英特尔收购的这家人工智能公司不走深度学习路线，要提供“白盒AI”

本篇文章4050字，读完约10分钟

英特尔对人工智能生态系统的10亿美元投资已经成为这家芯片巨头各种宣传活动的主要话题之一。

目前，被收购的初创公司确实在推动英特尔的人工智能发展目标方面发挥了理想的作用，包括2015年收购altera和saffron，2016年收购nervana和movidius，以及2017年收购mobileye。

借助强大的人工智能、数据机器人、lumiata、cognitivescale、aeye和element ai等初创企业，英特尔投资还丰富了其人工智能解决方案组合。

然而，英特尔一直对其人工智能应用或人工智能技术应该关注的实际方向保持沉默。艾无疑属于一个广泛而深入的技术领域。在英特尔不断扩大的收购名单中，藏红花是最神秘的一个。

背景提示:提示:2015年，英特尔宣布收购人工智能公司萨芙蕾科技。像其他人工智能公司一样，萨芙蕾的技术旨在通过模拟人脑工作方式的算法从巨大的数据集中提取有用的信息。但与其他公司不同的是，该公司专注于开发自己的联想记忆技术，而不是像谷歌和脸书那样投入巨资深入学习人工智能。

英特尔发布了行业首款人工智能反洗钱工具

出人意料的是，在收购萨芙蕾近两年后，英特尔发布了第一款基于这家认知计算初创公司技术的软件产品ai反洗钱工具。据说，这是市场首次在金融服务业中使用“联想记忆”人工智能。

这位名为英特尔萨芙蕾反洗钱(aml)的顾问运行在至强处理器上，但它不是一个硬件设备，而是一个专为帮助调查人员和分析师研究金融犯罪而设计的工具方案。

萨芙蕾金融行业解决方案主管伊丽莎白·施赖弗-帕塞尔

本周早些时候，ee times采访了萨芙蕾金融行业解决方案主管伊丽莎白施赖弗-普雷塞尔，希望了解萨芙蕾产品背后的人工智能技术。在她看来，萨芙蕾通过融入英特尔公司获得了巨大的利益。

但让我们更好奇的是，像施赖弗-帕罗尔这样的金融犯罪袭击者是如何在世界上最大的cpu制造商中运作的。

Ee时报:我听说你是金融分析专家，曾为许多机构和企业工作过，比如美国财政部。请自我介绍。

我是一名律师，我的工作重点是打击金融犯罪。我在许多国际咨询公司和各种金融机构工作过。在这份工作之前，我在美国银行工作。今年早些时候我加入了萨芙蕾。是的，我曾经加入美国财政部，担任分析和开发项目经理。

Ee时报:那么在加入藏红花之前，你使用过藏红花产品吗？

施赖弗-普雷瓦尔:我接触过的一些组织，包括一些咨询公司的客户，已经开始使用藏红花产品。我对这个平台非常感兴趣，所以当机会出现时，我选择加入这个公司。

《Ee时报》:那么，藏红花能带来什么好处呢？

Shriver-procell: saffron一直在销售和宣传一套分析平台，可定制广泛的应用场景，其用户包括供应链、银行和保险公司等。

Ee时报:随着英特尔萨芙蕾反洗钱顾问工具的推出，萨芙蕾的平台计划有所改变吗？

施赖弗-普雷瓦尔:现在我们开始推出针对特定应用场景的目标产品。

人工智能发展的另一个分支:联想记忆人工智能时代:我想英特尔想要收购萨芙蕾的原因是为了在很大程度上收购萨芙蕾的人工智能技术，而不是真正解决金融犯罪问题(尽管这也值得一试)。你能告诉我们萨芙蕾设计和使用的人工智能技术知识吗？它和其他人工智能方案有什么不同？

在萨芙蕾公司，我们使用的人工智能技术被称为联想记忆人工智能，它属于人工智能的范畴，但不同于深度学习。联想记忆人工智能非常擅长查看大量不同的数据，并从数据库中提取特征或模式。它可以统一来自各种企业系统、电子邮件、网络和其他数据源的结构化和非结构化数据。

Ee时报:请给我们举一些例子。

让我们以一位名叫玛丽的银行客户为例。玛丽每两周去一次伦敦，在自由街购物。来自另一个国家的约翰将以同样的频率去伦敦，这意味着他可以在这里见到玛丽，但他的目的完全不同。那么这两个人之间有什么联系呢？他们有什么共同点？我们可以检查双方使用的ip地址吗？我们能找到双方登录模式的相似之处吗？有没有迹象表明可能存在恶意行为？

《电子时报》:也就是说，联想记忆人工智能的核心能力在于整合如此多看似不相关的数据库信息？

不仅如此，它还能快速完成原本极其耗时的工作。虽然深度学习需要大量的训练，但联想记忆ai不需要任何训练。这是一个非常快速的一次性学习人工智能方案，也是一个无模型的人工智能方案。

Ee时报:在新闻稿中，你描述了藏红花人工智能(白盒人工智能。你能给我们详细解释一下吗？

施赖弗-普雷瓦尔:所谓的白盒人工智能，我们想强调透明度的问题。我可以解释我们是如何得出这个结论的。过去，金融机构需要从供应商那里构建基于模型的欺诈检测解决方案。我们称之为黑盒，因为用户不知道他们的软件在黑盒中是如何工作的。然而，当监管机构要求金融机构解释如何得出相关结论时，后者很难给出解释。这是因为他们看不到黑匣子里有什么，所以他们无法判断他们的工作流程是否正常。

