人工智能技术的存储资源

A. 人工智能需要什么基础

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

B. 人工智能如何嵌入顺序存储

人工智能的存储问题应分两种：
1，临时存储。模仿人类的短时记忆。以便实现对比判断。
2，长期存储。模仿人类的长期记忆能力。以便需要时调取。
cpu得到的数据流始终是一位接一位的线性数码，自然就已经是顺序发生的。你说的顺序存储或许有别的含义。
只说存储吧，临时存储，cpu内部就可以实现。长期存储，打开内存或磁盘电路就可以实现。

C. 人工智能技术的应用成熟度高吗

就目前而言，人工智能在机器学习、深度学习和大数据的帮助下，已经取得了十分巨大的进展。在前不久阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战中，阿尔法狗打败人类获得胜利，使得人工智能的热度大增。人们不禁在思考一个问题，当人工智能变得越来越复杂，越来越聪明，能够帮助我们解决越来越多的问题时，这是否说明人工智能技术的应用成熟度已经运用得非常高了呢？下面一起来了解一下吧。
人工智能技术的应用成熟度是不是十分高呢？其实并不是这样的，人工智能的发展已经有了几十年了，虽然时间很长，但是仍然还处于一个比较早期的发展阶段，其应用主要集中在弱人工智能和垂直行业相结合的领域。人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，而感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、强化学习、对抗学习、自然语言理解等。
如果从产业链上看，人工智能产业链包括像大数据和云计算等等的基础支撑技术、像机器学习和深度学习的人工智能技术及像语音和对话以及识别的人工智能应用三个层面，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合，以实现不同场景的应用，如机器人、无人驾驶、智能家居、智能医疗、智能问答等领域。从上述几个方面可以看出，人工智能产业链的应用成熟度取决于关键技术在垂直领域的突破，如果想靠大规模投资来快速推进人工智能技术的突破是不现实的，而是要反推，技术成熟一个再应用一个，这样比较稳妥。所以人工智能还有很长的路要走。
大家在看完了文章中小编的阐述，对于人工智能技术的应用成熟度是不是非常高这个问题，是不是有了自己的结论或见解?就目前而言，其实人工智能的技术应用程度还是比较高的，但是并没有达到我们想象的那种程度。但是我们始终相信，随着科技的不断发展进步，在不久的将来我们的人工智能一定能够为我们提供更好更多更优质的服务。

