據(jù)國外媒體報道，在谷歌，人工智能不僅僅用于打造無人駕駛汽車，響應語音詢問的智能手機服務，快速識別數(shù)字圖像的在線搜索引擎。它還用于提升支撐谷歌整個互聯(lián)網(wǎng)帝國的大型數(shù)據(jù)中心的運行效率。
據(jù)谷歌全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的設計與運行負責人喬·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)絡來分析其巨型計算中心的運轉(zhuǎn)，并相應改進它們的運作。這些神經(jīng)網(wǎng)絡實質(zhì)上是計算機算法，能夠識別模式和根據(jù)那些模式作出決策。它們并不能完全復制人腦的智能，但在一些情況下，它們在運轉(zhuǎn)速度和全面性上能夠大大超過人腦。
正因為此，谷歌將這些算法應用到它的數(shù)據(jù)中心運作當中。“這些模型能夠通過反復挖掘數(shù)據(jù)來學習。”卡瓦表示。
近年來人工智能技術興起，進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目包括谷歌無人駕駛汽車和IBM的沃森（Watson）超級計算機。在這背后，也有很多的公司采用一種名為“深度學習”的新式人工智能，該技術可以大大推進人工智能的發(fā)展。
谷歌的數(shù)據(jù)中心項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)中心團隊當中被親切地稱為“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（Andrew Ng）的在線課程后，Jim Gao利用他在谷歌的“20%自由時間”來探索神經(jīng)網(wǎng)絡是否能夠提升谷歌數(shù)據(jù)中心的效率。事實證明，答案是肯定的。
具體運作
谷歌每幾秒鐘就會收集有關其數(shù)據(jù)中心運作的各類信息，包括這些設施消耗了多少能量、它們使用了多少水來將計算機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)來構建人工智能計算機模型，該模型能夠依據(jù)特定條件預估數(shù)據(jù)中心的效率。在近12個月里，他不斷對該模型進行改良，直至它的預估接近百分百準確（達99.6%）。獲知該模型可行后，谷歌便使用它來提供提高其數(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算設施的“引擎檢查燈”。要是數(shù)據(jù)中心的效率與該模型的預估不匹配，谷歌就會知道它有問題需要解決。不過該公司也可以利用該模型來決定何時在該數(shù)據(jù)中心內(nèi)作出特定的改變，如何時清潔幫助幫助設施降溫的換熱器。
兩個月前，谷歌必須要讓部分計算機服務器下線，通常來說這會致使能源效率下降，但借助Jim Gao的人工智能模型，它可以對數(shù)據(jù)中心的冷卻設施進行適當?shù)恼{(diào)整，進而將效率維持在相對較高的水平。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習，它使用的是一種長期用于在零售網(wǎng)站上生成產(chǎn)品推薦等用途的舊式神經(jīng)網(wǎng)絡框架。
未來，人工智能技術也有可能用于改善整個互聯(lián)網(wǎng)的運作。隨著人們?nèi)諠u適應新興的可穿戴設備和其它智能硬件，互聯(lián)網(wǎng)只會變得越來越復雜。換言之，人工智能會成為物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。
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