인텔은 인수를 통해 얻은 인공 지능 (AI) 생태계와 AI 창업에 대한 인텔 캐피탈 투자를 증대시키기 위해 수십억 달러의 비용으로 프로세서 거대 기업에 대해 가장 많이 언급되는 주제 중 하나입니다 광범위한 AI 기술.
Altera (2015), Saffron (2015), Nervana (2016), Movidius (2016) 및 Mobileye (2017)에서 인공 지능을 확장하려는 인텔의 야망에 찬성하는 것으로 보인다. Mighty AI, 데이터 로봇, Lumiata, CognitiveScale, Aeye Inc. 및 Element AI와 같은 신생 기업으로 AI 포트폴리오를 출시했습니다.
그러나 인텔이 어떻게 통합 할 것인지 아직 명확하지 않으며 AI 혁신이 초기 단계에 있기 때문에 인텔의 AI 전략이 분권화되어야한다는 것이 논리적 인 것처럼 보입니다. 우리는 좀 더 일관성있게 볼 수있게되기까지 약간의 시간을 기다려야 할 수도 있습니다 정맥 발달.
예를 들어, Intel은 올해 말까지 Nervan Neural Network Processor (NNP)를 출시 할 것이라고 발표했으며, 이전에 알려진 'Lake Crest' Nervan의 전 CEO 겸 공동 설립자 인 Naveen Rao는 NNP를 "심층적 인 학습 특정 아키텍처"라고 설명했습니다. Naveen Rao는 현재 Intel의 AI 제품 담당 부사장 겸 총책임자입니다.
인텔은 제온 (Xeon) 라인, 알테라의 FPGA, 자동차의 모바일 아이, 모디 듀스의 가장자리를위한 기계 학습 웨이퍼 등 AI 칩과 관련된 다른 "무기"를 보유하고있다.
그러나 지역이 실제로 AI에 초점을 맞출 것이다 자사의 인공 지능 응용 프로그램이나되는 인텔이 침묵을 유지하고있다. 결국, AI는 광범위하고 심도있는 기술 분야이다. 인텔은 인수의 목록을 확대하고, 가장 큰 비밀은 비 사프란 다름 아닌 없습니다.
지난 2 년 사프란의 인수 이후, 인텔 (고문 돈세탁 인텔 사프란 안티 - 돈, AML)을 '사프란 인텔 자금 세탁 방지 컨설턴트'라는 제품 출시했습니다 올해 신제품의 10 월을, 뉴스는 광범위한 우려를 야기 AML은 Xeon 프로세서에서 구현되는 것이 분명하지만 하드웨어가 아니라 조사자와 분석가가 금융 범죄를 정확히 파악하는 데 도움이되는 도구입니다.
"EE 타임즈는"최근 금융 산업 사프란 기술 솔루션 이사 엘리자베스 슈라이버 - Procell, 제품 뒤에 AI 기술의 사프란 심층적 인 이해에 대한 액세스 권한을 가지고 있었고, 그녀는 사프란의 장점은 인텔의 후가 될 생각합니다.
사프란 기술 금융 산업 솔루션 이사 엘리자베스 슈라이버 - Procell 다른 한편으로는, 우리가 알고 싶은 것은 슈라이버 - Procell 같은 선수는 금융 범죄에 대한 이러한 장기간의 싸움은 세계에서 가장 큰 회사 내부의 CPU 주로 담당하는 것입니다.
자신에 대해 이야기하십시오. 난 당신이 재무부와 다른 기관과 기업에서 일을하는 데 사용되는 전문적인 재무 분석, 것을 들었다.
Shriver-Procell : 나는 변호사이며 주로 금융 범죄와의 싸움에서 일하고 있습니다. 저는 Bank of America에서 떠나 사프란에 합류하기 전에 국제 컨설팅 회사 및 주요 금융 기관에서 일했습니다. 저는 미국 재무부의 분석 개발 프로젝트 매니저로 일했습니다.
사프란에 합류하기 전에 사프란 제품을 사용 했습니까?
Shriver-Procell : Saffron은 내가 일해온 일부 조직 (컨설턴트 포함)에서 사용되어 왔으며 항상이 플랫폼에 관심이 있었기 때문에 기회가 생길 때 견고하게 개최했습니다.
Saffron은 정확히 무엇을 제공합니까?
Shriver-Procell : 사프란은 항상 공급망, 은행 및 보험 회사를 포함한 광범위한 애플리케이션에 맞춤화 된 '분석 플랫폼'을 제공하기 위해 판매 및 광고합니다.
'Money Laundering Advisor'도구가 출시 된 후 Saffron 플랫폼으로 변경된 사항은 무엇입니까?
Shriver-Procell : 우리는 현재 특정 용도에 맞는보다 구체적인 제품을 출시하고 있습니다.
연관 메모리 AI 다른 방법
내 생각에 인텔의 사프란 인수는 주로 금융 범죄뿐만 아니라 AI 기술의 인수로 인한 것입니다 (가치가 있지만). 사프란이 인공 지능 전문 지식과 응용 프로그램을 설계했는지, 다른 AI 기술과 다른 점이 있습니까?
