英特尔数据中心事业部副总裁Naveen Rao:如何加速人工智能的 “芯”变革[图]
雷锋网
作者:       2016年12月2日 13:02
英特尔 半导体 计算机 网络 智能手机 手机 FPGA

今天上午,英特尔在北京举办了释放IA,原力拥抱AI时代的年度论坛,英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭;英特尔数据中心事业部副总裁、数据中心解决方案部总经理Jason Waxman;英特尔数据中心事业部副总裁,人工智能解决方案部总经理Naveen Rao;英特尔公司软件与服务事业部副总裁、开发者及产品部总经理William(Bill) Savage;英特尔中国研究院院长宋继强分别做了《AI在中国》;《英特尔,让人工智能加速未来变革》;《人工智能的“芯“突破》;《加速人工智能普及和应用》;《技术深究-英特尔架构和人工智能》的主题演讲。

雷锋网(公众号:雷锋网)率先摘取了人工智能解决方案部总经理Naveen Rao先生主题演讲的精华(其它主题演讲精华将在后续专访文中详细呈现),来和广大开发者一起探讨人工智能面对的技术挑战和应对之道,并希望携手大家一起一起抓住人工智能时代的巨大机遇。

大家早上好,非常高兴大家能够出席今天的AI Day,很抱歉我并不懂中文,但是希望大家能够仔细的听。我的名字叫做Naveen Rao,我是英特尔公司数据中心事业部副总裁,同时也是Nervana系统的前CEO,也就是由英特尔所并购的这家公司,刚才我的同事Jason Waxman也提到。我们所做的事情可以增加英特尔半导体的技术能力,也正处在开发这个市场的前沿,这是非常关键的,我们希望通过技术改变全世界。

在整个行业当中这是非常激动人心的时代,因为现在技术的发展日新月异,我们看到大量新的创新和新的改革。我认为有一些技术已经存在有几年了,现在已经开始开拓新的市场机遇,有新的产品和解决方案的出现。

回顾机器学习

首先让大家了解一下什么是机器学习。机器学习有不同的理念和观点,也就是指从数据当中学习的方法,它能够构建这些数据,通过数据改进自己的性能,这是非常宽泛的一个定义,当然这个概念存在已经有很久了,在学术界当中,包括如何从数据当中进行系统化和架构的学习等。

重磅

直到最近,我们知道更多的数据被生活和工作当中产生,因此就推动了机器学习的需要。这里先跟大家分享一下机器学习的三种不同类型,我不能说只有这三种类型,但是让大家稍微了解一下机器学习的世界。

重磅

我们最近经常听到一个的词语叫做监督学习,比如说我有一些图片、标识,这个标识是贴在我的数据上的,比如说一个人的面部识别,这个数据的标识就代表他的名字,这个名字可以联到计算机当中,计算机就可以学习,或者将这种输入的数据,将他的名字和图片连在一起。

另一个词语是非监督学习。通常我们需要用到它的场景,是在很难真正找到具有潜在的、可使用的数据架构,而且前提是你一开始还不了解这个架构的详情。如果说你想学一个语言,你先要听它,被动的学习它这样的语言,了解它的发音,了解它的语音语调,至少要形成一个语言的框架之后才能开始真正学习这个语言。虽然目前这还是机器学习的一个难点,但我们正在不断推动这方面的研究。

非监督学习讲完了之后,开始给大家讲一下强化学习。比如说就像培训你自己家的宠物一样,你是希望它有一个正面的反映,你想要的反映,负面的反映,如果你不想要的反映你就惩罚它,就像你训练你家的狗或者猫一样,这是强化学习的概念。

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