Lidia PerskaDirbtinio intelekto nevaldomas alkis
Įsivaizduokite alkaną padarą, kuris per šešis mėnesius praryja du kartus daugiau maisto nei įprasta, lenkiant net žinomą Moore’o įstatymą. Toks yra dirbtinio intelekto nevaldomas alkis skaičiavimo išteklių, lenkiantis prognozes, sukurtas pagal Moore’o įstatymą. Šis technologinis pabaisa reikalauja daugiau, siekdamas tradicinės skaičiavimo galios ribų.
Už skaičiavimo galios ribų
Nors didinant skaičiavimo galios lygį atrodo kaip paprastas sprendimas šiam poreikiui, šiuolaikinių dirbtinio intelekto modelių sudėtingumui reikia daugiau nei tik grynųjų skaičiavimų galios. Specializuotas aparatinis įrenginys, toks kaip grafikos procesoriai ir keičiamieji skaitmeniniai procesoriai, tapo būtini, kartu su išskirstytomis skaičiavimo mazgų jungiamomis struktūromis, kurios veiksmingai jungia skaičiavimo mazgus.
Tinklo infrastruktūra kaip užsikimšimas
Stebėtinai, dirbtinio intelekto pažanga užkliūva tinklo infrastruktūroje. Tiesiogine globalios simfoninės orkestro organizavimo būdu be momentinio bendravimo sukeldamas ką tik primušenių pabiangių garsų, efektyvūs dirbtinio intelekto modeliai reikalauja didelio pralaidumo, mažo delsa tinklų, skirstomajai duomenų ir skaičiavimo užduotims.
Tinklų kritinės reikšmės
Erdvinio duomenų platinimo mechanizmai, paralelinės modelio mokymo procesai ir mažo delso tinklai yra svarbūs dirbtinio intelekto plėtrai įvairiuose sektoriuose, tokiose kaip autonominiai automobiliai ir pramonės automatizavimas. Šie tinklai atlieka svarbų vaidmenį užtikrinant realaus laiko dirbtinį intelektą apdorojant ir priimant sprendimus.
Naujos iššūkiai tinklų centrams
Organizacijoms imant naudoti dirbtinio intelekto varomo paslaugas, tinklų infrastruktūros sudėtingumas auga. Valdyti įvairias technologijas, nagrinėti padidintas signalų ženklas ir integruoti išorines tinklus tampa skubiai aktualiais klausimais tinklų operacijų centrams. Dirbtinis intelektas kelia tiek problemas, tiek sprendimus tinklo valdymui.
Dirbtinis intelektas tinklo valdyme
Ateities tinklo valdymo sprendimai, kurie išnaudoja dirbtinio intelekto galimybes, žada paprastesnį darbo eiliškumą ir patobulintą analitinį NOC komandų įrankį, suteikiant galimybę lengvai prisitaikyti prie kompleksiškų, daugiausia tiekėjų aplinkų. Įtraukdami įvairias protų šaltinius, šie sprendimai sprendžia kritinius tinklo veikimo aspektus.
Jungiant taškus
Skalėtinumas dirbtiniame intelekte yra daugiau nei skaičiavimo galios didinimas; jis kelia pagrindinius tinklų iššūkius. Dirbtinis intelektas tinklo valdyme ne tik optimizuoja operacijas, bet ir remia skaitmeninio ekosistemos evoliuciją, panašią į gamtą, kuri subalansuoja naujas rūšis. Kaip ir gamta prisitaiko, mūsų skaitmeninės ekosistemos turi evoliucionuoti, kad atskleistų dirbtinio intelekto pilną potencialą.
Antono Elston kanalas: Paskendėkite IT, blokų grandinėje, NFT ir internetiniame mokyme, kad pamatytumėte DEXART metaverso.
