人工智能這個(gè)詞語很多人并不陌生，已經(jīng)存在了60多年了。不過，直到最近人工智能才真正火起來。這緣于2016年年初，谷歌發(fā)起那場AlphaGo與韓國名將李世石的圍棋大戰(zhàn)，舉世矚目，最終結(jié)果令世人轟動(dòng)，機(jī)器人獲得了勝利，隨后又組織了幾場人機(jī)大戰(zhàn)，最終都以機(jī)器人獲勝而告終，這不得不讓人感嘆人工智能技術(shù)的厲害之處。而后，隨之關(guān)于人工智能的話題不斷，很多互聯(lián)網(wǎng)大佬也對人工智能的未來持樂觀態(tài)度，在人工智能領(lǐng)域加大研發(fā)投入。人工智能簡稱AI，是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，主要是研究通過機(jī)器來代替人類智能才能完成的復(fù)雜工作，將復(fù)雜、枯燥、重復(fù)性的工作交給計(jì)算機(jī)來完成。雖然人工智能概念在上世紀(jì)五十年代就提出來了，但受限于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，一直沒有顯著的技術(shù)進(jìn)展。如今，隨著計(jì)算能力越來越強(qiáng)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術(shù)的出現(xiàn)，讓人工智能有了可依賴的現(xiàn)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)。當(dāng)然，人工智能也來自于數(shù)據(jù)中心，在數(shù)據(jù)中心里有計(jì)算、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)資源，這些是人工智能能夠生根發(fā)芽的土壤，人工智能可以在數(shù)據(jù)中心得到最大程度的應(yīng)用。

  為何說數(shù)據(jù)中心是能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)揚(yáng)光大的最好環(huán)境呢？首先，人工智能的算法要依賴海量數(shù)據(jù)，利用海量的樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，這樣算法才是最優(yōu)的，如果樣本不夠，就會(huì)導(dǎo)致算法不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤的。就拿AlphaGo下棋來說，AlphaGo要提前學(xué)會(huì)圍棋的規(guī)則，這個(gè)不難實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵是要根據(jù)對方下的每一步棋接招，最終能戰(zhàn)勝對方，這就需要AlphaGo學(xué)習(xí)很多圍棋戰(zhàn)法，當(dāng)看到對方下的棋招時(shí)，和自己曾經(jīng)學(xué)習(xí)的棋招關(guān)聯(lián)起來，這樣才能取得勝利，AlphaGo的知識(shí)庫是否豐富就是獲勝的關(guān)鍵了。數(shù)據(jù)中心天然就是一個(gè)海量數(shù)據(jù)庫，每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長，有了這些數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)去分析，就能得到很多有意義的數(shù)據(jù)，人工智能再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，往往能獲得意想不到的收獲；其次，人工智能要依賴計(jì)算，只有高速的計(jì)算能力才能在短時(shí)間完成指定的任務(wù)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分布式計(jì)算，如此大大提升了計(jì)算能力，單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算速度越來越快。人工智能設(shè)備在做任何工作時(shí)都要計(jì)算，然后根據(jù)計(jì)算結(jié)果發(fā)出操作指令。試想如果AlphaGo和李世石下圍棋，AlphaGo沒走一步棋都要計(jì)算個(gè)幾天顯然是不行的。實(shí)際上，AlphaGo是瞬間完成的，下棋速度要比李世石快得多，而且下的還好，這依賴的就是后臺(tái)強(qiáng)大的計(jì)算能力。數(shù)據(jù)中心是什么地方？這就是計(jì)算中心，最不缺的就是成千上萬臺(tái)的服務(wù)器，都可以加入到計(jì)算數(shù)據(jù)中來，顯然這是人工智能最喜歡的；第三，人工智能要依賴計(jì)算成本的下降，數(shù)據(jù)中心的大力發(fā)展與普及，使得單位計(jì)算成本變得很低，人工智能不再是貴族的游戲，誰都可以玩玩人工智能，人工智能不再那么遙不可及，成本已不再是人工智能面前的攔路虎。數(shù)據(jù)中心建設(shè)的規(guī)模越大，計(jì)算成本就越低，人工智能才有機(jī)會(huì)發(fā)揮作用。

  當(dāng)然，人工智能與數(shù)據(jù)中心是相輔相成的關(guān)系，你中有我，我中有你。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供更多的技術(shù)支撐與創(chuàng)造無限可能，人工智能也給數(shù)據(jù)中心帶來巨大的利益，特別是在應(yīng)用到機(jī)器人技術(shù)時(shí)，將其部署到網(wǎng)絡(luò)中并進(jìn)行物理調(diào)整。人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)中心，而數(shù)據(jù)中心的發(fā)展也將離不開人工智能。首先就是數(shù)據(jù)中心管理與控制。未來都是軟件定義數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心里所有的管理和控制都由控制器來完成，這個(gè)控制器由人來完成管理。但是人的精力是有限的，能力更是有限的，如果有人工智能接管，結(jié)果將大為不同，其利用機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，將以往的管理數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一遍，同時(shí)進(jìn)行智能分析，從而得到客觀準(zhǔn)確的決策，這比人為利用各人經(jīng)驗(yàn)去判斷準(zhǔn)確得多�，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心技術(shù)涵蓋面非常廣，靠幾個(gè)人去學(xué)習(xí)和掌握幾乎不可能，而靠機(jī)器學(xué)習(xí)則很容易，它可以快速記憶下海量的技術(shù)特性，通過學(xué)習(xí)便可以掌握控制器的操作，更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)中心管理；其次是數(shù)據(jù)中心的能耗。數(shù)據(jù)中心是能耗大戶，巨額的電能費(fèi)用已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心高速發(fā)展的瓶頸，數(shù)據(jù)中心開始想盡一切辦法去降低能耗�？梢岳�用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)中心的PUE數(shù)值計(jì)算，再根據(jù)PUE值反推哪些因素對PUE影響最大，再去優(yōu)化這些部分，從而達(dá)到降低能耗的目的，提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)行效率。第三是數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)加工。數(shù)據(jù)中心擁有海量數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到一些有價(jià)值的信息。同樣可以利用人工智能，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、整理、組建各種模擬模型，這些加工后的數(shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生巨大的價(jià)值，價(jià)值的大小取決于數(shù)據(jù)量大小和人工智能算法的優(yōu)劣。如果是數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行數(shù)據(jù)，則可以通過人工智能計(jì)算獲得提升數(shù)據(jù)中心運(yùn)維水平機(jī)會(huì)；如果是數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，則可以通過人工智能計(jì)算獲得某些行業(yè)市場狀況，人員特征的分析等等。

  事實(shí)上，目前在數(shù)據(jù)中心的很多領(lǐng)域中都開始出現(xiàn)人工智能，與人工智能相關(guān)的運(yùn)算在數(shù)據(jù)中心中已經(jīng)占據(jù)了10%的比例，并在迅速增長，兩者結(jié)合得越來越緊密。人工智能將數(shù)據(jù)中心變得更加高效、更具成本效益和安全性，使數(shù)據(jù)中心更為智能。數(shù)據(jù)中心為人工智能提供一切基礎(chǔ)計(jì)算工具和環(huán)境，數(shù)據(jù)中心和人工智能兩者相輔相成，互為促進(jìn)與發(fā)展。