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      人工智能OPS的莫拉維克悖論

      人工智能OPS的莫拉維克悖論

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      編輯: 景同
      信息來源: ITPUB
      更新日期: 2022-09-17 09:23:54
      摘要

      莫拉維克的悖論是人工智能和機器人研究人員觀察到,與傳統假設相反,推理需要很少的計算,但感覺運動和感知技能需要大量的計算資源。該原則由HansMoravec、RodneyBrooks、Marvin

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      莫拉維克悖論是人工智能和機器人研究人員觀察到,與傳統假設相反,推理需要很少的計算,但感覺運動和感知技能需要大量的計算資源。漢斯莫拉維克、羅德尼布魯克斯、馬文明斯基等人在20世紀80年代闡述了這一原則。莫拉維克在1988年寫道,“計算機在智力測試或象棋比賽中表現出成人水平的表現相對容易,但在感知和移動性方面,計算機很難或不可能擁有一歲兒童的技能”

      莫拉維克的問題是那個時代計算能力和數據采集能力不足造成的。你可以發現,在過去一年的人工智能大潮中,莫拉維克認為這是一個非常棘手的問題,現在已經解決得非常好了。比如自動駕駛的感知和機動性已經達到接近實用的水平,人形機器人在現代人工智能的加持下也越來越強大。

      在莫拉維克的時代,人工智能是由知識驅動的,但今天的人工智能浪潮是由數據驅動的。兩個時代的計算能力和數據采集處理能力不同,所以研究重點也不同。就像這樣,在解決不同的問題上表現出完全不同的效果?;谥R的AI可以做非常復雜的推理,但它需要的計算能力相對較小,因為人們將專家的知識轉化為AI的能力,不需要從混沌中通過計算來分析一切。數據驅動的人工智能則不同。它只需要很少的專家知識,甚至在某些情況下根本不需要專家知識。通過足夠的數據樣本和強大的計算能力,可以得出分析結果。

      我們為D-SMART構建AIOPS能力做了不同的嘗試,但最終選擇了以知識驅動(知識圖譜為核心)為主,數據計算算法為輔的AI算法。因為我們發現純算法在數據庫這樣復雜的運行環境下效果較弱,達不到幫助運維人員分析定位問題的程度。此外,在我們的研發團隊中有許多各種數據庫的專家。d隊。通過我們的專家經驗建立一個自動化和智能化的系統可能更有效。

      我和很多做AIOPS的同行聊過這個問題。在AIOPS中,基于日志分析的全鏈路問題發現和定位效果非常突出。通過日志和相關數據的異常檢測,大致定位問題出在哪個環節和IT組件上,這項工作效果還不錯。然而,進一步向下定位并找到問題的解決方案會相對困難。這種分析需要用戶全面收集各種業務和系統日志,應用程序中業務日志的輸出也是標準化的,否則效果會打折扣。這種能力一定會幫助一些用戶解決一些復雜系統的混亂問題。但是用戶肯定不滿足于找到問題的大概位置和方向,希望進一步分析問題出在哪里。例如,如果是數據庫問題,那么數據庫問題到底出在哪里?不幸的是,此時算法的能力非常有限。為什么會這樣?

      這實際上涉及到自動化系統中的另一個悖論。AIOPS系統通過簡單的操作和自動糾正錯誤的能力來處理系統異常。當AIOPS系統高效運行時,人工參與變得更重要,更不頻繁。高效的智能分析使人變得更重要,而不是更不重要,這是一個悖論。數據驅動的AIOPS算法的通用性不如知識驅動的AIOPS算法,每個用戶都需要重新建模。但是,無論在建模過程中使用什么無監督算法,想要的效果仍然不理想。在這個過程中,各種運維專家都要參與。想要打造數據庫的智能運維能力,需要數據庫專家現場參與。實際在實時過程中,最多是用戶的數據庫DBA可以參與工作,能起到決定性作用的資深專家一般不參與,所以最后的效果是有問題的。

      在AIOPS的實踐中,通過數據驅動的算法尋找宏觀問題,通過專家知識在微觀方面構建的知識圖譜實現更精細的定位,應該是解決這種悖論問題的較好途徑。之前有朋友問我,老白你怎么不做全鏈路異常檢測?我說我們目前的研發。d投只能做好一些微觀的工作,爭取在用戶現場用系統代替大部分的人工分析,而宏觀分析涉及的知識面更廣,需要更好的算法,很難把這些東西做成開箱即用的系統,以我們目前的能力是做不到的。我們團隊的優勢是豐富的專家知識,而不是高水平的算法高手,所以很難理解如何做好D-SMART。

      標簽:算法 問題 知識
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