智能AI策略：AI如何渗透到你的设备和云端？

目录

1. 智能AI策略的起点
2. AI的体系化方法
3. AI系统的多样性工作负载
4. 硬件系统中AI的挑战
5. AI生态系统的重要性
6. 开发到部署的关键
7. AI的未来：从多模态知识到认知AI
8. 可解释和负责任的AI
9. 人类为中心的AI
10. AI的未来展望

🚀 智能AI策略的起点

作为英特尔的AI战略和执行副总裁，智能AI策略对我来说是一个巨大的挑战。AI是一项非常广泛的工作负载，在各个领域都有应用。从智能手机到云端，从客户端到边缘设备，AI无处不在。对于像英特尔这样的公司来说，构建客户端到高端台式机再到边缘设备的全方位解决方案，是一个宝贵的机会。我们拥有软件生态系统、硬件资源以及一切必要的条件来实现这一目标。因此，最关键的是确保我们能够统一AI的方向并朝着我们设定的一个方向进行执行。我们的目标是让AI无所不能，这使得整个过程变得令人兴奋。在英特尔，我们有能力确保AI的成功部署。

🏢 AI的体系化方法

将AI视为系统是十分重要的。AI是一个异构的工作负载，它包含了许多不同的方面。通常人们会误把AI与深度学习或推理等混为一谈，但其实AI远比这个要复杂得多。真实世界的应用通常涉及到多个传感器或多个数据源。我们要区分哪些数据需要预处理，哪些需要数据挖掘，如何进行感知融合，以及深度学习的训练和部署等。AI的应用方式多种多样，无非是要进行计算、采取行动和执行一些任务。因此，必须针对具体的应用场景，制定系统级别的解决方案。在系统级别，我们需要考虑的约束条件有很多，比如延迟要求、温度限制、功耗等。根据这些限制条件，我们需要开发和部署相应的解决方案。但无论如何，从硬件系统和生态系统的角度来看，设计一个完美的解决方案所需要考虑的只有两个方面：内存管理和数据传输。这两个方面一直是计算的关键瓶颈，解决它们对于实现高性能的AI至关重要。此外，客户关键绩效指标（KPI）的不同也需要考虑进来，如延迟、吞吐量、功耗以及性能与功耗比等。AI的系统开发和部署过程中必须充分考虑这些因素。

🌐 AI系统的多样性工作负载

AI工作负载的多样性非常丰富，它不仅仅局限于深度学习。一个应用中可能涉及到多种数据类型，比如图像、视频、语音等。如何将这些数据整合在一起，创建有意义的结果是一个重要的问题。无论是传统的机器学习、深度学习还是统计学习，在构建AI模型时都需要采用多种方法。此外，我们还需要对安全性和隐私等因素进行考虑。AI工作负载不仅仅是指深度学习，它更应该被视为一个系统级的应用。

💡 硬件系统中AI的挑战

在AI的硬件系统中，我们面临着一些挑战。首先是如何充分利用已有的硬件资源，以获得更好的性能。其次是如何在开发过程中满足多样化的需求，包括延迟、吞吐量、功耗等。AI的客户关键绩效指标与传统的硬件系统有所不同，需要一种全新的设计方法来解决这些需求。因此，在构建AI硬件系统时，我们必须解决内存管理和数据传输这两个关键问题，以确保能够获得有意义的性能提升。

🌱 AI生态系统的重要性

AI生态系统在AI的开发和部署过程中起着至关重要的作用。如果一个AI加速器难以使用，开发人员很难从中获得良好的性能，那么无论它有多么先进都没有意义。可靠性和性能是AI生态系统中最关键的问题。我们需要一个完善的软件工具链，使开发人员能够轻松地获得高性能的结果。AI生态系统的发展对于AI的长远成功至关重要，它将决定AI的实际价值和商业应用。

