如今，如何利用海量的數(shù)據(jù)是人類(lèi)面臨的最大挑戰(zhàn)，我們還沒(méi)有能力通過(guò)高效的推理或直覺(jué)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的規(guī)律。
“數(shù)據(jù)洪流已經(jīng)成為了一個(gè)普遍性的問(wèn)題。” HPE副總裁兼高性能計(jì)算和AI業(yè)務(wù)首席技術(shù)官Eng Lim Goh博士表示，“但人工智能讓之前的胡亂猜測(cè)變成了智能猜測(cè)。”
在您將AI融入IT基礎(chǔ)架構(gòu)之前，讓我們看看HPE專(zhuān)家眼中的AI前景，他們會(huì)告訴您AI如何促成業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，以及怎樣邁出AI應(yīng)用第一步。
AI成長(zhǎng)史
AI在很早之前就顯露出強(qiáng)大的潛力。IDC預(yù)測(cè)，今后數(shù)年，全球用于認(rèn)知和AI解決方案的花費(fèi)，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到54.4%，至2020年，將超過(guò)460億美元;至2024年，以AI為基礎(chǔ)的用戶界面和自動(dòng)化流程將替代目前三分之一的屏幕應(yīng)用。
AI受到公司歡迎的原因之一是它能發(fā)掘大數(shù)據(jù)的規(guī)律。2016年，Alphabet公司的“阿爾法狗”戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石，這些勝利都展現(xiàn)出了AI廣泛的應(yīng)用前景以及可以達(dá)到的高度。
2017年，一種新型的AI誕生了：在超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的Libratus打敗了4位專(zhuān)業(yè)德州撲克選手。Libratus運(yùn)用的是戰(zhàn)略性推理——“納什均衡”理論。在游戲情境中，玩家會(huì)先思考對(duì)手的選擇，再?zèng)Q定自己的戰(zhàn)略。因此，不需要通過(guò)輸入大量的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練AI，AI會(huì)自動(dòng)在游戲中適用一系列的規(guī)則和基礎(chǔ)性戰(zhàn)略來(lái)選擇最佳行動(dòng)。
Libratus能夠從不完整的數(shù)據(jù)中找到解決方案，為每一個(gè)具體情況提出適當(dāng)?shù)慕ㄗh。HPE數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)務(wù)首席技術(shù)官Daniel Wu 表示，Libratus不是簡(jiǎn)單地提供建議或預(yù)測(cè)分析，它在處理過(guò)程中增加了一個(gè)規(guī)定性層級(jí)，從而做出最有利的決定并采取相應(yīng)的行動(dòng)。
深度學(xué)習(xí)、戰(zhàn)略思維等各種類(lèi)型的AI，都被要求具有快于人類(lèi)反應(yīng)的閃電般的速度，尤其是在自動(dòng)駕駛和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等應(yīng)用中，延遲造成的后果非常嚴(yán)重。“要么讓AI接手，要么不用AI。”Wu表示。
AI能夠節(jié)約時(shí)間和金錢(qián)，在智能客服等應(yīng)用中，機(jī)器人回答一秒鐘的成本比人工回答一分鐘的成本還低。但問(wèn)題是，“AI部署都必須適用于不同的客戶”，HPE的AI集團(tuán)副總裁Pankaj Goyal表示。我們要花費(fèi)時(shí)間、金錢(qián)和技術(shù)來(lái)設(shè)置適用于不同企業(yè)的新型AI。
步步為營(yíng)
“沒(méi)有任何業(yè)務(wù)可以回避AI這個(gè)現(xiàn)實(shí)”，Wu說(shuō)，“業(yè)務(wù)的發(fā)展需要獲得信息，發(fā)現(xiàn)真相。AI可以同時(shí)滿足這兩方面的需求。”
即便如此，世界上依然充斥著太多有關(guān)于AI的謠言，吹捧和恐懼的對(duì)立情緒在社會(huì)中蔓延開(kāi)來(lái)。我們?cè)撊绾稳未嬲婺?
Goyal有如下三條建議：
1.勤問(wèn)。從已有的AI使用案例入手，了解在哪里應(yīng)用AI技術(shù)才能獲得真正的進(jìn)步。
2.實(shí)驗(yàn)。在大規(guī)模應(yīng)用前必須進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。要花長(zhǎng)時(shí)間搜索資料，了解AI的方方面面。例如，需要什么樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)和人員配備?我們是否已經(jīng)擁有了必要的數(shù)據(jù)量?數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)嗎?
3.擴(kuò)展。在業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、產(chǎn)品思維、客戶支持、物流和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中融入AI。在取得初步成功之后，您需要在基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程等方面進(jìn)行多維度擴(kuò)展。
科學(xué)與藝術(shù)
“AI不僅是科學(xué)，還是藝術(shù)。” Goyal說(shuō)。
對(duì)于AI未來(lái)的預(yù)測(cè)分布于兩個(gè)極端，有的人對(duì)AI的未來(lái)極為樂(lè)觀，有的人則非常悲觀，即便是專(zhuān)家們的共識(shí)，也很可能是錯(cuò)誤的。
訓(xùn)練AI完成一項(xiàng)任務(wù)需要大量的數(shù)據(jù)，這一過(guò)程引起了數(shù)據(jù)的堆積。而AI的目的本是為了幫助應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)洪流，而不是加劇這一情況。研究人員希望由人工通用智能(AGI)來(lái)解決對(duì)大數(shù)據(jù)洞察的需求難題，由此，AI不僅可以完成極為細(xì)致的工作，還可以勝任其它的工作。
但還有一個(gè)問(wèn)題，如果訓(xùn)練AI來(lái)做多件事，那AI學(xué)習(xí)第二件事的速度可能會(huì)變慢，同時(shí)水平也降低。為此，谷歌正在研發(fā)“多模式系統(tǒng)”，利用在某一領(lǐng)域中的機(jī)器學(xué)習(xí)用來(lái)解決另一個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題。這是一個(gè)進(jìn)步，但距離實(shí)現(xiàn)人工通用智能尚遠(yuǎn)。
AI需要計(jì)算效率和能力的不斷提高，當(dāng)今的AI工作負(fù)載是在超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的。HPE的內(nèi)存驅(qū)動(dòng)計(jì)算機(jī)以內(nèi)存為計(jì)算架構(gòu)的核心，使用戶能夠部署運(yùn)行任何計(jì)算節(jié)點(diǎn)，AI因此變得更為實(shí)際可行。
最后，您既不應(yīng)該等待AI技術(shù)成熟之后才開(kāi)始在業(yè)務(wù)中部署，也不應(yīng)該在沒(méi)有充分了解AI的缺點(diǎn)之前就貿(mào)然采用這一技術(shù)。AI是一個(gè)工具，在使用得當(dāng)?shù)那闆r下可以幫助您，反之也可能妨礙業(yè)務(wù)。公司能否從中獲益，取決于您的需求、實(shí)施技術(shù)和流程的方法，以及您的耐心。
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
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