據(jù)Business Insider報(bào)道，牛津大學(xué)人類(lèi)未來(lái)研究所(Future of Humanity Institute)本周在YouTube上發(fā)布了一段視頻，內(nèi)容是SpaceX創(chuàng)始人埃隆·馬斯克(Elon Musk)、DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)、牛津大學(xué)哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)等數(shù)位專(zhuān)家學(xué)者關(guān)于人工智能未來(lái)發(fā)展的談話(huà)。

關(guān)于人工智能這個(gè)話(huà)題，DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)比埃隆·馬斯克(Elon Musk)更有發(fā)言權(quán)。

DeepMind首席執(zhí)行官丹米斯·哈撒比斯

去年，技術(shù)領(lǐng)域最受關(guān)注的新聞便是人工智能系統(tǒng)在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石，而這個(gè)系統(tǒng)便是由DeepMind開(kāi)發(fā)的。

李世石與丹米斯·哈撒比斯

2010年，丹米斯·哈撒比斯與人創(chuàng)辦人工智能初創(chuàng)公司DeepMind Technoloies并擔(dān)任公司首席執(zhí)行官一職，專(zhuān)門(mén)從事通用學(xué)習(xí)算法的開(kāi)發(fā)。2014年1月，谷歌以6.25億美元收購(gòu)DeepMind。

2016年7月，DeepMind利用人工智能技術(shù)來(lái)優(yōu)化改進(jìn)能源管理，效果驚人。他們?cè)诠雀栝_(kāi)發(fā)了一套系統(tǒng)，用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)管理數(shù)據(jù)中心，期望達(dá)到比人管理更省電的效果。最終結(jié)果非常不錯(cuò)，實(shí)際成績(jī)是：比人管理的時(shí)候節(jié)電40%。

為把事情說(shuō)清楚需要簡(jiǎn)單介紹一下背景：

Google這類(lèi)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(wú)比龐大通常有數(shù)百萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器。

由于服務(wù)器太多因此并不會(huì)只放在一個(gè)地方，而是分布在多個(gè)數(shù)據(jù)中心里。管理各個(gè)數(shù)據(jù)中心時(shí)，一個(gè)核心問(wèn)題就是冷卻。我們手機(jī)用時(shí)間長(zhǎng)了還發(fā)熱，那么多總是在跑的服務(wù)器如果沒(méi)有有效的冷卻措施，那數(shù)據(jù)中心會(huì)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(lái)就需要來(lái)根據(jù)環(huán)境來(lái)控制什么時(shí)候開(kāi)冷卻系統(tǒng)，開(kāi)多少度等。但每個(gè)數(shù)據(jù)中心所處的地點(diǎn)、架構(gòu)并不完全一致，這就給管理帶來(lái)了一些麻煩。

DeepMind把這種麻煩總結(jié)為三點(diǎn)：

• 1.冷卻設(shè)備、操作設(shè)備的方法、環(huán)境之間不是簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系。也就是說(shuō)不是環(huán)境溫度是30度時(shí)，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(shuō)外部氣溫上升，你據(jù)此進(jìn)行調(diào)整，但實(shí)際起效果的時(shí)候，外部氣溫可能又下降了。

• 3.每個(gè)數(shù)據(jù)中心都有自己獨(dú)特的架構(gòu)和地理位置。

DeepMind解決這問(wèn)題時(shí)顯然又會(huì)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這次他們訓(xùn)練了三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

• 1、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用各種傳感器收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，比如：溫度、功率、泵速等；

• 2、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測(cè)下一小時(shí)的溫度；

• 3、一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用于預(yù)測(cè)下一小時(shí)的工作負(fù)荷。

都訓(xùn)練完之后DeepMind把這三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某一個(gè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了應(yīng)用，評(píng)測(cè)的指標(biāo)是PUE(Power Usage Effectiveness)，這個(gè)值表示數(shù)據(jù)中心能源消耗在整個(gè)IT能源消耗中的占比（顯然越低越好）。為了說(shuō)明結(jié)果，DeepMind貼了一張圖出來(lái)：

DeepMind稱(chēng)2017年將把這一技術(shù)應(yīng)用于發(fā)電廠(chǎng)及其他數(shù)據(jù)中心。