人工智能的核心是什么?為何使用事件驅(qū)動(dòng)平臺(tái)部署AI?

人工智能將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過這篇文章，小編希望大家可以對(duì)人工智能的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、人工智能的核心是什么

隨著元宇宙概念的興起，AR/VR與人工智能的結(jié)合備受關(guān)注。想要構(gòu)建元宇宙，“沉浸感”至關(guān)重要，而兩者的融合，將推動(dòng)全新的用戶體驗(yàn)以及人們與世界互動(dòng)的新方式。Frost&Sullivan預(yù)測(cè)，到2025年，AR和VR技術(shù)全球市場(chǎng)將達(dá)6614億美元。

近日，商湯科技數(shù)字空間事業(yè)群數(shù)字文娛事業(yè)部總經(jīng)理欒青接受了《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者的專訪，分享了對(duì)于AR/VR與AI結(jié)合的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)的看法。

欒青認(rèn)為，AI是把現(xiàn)實(shí)世界數(shù)字化的重要工具。有了人工智能，就可以在虛擬世界里更快生成人、物、場(chǎng)景，大大降低元宇宙的構(gòu)建門檻和成本。AR/VR與AI的結(jié)合，能跨行業(yè)解決很多不同問題。除了游戲、社交外，在工業(yè)、建筑、醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域，也有比較多的應(yīng)用空間。

不過，欒青也指出，目前相關(guān)產(chǎn)業(yè)還是處于初期發(fā)展的階段，不管是硬件體驗(yàn)、內(nèi)容生成平臺(tái)，還是所涉及的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、授權(quán)認(rèn)證系統(tǒng)等均需時(shí)間來建立。五年通常被認(rèn)為是硬件的一個(gè)迭代周期，而最終的成熟時(shí)間依然很難預(yù)測(cè)。但在終極的數(shù)字世界建立之前，會(huì)有比較多的雛形形態(tài)，能夠解決日常生活中的一些問題。

人工智能的核心，在于持續(xù)把現(xiàn)實(shí)世界數(shù)字化

二、使用事件驅(qū)動(dòng)平臺(tái)部署人工智能

如今，許多大型組織正在部署具有事件驅(qū)動(dòng)平臺(tái)的人工智能 (AI) 模型，以解決利用企業(yè) AI 的兩個(gè)常見挑戰(zhàn)。首先，為了滿足他們的數(shù)據(jù)需求，企業(yè)通常需要各種基于不同機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)、深度學(xué)習(xí)和 AI 語(yǔ)言、框架、工具和系統(tǒng)的模型類型。這些模型與各種部署方式相關(guān)聯(lián)，使用 PyTorch、scikit-learn、XGBoost、DJL.AI、spaCy、TensorFlow、ONNX、PMML、Apache MXNet 和 H2O 等工具。因此，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)工程師需要在具有不同特征和限制的不同部署環(huán)境中部署他們的模型，這使得訪問和管理模型變得復(fù)雜。

使用事件驅(qū)動(dòng)平臺(tái)部署 AI 是在流式應(yīng)用程序中集成模型訪問的好方法。組織可以部署和利用所有可用的庫(kù)、框架和模型，作為具有開源模型服務(wù)器和流平臺(tái)的事件驅(qū)動(dòng) AI 平臺(tái)的一部分。這簡(jiǎn)化了操作、提高了靈活性、實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)持久性、增加了無限存儲(chǔ)、提高了彈性并實(shí)現(xiàn)了近乎無限的可擴(kuò)展性。

其次，事件驅(qū)動(dòng)的 AI 平臺(tái)使企業(yè) AI 的訪問民主化，因?yàn)椴捎脝蝹€(gè) AI 平臺(tái)的障礙低于采用多個(gè)平臺(tái)。技術(shù)和非技術(shù)用戶現(xiàn)在都可以實(shí)時(shí)訪問通過流分析增強(qiáng)的模型分類結(jié)果。這為組織提供了許多好處——許多用例不僅需要人工智能應(yīng)用程序，而且還需要組織內(nèi)外的各種類型的用戶都可以訪問它們。事件驅(qū)動(dòng)的 AI 平臺(tái)需要許多關(guān)鍵功能，以便為所有用戶提供對(duì)模型的實(shí)時(shí)訪問。該平臺(tái)需要為非開發(fā)人員和公民數(shù)據(jù)科學(xué)家提供自助分析。這些用戶必須能夠訪問訓(xùn)練、上下文或查找所需的所有模型和任何數(shù)據(jù)。該平臺(tái)還需要支持盡可能多的不同工具、技術(shù)、筆記本和系統(tǒng)，因?yàn)橛脩粜枰ㄟ^盡可能多的渠道和選項(xiàng)訪問所有內(nèi)容。

此外，幾乎所有最終用戶都需要訪問其他類型的數(shù)據(jù)(例如，客戶地址、銷售數(shù)據(jù)、電子郵件地址)以增強(qiáng)這些 AI 模型執(zhí)行的結(jié)果。因此，該平臺(tái)應(yīng)該能夠?qū)⑽覀兊哪Ｐ头诸悢?shù)據(jù)與來自不同面向事件的數(shù)據(jù)源(例如 Twitter 和 Weather Feeds)的實(shí)時(shí)流結(jié)合起來。這就是為什么我構(gòu)建 AI 平臺(tái)的首選是使用Apache Pulsar 等流媒體平臺(tái)。

Pulsar 是一個(gè)開源分布式流和發(fā)布/訂閱消息傳遞平臺(tái)，它允許您的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序與多種應(yīng)用程序類型進(jìn)行交互，從而使無數(shù)用戶能夠使用您的 ML 應(yīng)用程序結(jié)果。Apache Pulsar 也是一個(gè)通用平臺(tái)，能夠處理所有可能的消息傳遞應(yīng)用程序和用例，因?yàn)樗С执蠖鄶?shù)語(yǔ)言和系統(tǒng)中的主要消息傳遞協(xié)議和客戶端。您將能夠與 Spark 流應(yīng)用程序交換消息，生成和/或使用消息。

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