人工智慧技術的存儲資源

A. 人工智慧需要什麼基礎

1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容。
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等
要進入人工智慧行業，首先要有一定的數學功底，因為人工智慧不同於app開發，網頁開發、游戲開發等傳統的互聯網職位，先看看51cto學院人工智慧的課程，會有不少幫助。人工智慧是從數學中的「逼近理論」逐步演化而來的，當今人工智慧所使用的方法，最開始的時候大部分是數學家為了逼近某些比較難表示的非線性函數而使用的。後來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統計學家，開始嘗試用這套「逼近理論」解決一些分類問題。逐步發展成為現在的人工智慧局面。現在屬於人工智慧行業發展初期，各種可用的api函數都比較少，所以自己編寫演算法是必須要會的。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

B. 人工智慧如何嵌入順序存儲

人工智慧的存儲問題應分兩種：
1，臨時存儲。模仿人類的短時記憶。以便實現對比判斷。
2，長期存儲。模仿人類的長期記憶能力。以便需要時調取。
cpu得到的數據流始終是一位接一位的線性數碼，自然就已經是順序發生的。你說的順序存儲或許有別的含義。
只說存儲吧，臨時存儲，cpu內部就可以實現。長期存儲，打開內存或磁碟電路就可以實現。

C. 人工智慧技術的應用成熟度高嗎

就目前而言，人工智慧在機器學習、深度學習和大數據的幫助下，已經取得了十分巨大的進展。在前不久阿爾法狗與人類頂尖棋手的人機大戰中，阿爾法狗打敗人類獲得勝利，使得人工智慧的熱度大增。人們不禁在思考一個問題，當人工智慧變得越來越復雜，越來越聰明，能夠幫助我們解決越來越多的問題時，這是否說明人工智慧技術的應用成熟度已經運用得非常高了呢？下面一起來了解一下吧。
人工智慧技術的應用成熟度是不是十分高呢？其實並不是這樣的，人工智慧的發展已經有了幾十年了，雖然時間很長，但是仍然還處於一個比較早期的發展階段，其應用主要集中在弱人工智慧和垂直行業相結合的領域。人工智慧技術是基於基礎層提供的存儲資源和大數據，通過機器學習建模，開發面向不同領域的應用技術，包含感知智能及認知智能兩個階段，而感知智能如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等，認知智能如機器學習、強化學習、對抗學習、自然語言理解等。
如果從產業鏈上看，人工智慧產業鏈包括像大數據和雲計算等等的基礎支撐技術、像機器學習和深度學習的人工智慧技術及像語音和對話以及識別的人工智慧應用三個層面，其中基礎技術支撐由數據中心及運算平台構成，即計算智能階段，包括數據傳輸、運算、存儲等；人工智慧應用主要為人工智慧與傳統產業相結合，以實現不同場景的應用，如機器人、無人駕駛、智能家居、智能醫療、智能問答等領域。從上述幾個方面可以看出，人工智慧產業鏈的應用成熟度取決於關鍵技術在垂直領域的突破，如果想靠大規模投資來快速推進人工智慧技術的突破是不現實的，而是要反推，技術成熟一個再應用一個，這樣比較穩妥。所以人工智慧還有很長的路要走。
大家在看完了文章中小編的闡述，對於人工智慧技術的應用成熟度是不是非常高這個問題，是不是有了自己的結論或見解?就目前而言，其實人工智慧的技術應用程度還是比較高的，但是並沒有達到我們想像的那種程度。但是我們始終相信，隨著科技的不斷發展進步，在不久的將來我們的人工智慧一定能夠為我們提供更好更多更優質的服務。

