如何建设人工智能企业的计算中心

如何建设人工智能企业的计算中心

这几点可能要考虑一下：
需要实时在线；
需要有巨大吞吐能力；
需要实时动态调整计算能力；
需要实时引入；
需要设立可控学习环境；
需要有动态部署能力；
需要有应用热插拔能力；

是有一定区别的。 1、计算智能（computational intelligence，ci）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。从关系上说，计算智能属于人工智能（artificial intelligence，ai）的一个分支。 2、计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。如图1.4所示，典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中的遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等。 3、以上这些计算智能算法都有一个共同的特征就是通过模仿人类智能的某一个（某一些）方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律计算机程序化，设计最优化算法的目的。然而计算智能的这些不同研究领域各有其特点，虽然它们具有模仿人类和其他生物智能的共同点，但是在具体方法上存在一些不同点。例如：人工神经网络 模仿人脑的生理构造和信息处理的过程，模拟人类的智慧；模糊逻辑（模糊系统） 模仿人类语言和思维中的模糊性概念，模拟人类的智慧；进化计算 模仿生物进化过程和群体智能过程，模拟大自然的智慧。 4、然而在现阶段，计算智能的发展也面临严峻的挑战，其中一个重要原因就是计算智能目前还缺乏坚实的数学基础，还不能像物理、化学、天文等学科那样自如地运用数学工具解决各自的计算问题。虽然神经网络具有比较完善的理论基础，但是像进化计算等重要的计算智能技术还没有完善的数学基础。计算智能算法的稳定性和收敛性的分析与证明还处于研究阶段。通过数值实验方法和具体应用手段检验计算智能算法的有效性和高效性是研究计算智能算法的重要方法。