據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，在谷歌，人工智能不僅僅用于打造無(wú)人駕駛汽車，響應(yīng)語(yǔ)音詢問的智能手機(jī)服務(wù)，快速識(shí)別數(shù)字圖像的在線搜索引擎。它還用于提升支撐谷歌整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)帝國(guó)的大型數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率。

據(jù)谷歌全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與運(yùn)行負(fù)責(zé)人喬·卡瓦（Joe Kava）透露，該互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析其巨型計(jì)算中心的運(yùn)轉(zhuǎn)，并相應(yīng)改進(jìn)它們的運(yùn)作。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是計(jì)算機(jī)算法，能夠識(shí)別模式和根據(jù)那些模式作出決策。它們并不能完全復(fù)制人腦的智能，但在一些情況下，它們?cè)谶\(yùn)轉(zhuǎn)速度和全面性上能夠大大超過人腦。

正因?yàn)榇?，谷歌將這些算法應(yīng)用到它的數(shù)據(jù)中心運(yùn)作當(dāng)中。“這些模型能夠通過反復(fù)挖掘數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。”卡瓦表示。

近年來(lái)人工智能技術(shù)興起，進(jìn)行這方面研究的不僅僅包括谷歌，還包括Facebook、微軟、IBM以及其它的眾多科技公司。其中最受矚目的基于人工智能的項(xiàng)目包括谷歌無(wú)人駕駛汽車和IBM的沃森（Watson）超級(jí)計(jì)算機(jī)。在這背后，也有很多的公司采用一種名為“深度學(xué)習(xí)”的新式人工智能，該技術(shù)可以大大推進(jìn)人工智能的發(fā)展。

谷歌的數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目締造者是年輕工程師Jim Gao。據(jù)卡瓦稱，Jim Gao在谷歌的數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊(duì)當(dāng)中被親切地稱為“天才男孩”。在上過斯坦福教授、現(xiàn)已轉(zhuǎn)投百度的“Google Brain之父”吳恩達(dá)（Andrew Ng）的在線課程后，Jim Gao利用他在谷歌的“20%自由時(shí)間”來(lái)探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能夠提升谷歌數(shù)據(jù)中心的效率。事實(shí)證明，答案是肯定的。

具體運(yùn)作

谷歌每幾秒鐘就會(huì)收集有關(guān)其數(shù)據(jù)中心運(yùn)作的各類信息，包括這些設(shè)施消耗了多少能量、它們使用了多少水來(lái)將計(jì)算機(jī)硬件的溫度降到與室外溫度一致等等。Jim Gao所做的就是利用所有的這些數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建人工智能計(jì)算機(jī)模型，該模型能夠依據(jù)特定條件預(yù)估數(shù)據(jù)中心的效率。在近12個(gè)月里，他不斷對(duì)該模型進(jìn)行改良，直至它的預(yù)估接近百分百準(zhǔn)確（達(dá)99.6%）。獲知該模型可行后，谷歌便使用它來(lái)提供提高其數(shù)據(jù)中心效率的建議。

正如卡瓦所說的，該模型成為了一種面向這些計(jì)算設(shè)施的“引擎檢查燈”。要是數(shù)據(jù)中心的效率與該模型的預(yù)估不匹配，谷歌就會(huì)知道它有問題需要解決。不過該公司也可以利用該模型來(lái)決定何時(shí)在該數(shù)據(jù)中心內(nèi)作出特定的改變，如何時(shí)清潔幫助幫助設(shè)施降溫的換熱器。

兩個(gè)月前，谷歌必須要讓部分計(jì)算機(jī)服務(wù)器下線，通常來(lái)說這會(huì)致使能源效率下降，但借助Jim Gao的人工智能模型，它可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的冷卻設(shè)施進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，進(jìn)而將效率維持在相對(duì)較高的水平。卡瓦指出，該模型能夠發(fā)現(xiàn)谷歌工程師不一定能自行發(fā)現(xiàn)的問題。

谷歌公布的資料顯示，JimGao的數(shù)據(jù)中心模型并不涉及深度學(xué)習(xí)，它使用的是一種長(zhǎng)期用于在零售網(wǎng)站上生成產(chǎn)品推薦等用途的舊式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。

未來(lái)，人工智能技術(shù)也有可能用于改善整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)作。隨著人們?nèi)諠u適應(yīng)新興的可穿戴設(shè)備和其它智能硬件，互聯(lián)網(wǎng)只會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜。換言之，人工智能會(huì)成為物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。