IT主管們已經(jīng)開始收獲人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)所帶來的回報(bào)。最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，隨著經(jīng)濟(jì)遭遇重創(chuàng)，有一半的主管正在考慮加大投資能夠帶來收益的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
到目前為止，我們大多數(shù)人都知道，在當(dāng)今時(shí)代，人工智能及其子領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與人類智能沒什么關(guān)系。人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要涉及識別數(shù)據(jù)模式和自動執(zhí)行一些獨(dú)立的任務(wù)，包括可標(biāo)記欺詐性金融交易的算法、回答客戶問題的聊天機(jī)器人等。你猜怎么著?IT主管們很看重其巨大的潛力。
根據(jù)2月發(fā)布的針對IT主管的“首席信息官技術(shù)民意調(diào)查”(CIO Tech Poll)，62%的受訪者認(rèn)為人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)是最具顛覆性的技術(shù)，42%的受訪者認(rèn)為這些技術(shù)具有最大的影響力——這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)使人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的百分比是其最強(qiáng)競爭對手(大數(shù)據(jù)分析技術(shù))的兩倍。令人印象深刻的是，有18%的人已經(jīng)在生產(chǎn)中使用了人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。
7月份，在“首席信息官疫情業(yè)務(wù)影響調(diào)查(CIO Pandemic Business Impact Survey)”中提出了一個(gè)更具煽動性的問題：“您公司對考慮更多使用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以減少或降低人力資源成本的可能性有多大?”將近一半(48%)的受訪者表示，這樣做的可能性很大或有可能。這意味著，隨著經(jīng)濟(jì)衰退的加劇，對人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的需求可能會大大增加。
現(xiàn)在是時(shí)候來制定您的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)策略了。為此，媒體記者和分析師剖析了這些問題，并提供了一些有意義的建議。
智能企業(yè)
盡管毫無疑問，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會取代某些工作，但是馬修·芬尼根(Matthew Finnegan)在“計(jì)算機(jī)世界”平臺上發(fā)表的文章，名為“工作中的人工智能：您的下一位同事可能是一個(gè)算法”，其著重討論了人工智能系統(tǒng)與人類合作以提高工作效率的情況。最有趣的例子之一是“協(xié)作機(jī)器人”，它與工廠車間的工人一起工作，以提高員工的能力。
高效的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案有多種形式，例如在“首席信息官”平臺，克林特·博爾頓(Clint Boulton)在“5個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)成功案例：內(nèi)部觀察”一文中講述了一系列新的案例研究。此文讀起來就像是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的精選合集：通過預(yù)測分析來預(yù)測醫(yī)學(xué)治療結(jié)果，通過密集數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品推薦，通過圖像分析以提高作物產(chǎn)量。一個(gè)清晰的模式：當(dāng)某個(gè)組織看到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在某一領(lǐng)域取得成功后，類似的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)就會經(jīng)常應(yīng)用于其他領(lǐng)域。
撰稿人尼爾·溫伯格(Neil Weinberg)在“人工智能如何創(chuàng)建自動化運(yùn)營數(shù)據(jù)中心”一文中著重介紹了人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的高度實(shí)用性直接使IT部門受益。根據(jù)溫伯格的說法，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以處理電源、設(shè)備和工作負(fù)載管理工作，并可在無需人工干預(yù)情況下持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化(就硬件而言，可以預(yù)測故障)。數(shù)據(jù)中心的安全性也會受益于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)功能，其既可以提醒管理員存在異常情況，也可以識別漏洞及其提供補(bǔ)救措施。
各種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通常從發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的模式開始。但在許多情況下，正如“首席安全官”平臺的撰稿人瑪利亞·科洛夫(Maria Korlov)在“您的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的安全性如何?”一文中所述，這些數(shù)據(jù)可能都是敏感的。 科洛夫指出，數(shù)據(jù)安全性通常是事后才想到的，這使得某些機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)本身就很容易發(fā)生數(shù)據(jù)泄露。其解決方案是從一開始就制定明確的安全策略，而在大型組織中，則要專門任命一名高管來管理與人工智能相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。
那么您應(yīng)該在哪里設(shè)計(jì)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案呢?“信息世界”平臺的特約編輯馬丁·海勒(Martin Heller)認(rèn)為，公共云提供商提供了極具吸引力的方案，但您需要仔細(xì)選擇。在“如何選擇云端機(jī)器學(xué)習(xí)平臺”一文中，海勒概述了每個(gè)云端機(jī)器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)具備的12種功能以及為什么需要這些功能。由于有如此多的數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到云端，因此利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來獲取更大的價(jià)值，這是很合理的——但至關(guān)重要的是，您應(yīng)該確保能夠使用到最好的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，并從預(yù)訓(xùn)練的模型中受益。
我們距離與人類智能相當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄苋赃€差幾代。同時(shí)，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將逐漸滲透到幾乎所有類型的應(yīng)用程序中，從而減少一些繁瑣的工作，并提供前所未有的功能。難怪IT主管們認(rèn)為，這些技術(shù)將產(chǎn)生最大的影響。
