英特尔关于行业创新峰会的公告随着人工智能在各行业应用的深入，智能描绘的美好前景更加触手可及。在实践中，企业如何利用人工智能助推业务发展，将更多期待变为现实？5月18日，IntelOnIndustry创新峰会为您解答！同时，戴尔科技作为本次峰会的金牌赞助商，诚邀您的莅临。请滑动至文末，了解更多大会信息。在这个智能化时代，贴着智能标签的产品遍地开花。许多人购买各种智能设备，希望让生活更美好。然而，有时候你以为买了人工智能，却发现这是一把“人工智障”锁：买了不到三个月，卧室就被反锁了两次。真的和原版相差甚远。当人工智能变成人工智障的时候，所有人都忍不住发问自己的灵魂：“这就是所谓的人工智能吗？就这样？就这样从人工智能变成了‘人工智障’？为什么会这样？”我们可以从人工智能的发展阶段找到答案，从发展水平来看，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能：弱人工智能也被称为狭义人工智能或应用人工智能AI，指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，典型代表如AlphaGo、Siri、手机人脸识别等。在跳棋、象棋、家居、医疗等领域无所不能。智能也称为通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）或全人工智能（FullAI），是指可以完成人类所有工作的人工智能。在这个层面上，人工智能具有感知和自我意识，是真正能够推理和解决问题的智能机器。不同于今天大数据和深度学习训练出来的推理能力，强人工智能和人类一样，可以根据少量的知识逻辑，做出独立的判断和决策，并付诸行动。超级人工智能终极进阶版人工智能，假设计算机程序经过不断发展，人工智能将比世界上最聪明、最有天赋的人更聪明，实现从模仿人类到超越人类的史诗级飞跃.比如我们经常在科幻片中看到的人工智能，具有极其强大的智能、创造力和社交能力，奴役人类、统治地球想必轻而易举。但是，受限于科技水平，强人工智能和超级人工智能还只是停留在幻想阶段。目前我们所能实现的人工智能属于弱人工智能范畴。他们只能在有限的约束和限制下运作，完成事先设定的任务。人工智能之所以成为人工智障，是因为目前的人工智能算法是基于统计的。在深度学习训练中收集和平均大量的一般知识。相关的数据范围提高了准确率，但是准确率永远达不到100%，因为概率和统计根本做不到。所以一旦遇到超出程序设定范围的问题，人工智能就会像弱智一样躺平，比如Siri的“我不知道你在说什么”，天猫精灵的“我不知道该怎么办”做这道题，我会继续学习。”看惯了科幻电影中的超级人工智能，人们对现实中的智能设备抱有过高的期望，难免失望。更高精度、更高形态的人工智能，需要政产学研各方面付出更多的努力和更长的时间。推动人工智能在应用上的进步在实际应用中，人工智能可以整合分散在各个业务环节的数据，促进更好的业务洞察。为了实现预期目标，企业越来越多地部署人工智能。IDC预测，到2026年，全球85%的企业将使用人工智能(AI)，包括机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和模式识别。然而，人工智能的快速发展仍然存在一些障碍。IDC在今年年初发布的《AI Infrastructure View》中指出，专业基础设施能力不足或缺乏往往是人工智能项目失败的原因。AI由许多不同的工作负载组成，每个工作负载都会生成不同的I/O配置文件并具有不同的存储要求。此外，人工智能负载所需的海量数据以越来越实时的方式提供，传统基础设施难以满足其性能、可用??性和可扩展性要求。作为全球领先的IT基础架构提供商，戴尔科技从这些角度出发，推出了经过验证的人工智能解决方案，利用其广泛的基础架构产品组合，包括服务器、存储和网络，使企业更容易在全球任何地方开发、部署和管理各种AI工作负载。、核心、云等服务器和存储方面，在数据采集阶段，存储密集型配置PowerEdge服务器或PowerEdge服务器搭配PowerScale存储，可以满足人工智能负载在可扩展性、处理结构化和非结构化数据方面的需求；模型开发和训练在这个阶段，具有可选加速器和PowerScale全闪存存储的计算密集型PowerEdge服务器是不错的选择。PowerScale由Intel?Xeon?Platinum处理器提供支持，该处理器使用软件定义的基础设施和敏捷的云架构。为PowerScale提供卓越的性能和效率，将完美满足模型开发和训练在并发、处理能力、吞吐量等方面的需求；在推理阶段，具有更轻存储和可选加速器的PowerEdge服务器可以为该阶段提供低延迟和高吞吐量的有效性。针对边缘-核心-云之间的数据传输，戴尔科技提供高速开放网络PowerSwitch；针对人工智能环境下的数据保护和治理，戴尔PowerProtect系列网络恢复解决方案可以帮助企业。通过全球客户解决方案中心，企业可以自由评估和测试，寻找最合适的人工智能解决方案。此外，DellTechnologies还推出了一种即服务模式，允许按需灵活地使用基础设施，以避免过多的前期资本投资。我们还处于人工智能发展的初级阶段。就像一个刚学会走路的孩子。成长需要时间。大家应该对人工智能多一些包容，期待它有更好的发展。