💻 开发到部署的关键

在将AI模型从开发到部署的过程中，时间非常重要。开发人员需要的是快速的、高效的工具链，能够让他们轻松地将模型部署到目标平台上。这与硬件提供商的软件支持紧密相关。因此，在构建AI系统时，我们需要确保开发者可以通过简单易用的方式获得高性能。我们需要将软件与硬件结合起来，以提供开箱即用的解决方案。对于AI的成功部署来说，软件工具链的重要性不容忽视。

🔮 AI的未来：从多模态知识到认知AI

对于AI的未来发展，我们可以有很多的想象。目前，我们将语音、文本和图像处理看作是独立的任务，但未来的AI将能够将多种输入数据类型整合在一起，从而创造出有意义的结果。例如，对于一个猫来说，无论是在图片中表示、说出来还是用其它语言表达，它始终都是猫。未来的AI将能够利用多模态知识，从这些数据中提取出有意义的信息。此外，组合AI也是一个重要的方向，我们可以利用不同的分析技术来取得有意义的结果，其中包括经典的机器学习、深度学习和统计学习等。另外，人工智能还有一个发展方向是人工通用智能，即具备类似人类思维的智能。最近，有报道称AI模型可以解决数学奥赛问题，而且其准确率可以达到54%左右。未来的AI将变得更加智能，具备类似人类的认知和问题解决能力。此外，可解释和负责任的AI也将成为未来发展的重点。人们对于AI做出的决策希望能够得到解释，他们关心的是为什么AI会做出这样的决策，它的推理过程是什么样的。同时，我们还要考虑人类的中心性，我们使用AI时要确保其对社会的好处，并保证透明度、公平性和安全性。未来的AI发展将充分考虑到这些因素。

⚖️ 可解释和负责任的AI

当我们部署AI模型时，我们经常会忽略一个重要的问题，那就是生态系统的影响力。在工业界中，有许多新的加速器被开发出来，但人们常常忽视了对开发人员的影响。事实上，开发人员是AI工作负载中非常重要的一环，他们通常使用高级语言进行开发。即使你开发出了最先进的加速器，如果使用起来不方便或无法获得良好的性能，开发人员是不会采用的。因此，生态系统对于加速器的商业化非常关键。这是一个软件问题，我们必须确保开发人员能够轻松地获得高性能的结果，而不需要编写复杂的代码来针对特定的加速器。开发到部署的时间非常重要，能否快速、高效地将模型部署到目标平台上决定了AI的成功与否。因此，我们需要确保软件工具链的可用性和易用性。

🌟 人类为中心的AI

作为一个生活在AI领域的人，我对这项工作负载非常着迷。不管你走到哪里，人们都在谈论着AI。有些人完全是炒作，但有些人所说的确实有一定道理。对于了解AI的人来说，他们会思考未来几年AI的发展方向。在未来的3、5、7年里，我们将能够做到今天甚至不可想象的事情，因为有了AI的存在。在未来，AI将成为我们生活中司空见惯的一部分。我们将能够整合不同的数据类型并创建有意义的结果。人工通用智能将成为现实，我们将具备类似人类的智能和解决问题的能力。在AI的领域里，有很多的炒作，但也有很多真正应用的地方。我们需要看到多少是研究，多少是真正能为客户创造价值的商业化应用。AI是一个充满挑战和机遇的领域，它将随着时间的推移不断发展。我迫不及待地想看到AI的发展如何塑造这个领域。

📌 AI的未来展望

AI的未来发展是无法预测的，但是我们可以对它进行一些展望。AI将成为我们生活中不可或缺的一部分。我们将能够将多种数据类型整合在一起，从而创造出有意义的结果。AI将涉及到多个领域，包括多模态知识、复合AI、可解释和负责任的AI以及认知AI。在未来的几年里，我们可能会看到更多这些方面的发展。AI是一个令人着迷的领域，它在不断发展。对于AI的未来发展，只有想象力能够限制我们。它既是一个挑战，也是一个机遇。希望通过AI的发展能够为社会带来更多的好处。

Reference:

1. Cyber Security Inside episode with Kavitha Prasad
2. AI Strategy and Execution at Intel