“单个盘算机需要从巨型批处置惩罚数据库学习建模以处置惩罚难题，但在糟糕的处置惩罚计划泛起时，它们通常会卡壳。若是小数据块被单个盘算机预先处置惩罚再整合，最后建设的模子则很少泛起卡壳征象。”麻省理工学院航空航天专业结业生特雷沃·坎贝尔在与导师乔纳森·豪尔·理查德·科克马克劳林教授配合写的一篇论文中总结道。

为解海量决数据难题，谷歌等云效劳巨头还建设了规模重大的云盘算基础设施，来对数据举行处置惩罚。现在，为使用移动设惫亓人机交互来训练模子，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。谷歌体现，这会是机械学习的另一大未来生长偏向。

什么是 Federated Learning？它的意思是“团结学习”，即能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的展望模子。与此同时，所有的训练数据生涯在终端装备。这意味着在 Federated Learning的方法下，把数据生涯在云端，不再是搞大规模机械学习的须要条件。

而同样的数据处置惩罚难题也爆发在深度学习领域。迄今为止的深度学习剖析系统，都只能运行在单台效劳器上；用例仅仅是不可通过添加更多效劳器来扩展罢了，这背后有些深条理的缘故原由。

不过这一切都成为了历史。8月8日，IBM宣称，已找到新的漫衍式深度学习软件开发蹊径，不久之后深度学习负载漫衍式处置惩罚不再是梦。同日，IBM宣布了其 Power AI 软件贝塔版，招供知和AI开发者打造更准确的AI模子，生长更好的展望。该软件将有助于缩短AI模子训练时间，可从数天以致数周，缩短至数小时。

随着漫衍式机械学习、漫衍式深度学习的生长，漫衍式机械人最先走进智能工厂。漫衍式机械人控制系统可以减轻肩负，提升外地化装备运行效率，未来工厂中漫衍式机械人将会变得越发主要。

漫衍式机械人是一项具有挑战性的工程，从AI的角度来说，工程师必需思量机械人之间可以相互作用，机械人不是单独作业，需要对周边情形的转变作为反应。现在漫衍式机械人正处于初始阶段，或许要履历很长一段时间的生长，但总有一天它会成为智能工厂以致智慧都会的主要组成部份。

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