谷歌人工智能：数据库的“好管家”

谷歌 在 人工智能 方面不只有 无人驾驶汽车 和手机语音服务，还有能识别数字和图像的搜索引擎，这也是提升巨型数据库效率的重要工具，我们可以把它比作“在线网络帝国”的重要“武器”。

谷歌负责全球数据中心网络设计和运营的Joe Kava说：

我们正在用“类神经网络”的技术来分析数据库的运作情况，并且进行相关的维护。这里“类神经网络“的核心其实是算法，可以识别各种模型并进行相应判断。虽然它们可能没有办法信号越人类的大脑，但在某些时候却可以更快更全面，通过反复处理各种数据信息，它们能获得学习的能力。

而谷歌负责这个数据库项目的是年轻才俊的工程师Jim Gao。他是一个天才，通过在网上观看斯坦福大学教授 Andrew Ng 的教学视频后，他用自己在谷歌20%的时间进索“类神经网络”是否能提高公司数据中心的效率，并得出了肯定的答案。

谷歌每间隔几秒就会收集数据库中的处理信息，包括了设备的耗能以及室温的高低。Gao用这些数据构造出了人工智能的模型，以适应不同条件的预测。这项开发为期12个月，目前模型的预测准确率已经达到了99.6%，谷歌将这个模型运用到数据库中，提高了整体效率。

当数据库的效率低于模型的预测时，公司就会收到相应的信息，模型可以帮助谷歌决定什么时候需要管理数据库中的设备。其实在两个月以前，谷歌曾经被迫停止了一些服务器，不过Gao的人工智能模型却帮助他们将能源效率保持在高水平，这从一定程度上“解放”了谷歌的工程师们。

谷歌在白皮书中曾经表示，Gao的模型与“深度学习”没有关系，而只是一个“类神经网络”的架构，与一些网购网站所生成的产品推荐体系没有大的区别。大数据创业公司Cloudera前工程师Josh Patterson说，网络世界日趋复杂，要提高效率就不得不采用与谷歌相似的模式。从产品推荐，到“思维搜索”，再到深度分析网络，“深度学习”可作为一种高级的学习工具服务许多人工智能工程。

现在，Google使用人工智能提高数据库的效率，而在将来，新的穿戴式电脑和智能硬件设备会让整个网络更加复杂，这样的技术也就更有机会大展拳脚，甚至成为世界必不可少的一项工具。

Via： wired

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