Концепция искусственного интеллекта была впервые предложена на Дартмутской конференции в 1956 году. В последующие более чем полвека, благодаря непрерывному развитию и совершенствованию соответствующих теорий, алгоритмов и вычислительных мощностей, искусственный интеллект, наконец, в последние годы положил начало настоящий «кульминационный момент» и стать важным краеугольным камнем четвертой промышленной революции. В частности, популярность генеративного искусственного интеллекта в прошлом году позволила бесчисленным отраслям увидеть его безграничные возможности в улучшении операций с клиентами, продаж и маркетинга, а также методов разработки программного обеспечения.
Помимо широко известных отраслей медиаконтента, таких как новости, кино и телевидение, а также творчества, в которых непосредственно применяется AIGC, разрушительный эффект искусственного интеллекта усиливается в различных отраслях. Многие компании осознали положительную роль ИИ в улучшении своей деятельности. конкурентоспособности бизнеса и пытаются создать современный искусственный интеллект, интегрированный в различные бизнес-модели. Но нельзя отрицать, что, несмотря на то, что все слои общества очень положительно относятся к ИИ, промышленное применение ИИ все еще находится на стадии исследований.
«Интересно то, что когда вы продолжаете слышать всевозможные новые заявления и новые разработки в отношении ИИ, как сегодня, это означает, что ИИ еще не достиг повсеместного распространения. А когда вы больше не слышите об ИИ, он проник во все сферы жизни. повсеместно в работе и жизни отдельных людей и каждого предприятия», — заявил Тан Цзюн из отдела сотрудничества Intel в области технологий программного обеспечения в Китае, на конференции Intel Enterprise AI Open Software Ecosystem Media Sharing Conference несколько дней назад.
Как сказал Тан Цзюн, хотя искусственный интеллект прошел стадии машинного обучения, глубокого обучения и генеративного ИИ, предстоит еще пройти долгий путь, прежде чем «ИИ будет повсюду» в истинном смысле этого слова. Чтобы по-настоящему внедрить корпоративный ИИ и помочь предприятиям развиваться, Intel на протяжении многих лет стремится создать открытую экосистему ИИ, реализуя сотрудничество в области ресурсов с экологическими партнерами и исходя из реальных потребностей клиентов для создания диверсифицированного ИИ на основе богатого программного обеспечения. стек Решения для содействия модернизации бизнеса предприятия.
По мнению Intel, продвижение повсеместного распространения ИИ требует рассмотрения трех аспектов:
Во-первых, это ускорение инноваций . В настоящее время разработано множество удивительных генеративных ИИ и больших моделей, но будь то изображения Винсента или видео Винсента, эти приложения еще не были по-настоящему внедрены на предприятиях, и они все еще далеки от создания реальной системы «высвобождения производительности». До «убийственного применения» еще далеко. Поэтому необходимо предоставить разработчикам больше удобства и стимулировать их к развитию и внедрению инноваций.
Для ускорения инноваций ответом Intel является «открытость», что означает предоставление более открытых платформ ресурсов для индивидуальных и корпоративных разработчиков программного обеспечения и приложений, включая PyTorch, TensorFlow, Python и т. д., через эти программируемые открытые среды, которые могут помочь. все больше разработчиков внедряют инновации в приложениях. В то же время, чтобы обеспечить единообразие работы различных аппаратных платформ, Intel также предоставляет большое количество инструментов с открытым исходным кодом, таких как oneAPI и OpenVINO, которые помогают разработчикам добиться гибкой разработки на различных гетерогенных платформах без перепрограммирования.
Кроме того, чтобы избежать возможных проблем «галлюцинаций» в рассуждениях ИИ, Intel также будет использовать различные программные модули для повышения надежности и точности рассуждений всего решения на основе использования надежных данных.
Второе — максимизация ценности . Нынешний ИИ все еще находится на стадии развлечения и далек от стадии создания реальной ценности. Поэтому предприятиям необходимо распределять наиболее подходящие рабочие нагрузки по наиболее подходящим платформам, чтобы сократить расходы и одновременно оптимизировать использование ресурсов.
«По сравнению с облачными вычислениями, структура затрат на ИИ демонстрирует совершенно иную тенденцию. Экономическая эффективность облачных вычислений обусловлена эффективным планированием использования ЦП, то есть распределением времени простоя ЦП между разными пользователями для снижения затрат на один пользователь, но в эпоху искусственного интеллекта у ускорителей искусственного интеллекта нет так называемого свободного времени. Чтобы максимизировать эффективность, нам необходимо распределить различные рабочие нагрузки ИИ на наиболее подходящей аппаратной платформе. Например, некоторые задачи ИИ подходят для выполнения в облаке, тогда как другие задачи больше подходят для выполнения на периферийных устройствах или на стороне устройства. Распределение нагрузки на разные аппаратные платформы действительно помогает сэкономить затраты», — заключил Тан Цзюн.
Третье — гибкое развертывание . Применение ИИ включает в себя обширный и сложный стек программного и аппаратного обеспечения от облака до периферии. Различные модули развертываются на разных платформах и имеют разную эффективность. Поэтому то, как гибко развернуть ИИ-решения на этих разнородных платформах, также является большой проблемой.
