DeepMind新動向所帶來的AI創(chuàng)業(yè)啟示
看起來DeepMind用AlphaGo戰(zhàn)敗李世石后似乎就沒啥動靜了，但其實不是的，這家公司正推動著A.I.往縱深發(fā)展，而不是單純的停留在圍棋這樣的領(lǐng)域。只不過這些事情沒有那么抓眼球，所以很多人并沒注意到。很有意思的是從當前DeepMind所做的事情里我們其實可以抽取出一些更有價值的模式，比如什么是人工智能+，到底應(yīng)該怎么加。
案例1：降低能源消耗
DeepMind第一件在做的事情是用機器學(xué)習來管理數(shù)據(jù)中心，期望達到比人管理更省電的效果。最終結(jié)果非常不錯，實際成績是：比人管理的時候節(jié)電40%。
為把事情說清楚需要簡單介紹一下背景：
Google這類大互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用比如搜索、Gmail、公有云服務(wù)等是完全跑在自己的服務(wù)器集群上的，這些集群無比龐大通常有數(shù)百萬臺服務(wù)器。由于服務(wù)器太多因此并不會只放在一個地方，而是分布在多個數(shù)據(jù)中心里。管理各個數(shù)據(jù)中心時，一個核心問題就是冷卻。我們手機用時間長了還發(fā)熱，那么多總是在跑的服務(wù)器如果沒有有效的冷卻措施，那數(shù)據(jù)中心會變的火爐一樣。數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)和中央空調(diào)差不多，這樣一來就需要來根據(jù)環(huán)境來控制什么時候開冷卻系統(tǒng)，開多少度等。但每個數(shù)據(jù)中心所處的地點、架構(gòu)并不完全一致，這就給管理帶來了一些麻煩。DeepMind把這種麻煩總結(jié)為三點：
1. 冷卻設(shè)備、操作設(shè)備的方法、環(huán)境之間不是簡單的線性關(guān)系。也就是說不是環(huán)境溫度是30度時，那冷卻系統(tǒng)調(diào)成20度就完了。
2. 冷卻系統(tǒng)并不能迅速響應(yīng)內(nèi)部或外部的變化。也就是說外部氣溫上升，你據(jù)此進行調(diào)整，但實際起效果的時候，外部氣溫可能又下降了。
3. 每個數(shù)據(jù)中心都有自己獨特的架構(gòu)和地理位置。
DeepMind解決這問題時顯然又會用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這次他們訓(xùn)練了三個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：
一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用各種傳感器收集來的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，比如：溫度、功率、泵速等。
一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測下一小時的溫度。
一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測下一小時的工作負荷。
都訓(xùn)練完之后DeepMind把這三個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某一個數(shù)據(jù)中心進行了應(yīng)用，評測的指標是PUE(Power Usage Effectiveness)，這個值表示數(shù)據(jù)中心能源消耗在整個IT能源消耗中的占比（顯然越低越好）。(責任編輯：方向)
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