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在这个智能化时代
冠以智能名义的产品遍地开花
不少人怀着让生活更美好的希冀
入手了各式智能设备
然而有时候
你以为你买的人工智能
到手却发现这是个「人工智障」
请欣赏人工智能花式翻车现场
智能音响：有事叫不灵，没事跳出来吓你一激灵
扫地机器人：天天跟猫打架，瞅准每一个未关门的时机离家出走
智能门锁：买来不到三个月，被反锁卧室两次
真离离原上谱，当人工智能变身人工智障，大伙不由得发出灵魂拷问：“这就是所谓的人工智能吗？就这？就这！
从人工智能到“人工智障”？
为什么会出现这种情况呢？我们可以从人工智能的发展阶段寻找答案。
从发展层级来看，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能：
弱人工智能
也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。
典型代表如AlphaGo、Siri、手机面部识别等，尽管AlphaGo击败了人类顶级选手，但它的超强能力也仅限于围棋，放到跳棋、象棋、家居、医疗等领域就啥也不是。
强人工智能
又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。
这个层次上，人工智能具有知觉和自我意识，是真正能实现推理和解决问题的智能机器。不同于如今大数据和深度学习训练出来的推理能力，强人工智能如同人类一样，可以基于少量知识逻辑自主做出判断和决策，并付诸行动。
超人工智能
人工智能的终极进阶版，假设计算机程序通过不断发展，人工智能将比世界上最聪明、最有天赋的人还聪明，实现从模仿人类到超越人类的史诗级跨越。
比如我们经常在科幻片里看到的人工智能，他们具备无比强大的智慧、创造力和社交能力，想必奴役人类、统治地球想必都不在话下。
然而受限于科技水平，强人工智能和超人工智能只停留在幻想阶段。目前我们能实现的人工智能都属于弱人工智能范畴，它们只能在有限的约束和限制下运行，完成提前设定好的任务。
而之所以会出现人工智能变成人工智障的情形，是因为现在的人工智能算法是基于统计学实现的，深度学习训练中收集了大量一般性认识并加以平均化，程序设计者可以通过不断扩大相关数据范围提高精度，但精度永远达不到100%，因为概率和统计根本就做不到这一点。
所以一旦遇到超出程序设定范畴的问题，人工智能就躺平摆烂宛如智障，比如Siri的“我不知道你在说什么”、天猫精灵的“这个问题我还不会呢，我会继续学习的”。
看惯了科幻片里的超人工智能，人们对现实中的智能设备抱以太高的期望，因而难免失望。更高准确性、更高形态的人工智能，需要政产学研各方面的更多努力和更长时间才能实现。
在应用中推动人工智能进步
实际应用中，人工智能可以将分散在各个业务环节的数据整合起来，推动实现更好的业务洞察力，企业为了实现预期目标，正越来越多地布局人工智能。
IDC预计，到2026 年，全球 85%的企业将使用人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和模式识别。
不过，人工智能快速发展之前仍面临一些障碍，IDC在今年年初发布的《AI Infrastructure View》指出，不充分或缺乏专门的基础设施能力往往是人工智能项目失败的原因。
人工智能由许多不同的工作负载组成，每个工作负载都会产生不同的I/O配置文件，并有不同的存储要求。此外人工智能负载所需的海量数据以越来越实时的方式提供，传统基础设施很难满足其对性能、可用性和可扩展性的要求。
作为全球领先的IT基础设施供应商，戴尔科技从这些角度出发，推出了经过验证设计的人工智能方案，利用其包括服务器、存储和网络在内的广泛基础设施组合，让企业更轻松地在边缘、核心、云等任何地方开发、部署和管理各种AI工作负载。
服务器和存储方面，在数据采集阶段，存储密集型配置的PowerEdge服务器或带有PowerScale存储的PowerEdge服务器，可以满足人工智能负载在扩展性及应对结构化、非结构化数据方面需求；
模型开发和训练阶段，带有可选加速器的计算密集型PowerEdge服务器及PowerScale全闪存存储是不错的选择，PowerScale由英特尔®至强® Platinum处理器提供支持，该处理器采用软件定义的基础设施和敏捷云架构，为PowerScale提供了卓越的性能和效率，将极好地满足模型开发和训练在并发性、处理能力、吞吐量等方面的要求；
推理阶段，带有更轻存储的和可选加速器的PowerEdge服务器可为此阶段的低延迟和高吞吐量效力。
针对数据在边缘—核心—云之间的传输，戴尔科技提供高速开放网络PowerSwitch；关于人工智能环境里的数据保护和治理，戴尔PowerProtect系列网络恢复解决方案可助企业一臂之力。
通过全球客户解决方案中心，企业可以自由评估和测试以找到最合适的人工智能解决方案。此外，戴尔科技推出即服务模式，允许按需灵活地进行基础设施消费，以避免过高的前期资本投入。
我们目前还处于人工智能发展的初级阶段，它就像刚学会走路的小孩子，假以时日才能长大，大家要对AI多些包容，同时也期待其更好的发展。
