Intel (Intel) gastó $ 1 mil millones para promover la inteligencia artificial (IA) celebró los sistemas ecológicos, este procesador es uno de los temas ampliamente gigante acalorado debate. Intel a través de la adquisición de Intel Capital invierte en nuevas empresas AI acumulativos Una amplia gama de tecnología AI.
Varias compañías que se han adquirido hasta ahora parecen estar a favor de las ambiciones de Intel de expandir el paisaje de IA de Altera (2015), Saffron (2015), Nervana (2016), Movidius (2016) y Mobileye (2017) en Mighty AI, Robot de datos, Lumiata, CognitiveScale, Aeye Inc., elemento AI y otros nuevos inicios AI enriquecer su cartera de productos.
Sin embargo, Intel tiene la intención de integrar todo esto sigue siendo poco clara. Desde la innovación AI se encuentra todavía en sus primeras etapas, la estrategia de Intel IA, obviamente, un enfoque descentralizado debe ser muy razonable. Es posible que tenga que esperar algún tiempo para ver una más coherente contexto de desarrollo.
Por ejemplo, Intel ha anunciado que enviará el procesador de red neuronal Nervana (NNP) para finales de este año, el conocido 'Lake Crest'. Naveen Rao, ex director ejecutivo y cofundador de Nervana, describió el NNP como una "arquitectura específica para aprendizaje profundo". Naveen Rao es ahora el vicepresidente y gerente general de productos de inteligencia artificial de Intel.
Intel también tiene otras "armas" en términos de chips AI, incluida la línea Xeon, FPGA de Altera, Mobileye para automóviles y obleas de aprendizaje automático para Movidius para el borde.
Sin embargo, Intel para sus aplicaciones de la IA o qué áreas serán realmente centrarse en la IA se ha mantenido en silencio. Después de todo, la IA es un amplio y en profundidad los campos técnicos. Intel continúa ampliando la lista de adquisiciones, el mayor misterio es otro que no azafrán.
Después de la adquisición de azafrán en los últimos dos años, Intel ha lanzado un producto denominado 'Azafrán Lavado de Intel Anti-Money Consultor' (Intel azafrán Anti-Lavado de Dinero Asesor; LMA) en octubre de nuevos productos de este año, la noticia provocó una preocupación generalizada Aunque, obviamente, AML ejecuta en los procesadores Xeon, pero este producto no es de hardware, pero ayudará a los investigadores y analistas descubrieron herramientas de delitos financieros.
"EE Times" recientemente tuvo acceso a la industria financiera azafrán Technology Solutions Directora Elizabeth Shriver-Procell, la comprensión azafrán profundo de la tecnología AI detrás del producto, y cree que los beneficios de azafrán se convierten en Intel después.
El azafrán Tecnología Finanzas Industria Director de Soluciones de Elizabeth Shriver-Procell Por otro lado, queremos saber es lo que luchadores como Shriver-Procell tal lucha a largo plazo contra la delincuencia financiera es el principal responsable de la CPU dentro de las empresas más grandes del mundo.
Por favor, hablar de uno mismo. He oído que eres un experto en análisis financiero, que se utiliza para trabajar en el Ministerio de Finanzas y otros organismos y empresas.
Shriver-Procell: soy abogada y trabajo principalmente en la lucha contra los delitos financieros. Trabajé en firmas internacionales de consultoría e importantes instituciones financieras antes de dejar Bank of America y unirme a Saffron a principios de este año. Mal, también trabajé como gerente de proyectos para el desarrollo analítico en el Departamento del Tesoro de EE. UU.
¿Utilizaste productos de Saffron antes de unirte al Saffron?
Shriver-Procell: Saffron ha sido utilizado por algunas de las organizaciones con las que he trabajado (incluidos los consultores), y siempre me ha interesado esta plataforma, así que lo sostuve con firmeza cuando surgió la oportunidad.
Entonces, ¿qué ofrece exactamente Saffron?
Shriver-Procell: Saffron siempre vende y anuncia con el propósito de proporcionar una 'plataforma de análisis' personalizada para una amplia gama de aplicaciones, incluidas cadenas de suministro, bancos y compañías de seguros.
¿Qué ha cambiado con la plataforma de Saffron después del lanzamiento de la herramienta 'Asesor de blanqueo de dinero'?
Shriver-Procell: ahora estamos lanzando productos más específicos para aplicaciones específicas.
Memoria asociativa AI otra manera
Supongo que la adquisición de Saffron por parte de Intel se debe principalmente a la adquisición de tecnología AI, no solo a la delincuencia financiera (aunque vale la pena). Hablen de la experiencia y las aplicaciones de IA diseñadas por Saffron. ¿Y otra tecnología de IA es diferente?