Фактически, не существует компании, которая могла бы самостоятельно предоставить полные решения ИИ. Помощь со стороны поставщиков приложений и поставщиков баз данных также является неотъемлемой частью. С этой целью Intel предложила концепцию «деконструкции» решений ИИ, то есть разделения. сложные решения на более мелкие модули позволяют различным партнерам сосредоточиться на своих областях знаний, а также позволяют гибко развертывать и оптимизировать решения искусственного интеллекта на различном оборудовании.
Чтобы позволить предприятиям быстро развертывать генеративный искусственный интеллект, как можно скорее применять новые технологии и алгоритмы, а также укреплять функциональную совместимость и технологию RAG в гетерогенных экосистемах, Intel также объединила усилия с партнерами для запуска OPEA, целью которого является интеграция кода различных производителей и модули для формирования комплексного решения искусственного интеллекта.
Являясь открытой и прозрачной платформой, OPEA позволяет разработчикам и предприятиям лучше понять их вклад и точки оптимизации, а также избежать серьезных переделок, вызванных выбором неправильной крупной модели или других технологий. На данный момент OPEA привлекает глобальную аудиторию. к ним присоединились отечественные производители, и ожидается, что к ним присоединятся и другие китайские партнеры из индустрии программного обеспечения.
Как говорится, одно дерево не может создать лес. Когда появляется тенденция в области технологий искусственного интеллекта, для конечных пользователей чрезвычайно важны открытые, надежные и простые в развертывании стратегии. Это также является основой сотрудничества Intel со всей экосистемой, чтобы полностью способствовать расширению бизнеса и раскрытию потенциала. корпоративный искусственный интеллект, Intel также достигла тесного сотрудничества со многими компаниями, включая Orient Guosen, Hisin Zhisheng и Xinghuan Technology.
Oriental Guosen — компания-разработчик программного обеспечения, специализирующаяся на больших данных, облачных вычислениях и искусственном интеллекте и обслуживающая многие области, такие как коммуникации, финансы и промышленность. За последние пять лет Oriental Guosen сотрудничала с Intel в различных областях передовых компьютерных технологий. и объединился с Intel для запуска серии обучения и продвижения многофункциональных машин «Staff», вице-президент и генеральный директор Oriental Guoxin Технический директор Чжа Ли сказал: «Универсальное машинное приложение «Staff» совпадает с OPEA на уровне предприятия. Платформа искусственного интеллекта корпоративного уровня надеется иметь собственную, проприетарную, приватизированную аппаратную платформу для развертывания и такую отраслевая модель объединяет это программное и аппаратное обеспечение вместе и доставляет их корпоративным пользователям в готовом виде».
Будучи одной из первых компаний в Китае, занимающихся бизнесом, связанным с искусственным интеллектом, Haixin Zhisheng также начала активное сотрудничество с Intel. По словам Мэн Фаньцзюня, генерального менеджера Haixin Zhisheng, когда многие компании внедряют графические процессоры для решения проблем искусственного интеллекта, Компания Haixin Zhisheng сообщила, что Xinzhisheng использует программное обеспечение OpenVINO и oneAPI, предоставленное Intel, для увеличения применимой ширины процессора и улучшения производительности вывода ИИ на недавно выпущенном процессоре Intel Xeon.
Основанная в 2013 году компания Starring Technology, которая специализируется на исследованиях и разработке крупных моделей, баз знаний, векторных библиотек и других продуктов, также поддерживает тесные отношения сотрудничества с Intel Чжан Лэй, генеральный менеджер отдела экологического сотрудничества компании Starring Technology. сказал в интервью, что Starring Technology Версия Wuya·Wenzhi AIPC, разработанная в сотрудничестве с Intel, может эффективно решить проблемы пользователей, связанные с недостаточной мощностью облачных вычислений и безопасностью данных. Это не только устраняет недостаток ресурсов облачных вычислений, но также обеспечивает более безопасное и гибкое локальное решение для приложений искусственного интеллекта для пользователей, которые не могут или не хотят загружать конфиденциальные данные в общедоступное облако.
От теоретических исследований прошлого века до сегодняшнего увлечения генеративным искусственным интеллектом, искусственный интеллект постоянно меняет жизнь и общество. Сегодня все больше и больше компаний активно изучают возможности ИИ в реализации ценности бизнеса. Корпорация Intel, ведущий производитель полупроводников, стремится помочь компаниям с помощью открытых, масштабируемых программных и аппаратных платформ, а также комплексных решений. ИИ. «Что касается Intel, мы не будем обсуждать конкретные технологические операции или детали трансформации процессов ИИ напрямую с предприятиями, но предоставляемая нами структура может предоставить предприятиям руководящий документ, аналогичный синему документу или официальному документу, который содержит общие шаги и концепции. Такие документы указывают на ключевые шаги и элементы, которые предприятиям следует учитывать при внедрении технологии искусственного интеллекта», — сказал в конце Тан Цзюн.