據(jù)Business Insider報道，牛津大學(xué)人類未來研究所（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)位專家學(xué)者關(guān)于人工智能未來發(fā)展的談話。

　　關(guān)于人工智能這個話題，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，而這個系統(tǒng)便是由DeepMind開發(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并擔任公司首席執(zhí)行官一職，專門從事通用學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。2014年1月，谷歌以6．25億美元收購DeepMind。

　　2016年7月，DeepMind利用人工智能技術(shù)來優(yōu)化改進能源管理，效果驚人。他們在谷歌開發(fā)了一套系統(tǒng)，用機器學(xué)習(xí)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）。為了說明結(jié)果，DeepMind貼了一張圖出來：

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