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FreeStor智能分析版 vs AlphaGo

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发表于 2016-4-22 15:24:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
FreeStor智能分析版(FreeStor Analytics)自本月开始在全球正式发布,引起业界很多关注。为什么呢?七七八八的小改进暂且不谈,今天只说最主要的:这是全球首个在SDS领域引入智能化的产品。
现在几乎人人都在谈智能,特别是一个月前谷歌人工智能AlphaGo 4:1大胜韩国棋手李世石,让全世界都为人工智能疯狂,进而都开始讨论“终结者”描述的“审判日”究竟离我们还有多远。那么此“智能”跟彼“智能”是一回事吗?那么究竟什么是智能呢?
百度百科为“智能”给出了以下定义:
从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”,智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”。智能一般具有这样一些特点:
一是具有感知能力,即具有能够感知外部世界、获取外部信息的能力,这是产生智能活动的前提条件和必要条件;
二是具有记忆和思维能力,即能够存储感知到的外部信息及由思维产生的知识,同时能够利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策;
三是具有学习能力和自适应能力,即通过与环境的相互作用,不断学习积累知识,使自己能够适应环境变化;
四是具有行为决策能力,即对外界的刺激作出反应,形成决策并传达相应的信息。
具有上述特点的系统则为智能系统或智能化系统。
按照这个定义来看,显然AlphaGo和FreeStor智能分析版都完全符合智能的定义,甚至我觉得,在某些方面,管理存储似乎比下围棋所需要的智能还更多些。
先说感知,FreeStor管理的系统,从应用服务器到虚拟机,到存储网络和存储系统和磁盘SSD介质,以及那么多系统的互联互通;而AlphaGo感知的只是一个棋盘,纵然围棋有无数的落子变化,因为所有的感知都限定在了这个棋盘以内,棋盘以外的一切都和它无关。应该说FreeStor的感知所覆盖的内容更加庞杂;
再说记忆和思维,FreeStor的数据分析需要基于过去的系统运行状态和管理策略,以及现有的状态,应该说也是一件很复杂,而且会越来越复杂的事情;当然,背下天下所有棋谱的AlphaGo在这一点上肯定是完胜了;
学习能力和自适应能力,依我看,这是智能所最重要的一点。不断地对各种状况的处理方式进行总结、抽象化,形成策略,最后形成自适应。其实学习的速度我觉得很大程度上取决于感知的范围,如同一个一会看电视一会打游戏的小朋友学习成绩总会不如特别专注书本的同学;一下课就弹钢琴的小朋友一定会比要参加无数训练班的同学钢琴弹得好。AlphaGo只管下围棋而FreeStor管着各种各样的存储和服务器,从这个角度看,就算AlphaGo的成绩好,究竟谁更厉害呢?;
最后说行为决策能力。FreeStor里对这个能力有一个专门的术语叫做Intelligent Actions。用户基于一系列的条件设定可以让FreeStor有可能对一些状况进行决策并采取行动。这些状况来源于对服务器、虚拟机、存储网络、存储系统和介质的实时监控和反馈,从而大大提升了管理的自动化程度和应对速度。AlphaGo的决策无论多高明,依旧被限定在了那个小小的棋盘以内,是不是?
按照这个比较,哈哈,FreeStor似乎更胜一筹哦!
当然这只是一个玩笑,无数人投入心血的AlphaGo是人工智能在特定领域的最高水平,对任何智能系统来说都是终极**oss一样的存在。但是,我想说的是,智能的价值正在被各种应用场景所体现,而在对所有系统管理员无比复杂、让人头痛的存储管理领域,引入智能当然是未来必然发展的趋势。当然,第一个版本的智能程度还是相对有限的,但是现在FreeStor智能分析版的发布,作为下一轮技术革命的标志,一定会被作为一个标志性的事件被记录下来。
究竟具体智能分析的功能如何实现,除此以外还有哪些新功能,下周我们再来具体讨论。
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