角度、避開遮擋來准確識別物體。再進一步,在場景理解的時候,對於能夠准確分割的物體,如果不能確信是什麼的話(例如凳子還是茶幾),機器人可以主動組織一個問句來詢問人。由此我們可以看出,靈活利用機器人的主動移動和交互能力可以顯著提升整體服務能力,促進智能機器人的產業化。簡而言之,我認為在智能機器人的商業化迭代方面,首先要保證服務能力達標,然後在這個能力要求下選擇合適的人工智慧演算法,配合靈活的智能交互的方案一起去達成這個能力。隨著演算法能力和硬體技術的提高,在保持服務能力的前提下,逐步擴大AI的比重,是通過商業化發展推動AI技術發展的正循環之路。
⑺ 智能機器人系統升級占存儲空間嗎
不佔。
系統升級完成後,下載的升級包會被自動刪除,不會佔用空間。
⑻ 在未來,隨著科學技術的發展,人類有沒有可能把自己的記憶存儲到智能機器人的「大腦」里,形成個體意識
不可能,把記憶儲存到機器人是可以的,但機器人的可執行程序是固定的,超出固定程序的部分為不可執行。