在需要高度监管的行业中，金融机构实现数据透明非常重要。

Ee时报:非常有趣，这听起来几乎与深入学习人工智能完全相反。一些安全专家担心，当在自动车辆中部署深度学习人工智能时，可能会出现一些新问题，例如，汽车制造商无法解释为什么人工智能会做出某些决定。由于学习过程缺乏透明度，汽车制造商将很难验证其自动驾驶汽车的安全水平。

我认为最重要的是要意识到有许多不同的人工智能实现方法。当英特尔首席执行官谈到解放人工智能的革命性潜力时，他说我们可能应该尝试新的方法。我们需要探索更多新的学习模式。

萨芙蕾解释说，联想记忆人工智能可以发现知识，加快决策过程，减轻人类的认知负担，并以透明的方式解决依从性问题。

《电子时报》:你认为不同的人工智能技术分支最终会在同一个十字路口交汇吗？

我认为这些方法是互补的。当我们面对越来越多的应用混合趋势时，我认为结合各种类型的人工智能可以真正满足各种应用场景的实际需求。

Ee时报:请告诉我们一些关于新产品的信息。

施赖弗-普雷瓦尔:如前所述，藏红花总是将其产品作为一个平台进行销售。目前，随着我们开始在特定的细分市场中发现更具体的需求，我们决定推出更有针对性的解决方案，并利用它们来帮助客户应对各种市场挑战。

藏红花在金融市场一直处于非常强势的地位。在金融市场经验的支持下，我们可以更有效地发现金融犯罪。通过用360度视角连接和统一结构化和非结构化数据，我们将能够理解存储数据边界之上的各种实际模式。

我们还兴奋地宣布，新西兰银行刚刚加入英特尔藏红花的早期采用者项目。该项目面向那些对金融服务创新活动感兴趣的机构，旨在利用联想记忆人工智能的技术成果帮助它们取得最新进展。

《电子时报》:你认为萨芙蕾加入英特尔公司后获得了哪些好处？

施瑞弗-普雷瓦尔:加入英特尔给我们带来了巨大的好处。我们正在讨论各大金融机构面临的严重问题。为了提供有效的支持，我们需要像英特尔这样的大型企业获得各种资源和支持。我们还需要英特尔作为技术合作伙伴所提供的全面推广，以便我们能够在萨芙蕾平台上成功构建新的功能和应用，并使其具有可扩展性和可扩展性。随着人工智能技术的飞速发展，我们永远不能停止探索和实践新事物和新的人工智能实现方法。

高级分析师对人工智能部门的看法在完成对萨芙蕾公司的采访后，ee时报与几位分析师进行了沟通，希望了解他们对人工智能技术发展状况的看法。

tirias research的创始人兼首席分析师吉姆·麦格雷戈(Jim mcgregor)通过观察指出，有许多不同类型的学习(有监督的和无监督的)，不同类型的数字神经网络(深度学习，全息联想记忆也叫联想记忆，推理模型等。)，ai针对不同的硬件解决方案(包括cpu、GPU、dsp、fpga、tpu和量子处理器等。)和许多不同的软件架构。因此，整个人工智能解决方案的发展轨迹就像一棵大树，每天都有新的子分支延伸出来。

tirias reasearch的首席分析师Paul teich对此表示赞同。新的学习和人工智能算法类型仍然以相当快的速度出现。与此同时，他补充道，这意味着从高效和完全定制的芯片发展起来，我们还有很长的路要走。在瞬息万变的时代，最终只有通用芯片才能胜出。正因为如此，gpu、fpga和协处理器型矩阵数学加速器(这一领域的杰出代表是NVIDIA的张量核心和谷歌的tpu2)将占据主导地位，直到我们找到选择模型开发和部署的最佳算法和最佳实践的最佳解决方案。

那么在未来，我们会看到这些不同的人工智能开发分支相互结合在一起工作吗？

麦格雷戈指出，这是一个好问题。根据他的观察，目前的大部分努力都集中在集中智能和混合智能上，所有核心任务都在云中处理；云负责学习，而边缘设备只进行推理。以微软为代表的一些企业正在积极研究分布式智能，以确保它能够在各种资源和设施(如深度学习数据中心)之间进行通信。

根据他的观点，未来将不可避免地要求使用整体智能，即集成现有的智能解决方案来进行协作。我们相信，未来的正确答案一定是某种形式的整体智慧。然而，他也强调，没有明确的答案，什么时候这一切会到来。哪种解决方案更好？如果这些解决方案给出的结论相互矛盾，用户应该怎么办？我们如何在不同的框架和神经网络之间共享信息(或者不可能创建两组使用相同数据、看起来完全相同的神经网络)？这些是我们必须解决的问题。

麦格雷戈补充道:“英特尔从番红花开始并不奇怪，因为金融业将成为提升我们整体智能的关键行业之一，尤其是考虑到它对全球经济的重要性。”。

现在，英特尔正把萨芙蕾的反洗钱顾问工具作为一种产品推向金融市场。这是否意味着英特尔正在采用与ibm相似的方式，并通过采用服务业务模式，逐渐摆脱仅依赖芯片业务的市场定位？

麦格雷戈认为情况就是这样。英特尔曾经尝试过，并且一直在解决方案提供商和技术提供商之间摇摆不定。然而，在人工智能领域，考虑到其对硬件和软件这两大支柱的高度依赖，相信在这两方面投入了大量资源的英特尔几乎肯定会并且必须坚定地成为解决方案提供商。