Shriver-Procell : Saffron에서 사용하는 인공 지능 기법 (Associative Memory method)은 딥 학습 (Deep Learning)에서 유래 한 차별화 된 AI 가지 기법입니다. 다양한 데이터베이스의 시그너처 또는 패턴을 다양하게 식별하고 식별하여 엔터프라이즈 시스템, 전자 메일, 웹 및 기타 소스의 구조화 된 정보와 비정형 화 된 정보를 통합 할 수 있습니다.
가게에있는 은행 마리아가 격주로 런던에 갔다 예로 마리아 고객., 쇼핑 리버티 스트리트. 요한은 다른 나라에 살고 있으며 거의 메리 런던에 갔다, 그러나 그의 목적은 완전히 다른 것 같은 시간. 다음 공통점? 둘 사이의 관계가 무엇인지가 한입니까? 당신이 그들의 등록 모드에서 어떤 유사점을 찾을 수 있다면 우리는? IP 주소를 볼 수 있습니까? 어떤 표시 불법적 조치는 아직 진행이되어 있는지?
따라서 초점은 같은 시간에 많은 관련이 없어 보이는 데이터베이스를 확인하고 관련 메모리 AI 통합 할 수있는 능력에 달려있다?
Shriver-Procell : 학습 시간이 많이 걸리는 작업을 신속하게 수행 할 수있을뿐 아니라 심화 학습에는 많은 교육이 필요하지만 연관 메모리 AI에는 교육이 필요하지 않으며 AI 지사는 신속한 일회성 학습을 가능하게합니다. 모델링이 필요하지 않습니다.
보도 자료에는 Saffron의 화이트 박스 인공 지능에 대해 자세히 설명되어 있습니다.
슈라이버 - Procell : 소위 '화이트 박스 AI는'우리는 우리가 과거에 어떤 결론에 도달하는 방법을 설명 할 수 있도록 투명성을 강조하고 싶다, 공급 업체에 대한 금융 기관의 구매를 기반으로 사기 탐지 솔루션 모델, 우리는 말한다. 그것은 사용자가 규제들이 검은 색을 볼 수 없기 때문에 그들이 정말 설명을 제공 할 수 있다는 결론을 내렸다 방법을 설명하기 위해 금융 기관을 필요로 자사의 블랙 박스.에 소프트웨어를 작동하는 방법을 모르기 때문에하는 '블랙 박스'입니다 무엇이 상자에 들어 있고 작동하는지 확인할 방법이 없습니다.
고도로 규제 된 산업에서 금융 기관이 데이터 투명성을 제공 할 수있는 능력이 중요합니다.
AI는 학습 과정에서이 결정을 내릴 이유를 흥미 깊은 학습이 AI는 정반대 보인다 소리. 일부 보안 전문가들은 자동 깊이의 배포는 회전로, AI 성능 주행 결정을 학습 차를 운전 걱정, 자동차 제조 업체는 설명 할 수 없다 투명성의 부족, 자동차 제조 업체를 선도하는 자동 운전 자동차의 안전성을 확인하기가 어렵습니다.
슈라이버 - Procell : 나는 가장 중요한 것은이 때 인텔 CEO는 잠재적 인 AI와 전망을 발견하는 방법에는 여러 가지가있다 AI 인식하는 것입니다 생각, 그는 우리가 새로운 것을 시도하고 새로운 학습 모델을 모색해야한다고 제안했다. .
서로 다른 인공 지능 기술이 결국 같은 지점에서 수렴 할 것이라고 생각합니까?
Shriver-Procell : 이러한 지점은 상호 보완 적이라고 생각합니다. 통합 된 응용 프로그램의 융합을 볼 때 다양한 응용 프로그램의 요구 사항을 충족시키기 위해 여러 유형의 AI를 결합하는 것이 좋습니다.
사프란과 관련된 더 많은 새로운 제품을 소개하십시오.
Shriver-Procell : 앞서 언급했듯이 Saffron은 항상 플랫폼에서 제품을 판매하고 있으며 이제는 특정 시장에서 특정 요구 사항을 발견 할 때 다양한 시장 과제를 해결하는 특정 솔루션을 출시하기로 결정했습니다.
사프란은 금융 범죄 퇴치 경험을 토대로 항상 금융 시장에서 매우 강한 위치를 차지하고 있으며 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에 대한 구조가 360 도의 견해를 통해 우리는 물질 간 스토리지 경계에서 발견되는 패턴을 이해합니다.
또한 뉴질랜드 은행 (Bank of New Zealand)이 최근 Intel Saffron의 Early Import Program에 가입했습니다. Lenovo의 메모리 AI의 최신 발전으로 혁신적인 금융 서비스를 제공하고자하는 기관으로 설계되었습니다.
인텔에 합류 한 후 Saffron에 대해 어떻게 생각하십니까?
Shriver-Procell : Intel에 합류하면 많은 이점을 누릴 수 있으며 Intel과 같은 대기업의 힘과 자원을 필요로하는 대형 금융 기관과 Intel의 기술적 협력이 직면 한 심각한 문제에 대해 논의하고 있습니다. Saffro 플랫폼에 새로운 기능과 응용 프로그램을 성공적으로 구축하고 업그레이드 및 확장 할 수 있도록 완벽하게 지원합니다. AI의 급속한 발전으로 AI를 달성하기위한 새로운 방법과 새로운 방법을 모색 할 수 없습니다.
컴파일 : 홍 수잔