D. 人工智慧與存儲大碰撞，到底是新需求還是零火

如今，人工智慧的高速發展，徹底改變了人類的工作方式、生活方式和思維方式，也實現了生產力的整體躍升和社會治理的新變革。隨著計算力的不斷突破，人工智慧的技術也在日趨成熟，越來越多的企業開始將AI技術融入至行業中。
然而,人工智慧在適配行業需求過程中往往會出現慢熱現象，一方面是缺乏需求入口來實現技術顛覆，另一方面則是要面臨行業內新技術攻防戰所產生的阻力。而存儲作為傳統行業，即便經歷過一輪又一輪如軟體定義，超融合，雲計算等技術的市場洗牌，當面對人工智慧技術時，又將如何撬動市場的新需求呢？
基於市場趨勢， 9月8日，業界軟體定義存儲與數據服務公司ProphetStor先智數據首次在北京召開正式媒體見面會，會議由存儲在線總編宋家雨主持，並邀請到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等眾多資深媒體人以趣味對話的形式大開腦洞，深入探討人工智慧如何融入存儲，以及在存儲市場如何進一步推進人工智慧發展等熱門話題。
此次見面會也是先智數據中國領導團隊部分高管的首次亮相。會上，先智數據北京代表處高級總監李曉芳發表了《當人工智慧遇到存儲》的主題演講，通過介紹先智數據的發展歷程，主營業務以及產品解決方案，表明了先智數據未來以人工智慧技術為重要發展方向的市場策略，並進一步闡述了人工智慧與存儲之間的融合創新模式。
先智數據北京代表處高級總監李曉芳
李曉芳表示，公司在成立之初就明確了人工智慧的重要性，所有產品技術宗旨都圍繞"AI融入存儲"這一核心，在存儲系統構建、運維，存儲系統性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智慧進行不斷地創新。
據介紹，目前先智數據主要有四款產品：
Federator：帶外存儲資源管理平台，類似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但擴展了智能化能力。存儲資源終歸是被動性資源，如果想實現真正的按需調度，必須能夠提前預測。Federator可以通過機器學習認知客戶應用負載變動模式，提前預測應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位。
Stellar Flash：包含智能預測能力的全快閃記憶體陣列和混合塊存儲陣列。功能包括採用流量模型模塊(TMM)和彈性資源控制(ERC)技術進行智能緩存；對磁碟故障進行監測預警，並根據資源和業務負載狀況規劃提前修復數據；支持本地重復數據刪除和壓縮技術。
DR Prophet：針對當下復雜多變的雲化數據中心場景，基於Federator平台實現，面向業務需求的數據保護解決方案。主要功能包括可設置的自動數據保護，基於應用感知的數據保護，鏡像磁碟容錯和本地保護，無破壞性的災難演練等。
Disk Prophet：智能化的故障數據分析解決方案。功能為磁碟故障預測，也就是為磁碟"算命"，綜合運用了大量機器學習和磁碟故障細節知識，旨在利用人工智慧技術實現精準故障預測，消除因磁碟故障而出現不可預期的QoS波動，同時提升數據可靠性和資源效率。
企事錄張廣彬，《大話存儲》作者冬瓜哥，日知錄技術社區何曉峰，中國雲報郭濤（從左向右）
會上，企事錄張廣彬，日知錄技術社區何曉峰，《大話存儲》作者冬瓜哥，中國雲報郭濤作為嘉賓參與了趣味對話環節，對話深入探討了"存儲行業是否已經夕陽西下？"和"AI是否已經過度炒作？"兩個問題，第一個問題圍繞"存儲行業是否已經夕陽西下"展開，討論在互聯網碾壓下，包括傳統存儲與新存儲的存儲行業未來的發展樂觀與否，以及存儲如何實現價值差異化展開討論，並提出存儲唯一的出路就是智能化，存儲需要感知業務等觀點。
而"AI是否已經過度炒作？"話題，四位嘉賓首先就AI的范圍界定闡述了各自的看法，提出新技術的過度炒作是一個必經的過程，而它們的區別在於能否生存下去等觀點，並就人工智慧在行業內是否具備實用價值，行業與人工智慧的融合形式等進行了討論。
針對市場需求與與發展趨勢，先智數據表示針對AI與存儲的融合，公司產品的具體實踐大致分為兩個階段：
第一階段是智能化提前預判性能和空間資源要求，並提前調配到位，也就是Federator產品所提供的智能化能力。這種智能化成分實際上也體現了新型的存儲資源管理模式。
因此AI與存儲結合的第二階段，在於存儲設備本身可以藉助AI技術構建新型的智能化存儲。智能化的故障數據分析解決方案Disk Prophet的推出就是旨在幫助二次元存儲轉變為三維的智能存儲。因為預測能力可以把磁碟故障這種隨機事件，變成可計劃事件，使得冗餘程度大大降低，破局二次元存儲的可靠性與性能無法共存的困境。
先智數據中國區總經理董唯元在最後的會議總結中表示，先智數據未來會更多專注存儲與AI結合的領域，並延展到運維領域，以目前AI現有的技術幫助運維人員實現存儲運維流程優化以及存儲系統管理自動化。隨著技術的不斷發展，行業劃分在未來將會有新的結合方式，在新的行業格局變化下，先智數據將會是一家介於人工智慧，存儲，運維之間的跨界企業。

E. 雲計算,大數據,人工智慧三者有何關系

雲計算、大數據、人工智慧是相輔相成的，三者缺少了誰都不行。

雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智慧就好像為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。

(5)人工智慧技術的存儲資源擴展閱讀

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒鍾）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。

F. 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎

人工智慧應用的領域非常廣泛，隨著人工智慧的不斷發展，這些都會一一實現。

1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知，自主控制，系統協調，個性化定製，檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中，標准化技術要求，例如特殊感測器，網路和預測數據模型，以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統，從而可以對行人，車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理，從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據，醫療診斷，醫療服務，醫療監督等方面，著重規范人工智慧醫療在數據採集，數據隱身管理等方面的應用，包括醫療數據特徵表示，人表達能醫療質量評估等標准。

5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用，建立以學習者為中心的教學服務，實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域，包括服務模型的分類和管理，業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用，生產和消費的全過程中，對集成智能應用進行標准化，包括能源系統的自組織，自檢，自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃，采購，加工，倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求，引入智能識別，倉儲，調度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強物流信息的可視性， 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付，融資信貸，投資咨詢，風險管理，大數據分析和預測，數據安全性和其他應用技術，以幫助改善信貸調查，產品定價，金融資產投資研究，客戶付款方式，投資咨詢，客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品，服務和應用程序，例如智能家居硬體，智能網路，服務平台，智能軟體，促進智能家居產品的互聯，並有效改善智能家居在照明，監控，娛樂，健康，教育，信息，安全， 等。用戶體驗。

G. 人工智慧技術基於什麼提供的儲存資源

利用計算存儲資源池和智能演算法為各行業應用提供智能化服務。

在計算機科學中，人工智慧（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。通俗地說，「人工智慧」一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關聯的「認知」功能的機器，如「學習」和「解決問題」。

隨著機器變得越來越有能力，被認為需要「智能」的任務通常會從人工智慧的定義中刪除，這種現象被稱為人工智慧效應。 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙語說：「人工智慧是尚未完成的事情。」

例如，光學字元識別經常被排除在人工智慧之外，已經成為一種常規技術。現代機器能力通常被歸類為人工智慧，包括成功理解人類語言， 在戰略游戲系統（如象棋和圍棋）中處於最高水平的競爭， 自主操作汽車、內容傳遞網路中的智能路由以及軍事模擬。