人工智能這個詞語很多人并不陌生，已經(jīng)存在了60多年了。不過，直到最近人工智能才真正火起來。這緣于2016年年初，谷歌發(fā)起那場AlphaGo與韓國名將李世石的圍棋大戰(zhàn)，舉世矚目，最終結果令世人轟動，機器人獲得了勝利，隨后又組織了幾場人機大戰(zhàn)，最終都以機器人獲勝而告終，這不得不讓人感嘆人工智能技術的厲害之處。而后，隨之關于人工智能的話題不斷，很多互聯(lián)網(wǎng)大佬也對人工智能的未來持樂觀態(tài)度，在人工智能領域加大研發(fā)投入。人工智能簡稱AI，是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，主要是研究通過機器來代替人類智能才能完成的復雜工作，將復雜、枯燥、重復性的工作交給計算機來完成。雖然人工智能概念在上世紀五十年代就提出來了，但受限于當時計算機的計算能力，一直沒有顯著的技術進展。如今，隨著計算能力越來越強，云計算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術的出現(xiàn)，讓人工智能有了可依賴的現(xiàn)實技術基礎。當然，人工智能也來自于數(shù)據(jù)中心，在數(shù)據(jù)中心里有計算、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡資源，這些是人工智能能夠生根發(fā)芽的土壤，人工智能可以在數(shù)據(jù)中心得到最大程度的應用。
為何說數(shù)據(jù)中心是能夠?qū)?a href=http://www.yizongshi.cn/index.php?m=content&c=index&a=infolist&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD style='color:#57A306' target='_blank'>人工智能技術發(fā)揚光大的最好環(huán)境呢?首先，人工智能的算法要依賴海量數(shù)據(jù)，利用海量的樣本進行機器學習，這樣算法才是最優(yōu)的，如果樣本不夠，就會導致算法不準確甚至錯誤的。就拿AlphaGo下棋來說，AlphaGo要提前學會圍棋的規(guī)則，這個不難實現(xiàn)，關鍵是要根據(jù)對方下的每一步棋接招，最終能戰(zhàn)勝對方，這就需要AlphaGo學習很多圍棋戰(zhàn)法，當看到對方下的棋招時，和自己曾經(jīng)學習的棋招關聯(lián)起來，這樣才能取得勝利，AlphaGo的知識庫是否豐富就是獲勝的關鍵了。數(shù)據(jù)中心天然就是一個海量數(shù)據(jù)庫，每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長，有了這些數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)技術去分析，就能得到很多有意義的數(shù)據(jù)，人工智能再對這些數(shù)據(jù)進行學習，往往能獲得意想不到的收獲;其次，人工智能要依賴計算，只有高速的計算能力才能在短時間完成指定的任務?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心利用網(wǎng)絡進行分布式計算，如此大大提升了計算能力，單位時間內(nèi)計算速度越來越快。人工智能設備在做任何工作時都要計算，然后根據(jù)計算結果發(fā)出操作指令。試想如果AlphaGo和李世石下圍棋，AlphaGo沒走一步棋都要計算個幾天顯然是不行的。實際上，AlphaGo是瞬間完成的，下棋速度要比李世石快得多，而且下的還好，這依賴的就是后臺強大的計算能力。數(shù)據(jù)中心是什么地方?這就是計算中心，最不缺的就是成千上萬臺的服務器，都可以加入到計算數(shù)據(jù)中來，顯然這是人工智能最喜歡的;第三，人工智能要依賴計算成本的下降，數(shù)據(jù)中心的大力發(fā)展與普及，使得單位計算成本變得很低，人工智能不再是貴族的游戲，誰都可以玩玩人工智能，人工智能不再那么遙不可及，成本已不再是人工智能面前的攔路虎。數(shù)據(jù)中心建設的規(guī)模越大，計算成本就越低，人工智能才有機會發(fā)揮作用。
當然，人工智能與數(shù)據(jù)中心是相輔相成的關系，你中有我，我中有你。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供更多的技術支撐與創(chuàng)造無限可能，人工智能也給數(shù)據(jù)中心帶來巨大的利益，特別是在應用到機器人技術時，將其部署到網(wǎng)絡中并進行物理調(diào)整。人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)中心，而數(shù)據(jù)中心的發(fā)展也將離不開人工智能。首先就是數(shù)據(jù)中心管理與控制。未來都是軟件定義數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心里所有的管理和控制都由控制器來完成，這個控制器由人來完成管理。但是人的精力是有限的，能力更是有限的，如果有人工智能接管，結果將大為不同，其利用機器學習的能力，將以往的管理數(shù)據(jù)學習一遍，同時進行智能分析，從而得到客觀準確的決策，這比人為利用各人經(jīng)驗去判斷準確得多?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心技術涵蓋面非常廣，靠幾個人去學習和掌握幾乎不可能，而靠機器學習則很容易，它可以快速記憶下海量的技術特性，通過學習便可以掌握控制器的操作，更好地進行數(shù)據(jù)中心管理;其次是數(shù)據(jù)中心的能耗。數(shù)據(jù)中心是能耗大戶，巨額的電能費用已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心高速發(fā)展的瓶頸，數(shù)據(jù)中心開始想盡一切辦法去降低能耗。可以利用人工智能技術進行數(shù)據(jù)中心的PUE數(shù)值計算，再根據(jù)PUE值反推哪些因素對PUE影響最大，再去優(yōu)化這些部分，從而達到降低能耗的目的，提升數(shù)據(jù)中心運行效率。第三是數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)加工。數(shù)據(jù)中心擁有海量數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術可以對這些數(shù)據(jù)進行分析，得到一些有價值的信息。同樣可以利用人工智能，對這些數(shù)據(jù)進行深度分析，將這些數(shù)據(jù)進行過濾、整理、組建各種模擬模型，這些加工后的數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生巨大的價值，價值的大小取決于數(shù)據(jù)量大小和人工智能算法的優(yōu)劣。如果是數(shù)據(jù)中心的運行數(shù)據(jù)，則可以通過人工智能計算獲得提升數(shù)據(jù)中心運維水平機會;如果是數(shù)據(jù)中心的存儲數(shù)據(jù)，則可以通過人工智能計算獲得某些行業(yè)市場狀況，人員特征的分析等等。
事實上，目前在數(shù)據(jù)中心的很多領域中都開始出現(xiàn)人工智能，與人工智能相關的運算在數(shù)據(jù)中心中已經(jīng)占據(jù)了10%的比例，并在迅速增長，兩者結合得越來越緊密。人工智能將數(shù)據(jù)中心變得更加高效、更具成本效益和安全性，使數(shù)據(jù)中心更為智能。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供一切基礎計算工具和環(huán)境，數(shù)據(jù)中心和人工智能兩者相輔相成，互為促進與發(fā)展。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
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