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人工智能如何适应数据驱动的未来

时间:2018-08-22 11:00  编辑:眼爆科技

人工智能(AI)不再只是存在于让人们对未来充满梦想的科幻小说和主题电影中,如今已广泛应用于从生产制造到医药的各个行业领域。

此外,当今社会主要是数据驱动的。智能手机和健身追踪器等工具大量收集个人数据,而企业则依靠业务数据和专业平台对业务未来发展做出更明智的决策。

人工智能如何适应这个已经拥有大量数据的世界,将如何带来影响?随着人工智能的采用加速,它可能会增加对云计算和数据中心容量的需求,因为企业将会创建大量数据,并提供分析数据的计算能力。

例如,亚马逊网络服务公司表示,在其平台上使用人工智能工具的数量比去年增加了250%。亚马逊网络服务人工智能部门总裁Matt Wood博士日前在召开的纽约AWS峰会上表示,“机器学习正在经历云计算的复兴。我们可以存储尽可能多的数据,并根据需要来调低计算量。大多数的限制和束缚(人工智能的采用)已经融化在云端。”

业务采用将带来更多的人工智能的数据存储

一项研究对北美和欧洲地区的1,000多名IT专业人士在2018年的业务计划进行了调查。调查表明,受访者预计在2018年人工智能的采用率将增加30%。值得注意的是,13%的受访者表示他们的公司已经开始使用人工智能。

这些统计数据有力地表明,企业用户将极大地激发寻找存储人工智能数据有效方法的需求。

用于人工智能数据的技术必须具有一些优良特性来应对人工智能存储和处理。这些特性包括始终可用的充足空间,运行存储系统软件阵列的错误检查,自动化功能,用户友好性, 以及更高的性能。

全闪存系统提供这些优势,使其成为满足人工智能存储需求的理想选择。它们比磁盘阵列的存储速度要快约一千倍。

存储和处理的需求逐渐增加

关于人工智能的另一个重要因素是,随着时间的推移,许多应用程序需要更强大的存储和处理技术。与此类似地,要求其处理速度不能随着新数据的存储而变得迟缓,而必须始终保持快速处理。

例如,深度学习是人工智能的一个子集,它涉及随着数据集的增长而变得更加准确的算法。许多存储系统都是为了容纳大量数据而构建的,但不能将其传送到目的地。但是,人工智能需要能够将数据发送到算法位置的存储技术,从而使智能技术发挥作用。

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