D. 人工智能与存储大碰撞，到底是新需求还是零火

如今，人工智能的高速发展，彻底改变了人类的工作方式、生活方式和思维方式，也实现了生产力的整体跃升和社会治理的新变革。随着计算力的不断突破，人工智能的技术也在日趋成熟，越来越多的企业开始将AI技术融入至行业中。
然而,人工智能在适配行业需求过程中往往会出现慢热现象，一方面是缺乏需求入口来实现技术颠覆，另一方面则是要面临行业内新技术攻防战所产生的阻力。而存储作为传统行业，即便经历过一轮又一轮如软件定义，超融合，云计算等技术的市场洗牌，当面对人工智能技术时，又将如何撬动市场的新需求呢？
基于市场趋势， 9月8日，业界软件定义存储与数据服务公司ProphetStor先智数据首次在北京召开正式媒体见面会，会议由存储在线总编宋家雨主持，并邀请到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等众多资深媒体人以趣味对话的形式大开脑洞，深入探讨人工智能如何融入存储，以及在存储市场如何进一步推进人工智能发展等热门话题。
此次见面会也是先智数据中国领导团队部分高管的首次亮相。会上，先智数据北京代表处高级总监李晓芳发表了《当人工智能遇到存储》的主题演讲，通过介绍先智数据的发展历程，主营业务以及产品解决方案，表明了先智数据未来以人工智能技术为重要发展方向的市场策略，并进一步阐述了人工智能与存储之间的融合创新模式。
先智数据北京代表处高级总监李晓芳
李晓芳表示，公司在成立之初就明确了人工智能的重要性，所有产品技术宗旨都围绕"AI融入存储"这一核心，在存储系统构建、运维，存储系统性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智能进行不断地创新。
据介绍，目前先智数据主要有四款产品：
Federator：带外存储资源管理平台，类似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但扩展了智能化能力。存储资源终归是被动性资源，如果想实现真正的按需调度，必须能够提前预测。Federator可以通过机器学习认知客户应用负载变动模式，提前预测应用的性能和容量需求变化，提前调配资源到位。
Stellar Flash：包含智能预测能力的全闪存阵列和混合块存储阵列。功能包括采用流量模型模块(TMM)和弹性资源控制(ERC)技术进行智能缓存；对磁盘故障进行监测预警，并根据资源和业务负载状况规划提前修复数据；支持本地重复数据删除和压缩技术。
DR Prophet：针对当下复杂多变的云化数据中心场景，基于Federator平台实现，面向业务需求的数据保护解决方案。主要功能包括可设置的自动数据保护，基于应用感知的数据保护，镜像磁盘容错和本地保护，无破坏性的灾难演练等。
Disk Prophet：智能化的故障数据分析解决方案。功能为磁盘故障预测，也就是为磁盘"算命"，综合运用了大量机器学习和磁盘故障细节知识，旨在利用人工智能技术实现精准故障预测，消除因磁盘故障而出现不可预期的QoS波动，同时提升数据可靠性和资源效率。
企事录张广彬，《大话存储》作者冬瓜哥，日知录技术社区何晓峰，中国云报郭涛（从左向右）
会上，企事录张广彬，日知录技术社区何晓峰，《大话存储》作者冬瓜哥，中国云报郭涛作为嘉宾参与了趣味对话环节，对话深入探讨了"存储行业是否已经夕阳西下？"和"AI是否已经过度炒作？"两个问题，第一个问题围绕"存储行业是否已经夕阳西下"展开，讨论在互联网碾压下，包括传统存储与新存储的存储行业未来的发展乐观与否，以及存储如何实现价值差异化展开讨论，并提出存储唯一的出路就是智能化，存储需要感知业务等观点。
而"AI是否已经过度炒作？"话题，四位嘉宾首先就AI的范围界定阐述了各自的看法，提出新技术的过度炒作是一个必经的过程，而它们的区别在于能否生存下去等观点，并就人工智能在行业内是否具备实用价值，行业与人工智能的融合形式等进行了讨论。
针对市场需求与与发展趋势，先智数据表示针对AI与存储的融合，公司产品的具体实践大致分为两个阶段：
第一阶段是智能化提前预判性能和空间资源要求，并提前调配到位，也就是Federator产品所提供的智能化能力。这种智能化成分实际上也体现了新型的存储资源管理模式。
因此AI与存储结合的第二阶段，在于存储设备本身可以借助AI技术构建新型的智能化存储。智能化的故障数据分析解决方案Disk Prophet的推出就是旨在帮助二次元存储转变为三维的智能存储。因为预测能力可以把磁盘故障这种随机事件，变成可计划事件，使得冗余程度大大降低，破局二次元存储的可靠性与性能无法共存的困境。
先智数据中国区总经理董唯元在最后的会议总结中表示，先智数据未来会更多专注存储与AI结合的领域，并延展到运维领域，以目前AI现有的技术帮助运维人员实现存储运维流程优化以及存储系统管理自动化。随着技术的不断发展，行业划分在未来将会有新的结合方式，在新的行业格局变化下，先智数据将会是一家介于人工智能，存储，运维之间的跨界企业。

E. 云计算,大数据,人工智能三者有何关系

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

(5)人工智能技术的存储资源扩展阅读

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

F. 人工智能应用在哪些方面呢能举几个典型的例子吗

人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。

1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。

5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。

G. 人工智能技术基于什么提供的储存资源

利用计算存储资源池和智能算法为各行业应用提供智能化服务。

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。

随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”

例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。