Shriver-Procell: técnicas de IA utilizan azafrán llamada 'memoria asociada' método (memoria asociativa), que se deriva de un estudio profundidad técnica rama diferenciador de AI (aprendizaje profundo) AI memoria asociada observación voluminosos y muy bueno. La información diversificada y el discernimiento de firmas o patrones de bases de datos ampliamente divergentes pueden consolidar los datos estructurados y no estructurados de los sistemas empresariales, el correo electrónico, la web y otras fuentes.
Tomemos el ejemplo de un cliente del banco, Mary, que viaja a Londres cada dos semanas y compra en las tiendas de Liberty Avenue. John, que vive en otro país, también viajó a Londres casi al mismo tiempo que Mary, pero su propósito parecía completamente diferente. Entonces, ¿cuál es la relación entre los dos? ¿Qué tienen en común? ¿Podemos ver su dirección IP? ¿Podemos encontrar similitudes en su modo de inicio de sesión? ¿Hay alguna señal de que alguna infracción está en progreso?
Por lo tanto, el punto es que la memoria asociada AI puede ver y reorganizar tantas bases de datos aparentemente no relacionadas simultáneamente?
Shriver-Procell: No sólo eso, puede rápidamente tuvo una tarea extremadamente lento, aunque el aprendizaje profundo requiere mucho entrenamiento, pero que no es necesario ningún tipo de formación de memoria relacionada con la IA esta rama de la tecnología de IA puede aprender rápidamente de una sola vez, también. sin necesidad de modelado.
El azafrán se menciona liberación de 'la caja blanca AI' (caja blanca AI), se explica en detalle otra vez?
Shriver-Procell: la llamada 'caja blanca AI', queremos hacer hincapié en que la transparencia que nos permite explicar la forma de llegar a alguna conclusión en el pasado, solución de detección de fraude modelo basado en las instituciones financieras de compra a los proveedores, que decimos. se trata de un 'recuadro negro', ya que los usuarios no saben cómo operar el software en su caja negro. cuando los reguladores exigen a las instituciones financieras para explicar cómo llegaron a la conclusión de que en realidad no podían dar una explicación, porque no pueden ver negro Qué hay en la caja y no hay forma de saber si está funcionando.
En industrias altamente reguladas, la capacidad de las instituciones financieras para proporcionar transparencia de datos es crucial.
Suena interesante y parece ser exactamente lo opuesto a la IA de aprendizaje profundo. Algunos expertos en seguridad están preocupados de que los fabricantes de automóviles no puedan explicar por qué la IA tomó esta decisión al implementar la IA de aprendizaje profundo en vehículos autónomos para implementar decisiones de manejo como girar esquinas La falta de transparencia ha dificultado que los fabricantes de automóviles verifiquen la seguridad de los vehículos autónomos.
Shriver-Procell: Creo que es más importante reconocer que AI tiene muchas avenidas diferentes. Cuando el CEO de Intel habló de desbloquear las perspectivas y el potencial de la IA, sugirió que deberíamos probar algo nuevo y explorar nuevos paradigmas de aprendizaje. .
¿Crees que las diferentes tecnologías de ramificación de IA finalmente convergerán en el mismo punto?
Shriver-Procell: Creo que estas ramas son complementarias, y como vemos la convergencia de aplicaciones convergentes, creo que combina varios tipos de IA para satisfacer las necesidades de una variedad de aplicaciones.
Por favor introduzca más productos nuevos relacionados con Azafrán.
Shriver-Procell: Como dijimos antes, Saffron siempre vende productos en una plataforma, y ahora decidimos comenzar a implementar soluciones específicas que abordan los diferentes desafíos del mercado a medida que encontramos requisitos específicos en un segmento de mercado determinado.
Saffron siempre ha tomado una posición muy fuerte en los mercados financieros en base a su experiencia en la lucha contra la delincuencia financiera, y a través de vistas estructuradas de 360 grados de datos estructurados y no estructurados, entendemos los patrones encontrados en los límites de almacenamiento de materiales cruzados.
También anunciamos que el Banco de Nueva Zelanda se unió recientemente al Programa de importación temprana de Intel Saffron, que está diseñado para ser una institución que está interesada en brindar servicios financieros innovadores con los últimos avances en Memory AI de Lenovo.
¿Qué piensas de Saffron después de unirte a Intel?
Shriver-Procell: los beneficios de unirse a Intel son numerosos y ahora estamos discutiendo los graves problemas que enfrentan las grandes instituciones financieras que requieren el poder y los recursos de gigantes como Intel, así como la cooperación técnica de Intel. Se asocia con el soporte completo para construir con éxito nuevas características y aplicaciones en la plataforma Saffro y para permitir que se actualicen y amplíen. Con el rápido progreso de la inteligencia artificial, explorar nuevas cosas y nuevos métodos para lograr la inteligencia artificial no se pueden ignorar.
Compilar: Susan Hong