英特尔发布“概念验证”白皮书：AI落地，如何辅助决策者将价值最大化

人工智能算法已经出现多年，但是直到最近，人工智能的价值才开始在企业中得到快速扩展。

快速扩展的原因基于两方面：一方面处理和存储数据的成本都已大幅下降。另一方面，计算科学家已经改进了人工智能算法设计，包括神经网络在内，使得训练模型获得了更高的准确度。

人工智能系统首先学习数据，然后从中推理出结果

为了进一步加快人工智能普及速度，推动了基础设施创新，业界和学术界纷纷将与人工智能有关的功能直接嵌入到硬件之中，例如：最新的英特尔^®至强^®可扩展处理器为广泛的人工智能工作负载提供可扩展的性能，在深度学习模型训练和推理中提供突破性的性能，英特尔^®Nervana™ 神经网络处理器则采用专为神经网络构建的新型架构。

专业硬件的加持，使得人工智能潜力明显，但是许多企业还没有开始采用人工智能，其采用速度也比不上媒体和学术机构在报告中推测的速度。

经过媒体调查，这些企业担心广泛的潜在机遇带来的挑战。

那么，什么样的机遇能够带来最好的结果？如何确保能取得成功的结果呢？

英特尔为此提出了一套“概念验证（PoC）”的解决方案，并且详细撰写了一套“白皮书”，能够帮助决策者回答这些问题，同时最大化价值，最小化风险。

注：概念验证（POC）是一种“封闭”而有效的解决方案，从了解要求一直到实现成功，可根据明确的标准对该解决方案进行评估和测量。对于任何人工智能项目或程序，概念验证让决策者能够：更快收获价值、获取技能和经验、测试硬件、软件和服务选项、确认和解决潜在的数据瓶颈、突出人工智能对 IT 基础设施和广泛业务的影响、提升人工智能的积极印象，提高用户的信任度。

概念验证具体来说分为五个步骤。第一步确认机遇、第二步确定问题的特征并分析数据、第三步架构和部署解决方案、第四步评估商业价值、第五步纵向扩展概念验