嚴(yán)立忠

2018年，人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)的推動(dòng)下，將為很多行業(yè)帶來可信的深刻洞見以及充滿希望的前景。

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner表示，“人工智能（AI）和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是被廣泛關(guān)注的新興技術(shù)，將在企業(yè)甚至整個(gè)行業(yè)中掀起革命浪潮。它們能夠大幅度降低勞動(dòng)力成本，產(chǎn)生意想不到的新見解，從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新模式，并建立預(yù)測(cè)模型。”

無疑，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為科技行業(yè)的熱點(diǎn)將延續(xù)至2018年。作為在機(jī)器學(xué)習(xí)方面有著豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的解決方案提供商，Splunk 認(rèn)為，2018年的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將呈現(xiàn)以下幾大趨勢(shì)：

一、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)成為行業(yè)專屬

2018年，人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)的推動(dòng)下，將為很多行業(yè)帶來可信的深刻洞見以及充滿希望的前景。金融服務(wù)機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期以來依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策來管理企業(yè)，滿足客戶需求，并保障他們的投資。更好的應(yīng)用程序和改進(jìn)的在線支付流程有助于提升客戶滿意度，但同時(shí)也造成新的攻擊途徑。具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的人工智能將越來越多地為這些企業(yè)提供識(shí)別欺詐和異常用戶行為的能力，并為客戶提供周密的建議來防御這些威脅。

醫(yī)療保健和生物技術(shù)公司通過大量數(shù)據(jù)了解影響人類健康的因素，并由此取得醫(yī)學(xué)上的進(jìn)步。利用機(jī)器學(xué)習(xí)這一工具，生物學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)中的異常情況，隨著時(shí)間變化更高效地評(píng)估實(shí)驗(yàn)質(zhì)量。例如，能夠更快地理解基因A和基因B之間的相關(guān)性，從而找到改變生命或者挽救生命的治療進(jìn)程。Recursion制藥公司短短的三天內(nèi)便在領(lǐng)先的機(jī)器數(shù)據(jù)供應(yīng)商Splunk幫助下收獲了價(jià)值。Recursion制藥公司首席運(yùn)營(yíng)官兼首席營(yíng)銷官John Pereira表示：“Splunk進(jìn)一步提高了Recursion制藥的可擴(kuò)展能力和開發(fā)速度。采用Splunk基于數(shù)據(jù)攝取的方法，我們避免了數(shù)據(jù)使用超量，并準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)每月的賬單。Splunk的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包為我們的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)提供必要的工具，通過梳理評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)我們的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行深度分析，清洗大量的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)了解正在發(fā)生事件的相關(guān)性。

在制造業(yè)中，一條復(fù)雜供應(yīng)鏈上的一臺(tái)機(jī)器出現(xiàn)故障會(huì)嚴(yán)重?fù)p害生產(chǎn)能力，影響利潤(rùn)率和競(jìng)爭(zhēng)力。為使現(xiàn)代的連接的設(shè)備系統(tǒng)的各個(gè)組成部分正常運(yùn)行，制造商們把所有時(shí)間花在設(shè)備的維護(hù)和同步工作上。利用具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的人工智能，企業(yè)可以在出現(xiàn)任何影響業(yè)務(wù)的故障之前，預(yù)測(cè)出哪些設(shè)備需要維修，以及應(yīng)該在什么時(shí)候進(jìn)行維修。

計(jì)算新聞學(xué)的興起將極大地影響全世界傳媒業(yè)的發(fā)展。2018年，我們將看到越來越多的記者與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作。記者將轉(zhuǎn)向與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）方面的專家進(jìn)行合作，為當(dāng)?shù)?、全?guó)和全球的觀眾發(fā)掘他們最關(guān)心的有新聞價(jià)值的故事，揭示以前可能從未發(fā)現(xiàn)的問題。

最好的零售體驗(yàn)是跨越網(wǎng)站、實(shí)體商店、客戶支持、移動(dòng)應(yīng)用程序和社交媒體，以客戶為中心的無縫互動(dòng)。能夠提供這種全方位體驗(yàn)的少數(shù)零售商是我們所關(guān)注的，我們也希望與他們建立情感聯(lián)系，確保我們的客戶忠誠(chéng)度。具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的人工智能現(xiàn)在成為讓零售商脫穎而出的關(guān)鍵，使大型和小型企業(yè)都能夠更好地理解他們的客戶，并根據(jù)含有明顯因素（人口統(tǒng)計(jì)和購(gòu)買歷史）以及更為模糊的因素（網(wǎng)絡(luò)使用模式和社會(huì)基本情況）的公式，提出有針對(duì)性的建議。關(guān)心客戶忠誠(chéng)度的零售商會(huì)謹(jǐn)慎地使用機(jī)器學(xué)習(xí)。得到客戶的認(rèn)可將成為一條新的黃金法則。

二、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)成為B2B的主流

Siri、微軟小冰、騰訊Dreamwriter......作為消費(fèi)者，我們已經(jīng)體驗(yàn)到了人工智能對(duì)我們生活的影響。接下來，我們將看到“開箱即用”式的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的企業(yè)應(yīng)用情形。異常檢測(cè)、事件關(guān)聯(lián)和容量預(yù)測(cè)的應(yīng)用情形？是的，由它們來接手。具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的人工智能將被用于預(yù)測(cè)各種很有意義的深度見解。

異常檢測(cè)：訪問大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，帶來了在嘈雜的信息海洋中找出相關(guān)信號(hào)的額外負(fù)擔(dān)。無論是預(yù)測(cè)并防止關(guān)鍵IT基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)中斷，還是在數(shù)百萬人流中識(shí)別出一個(gè)不受歡迎的用戶，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都發(fā)揮了關(guān)鍵作用，也是最迫切需要的能力。

自動(dòng)化：我們還沒達(dá)到這個(gè)層面，也許從來也沒想過要完全達(dá)到這個(gè)層面，但是應(yīng)避免那些普通的任務(wù)，讓機(jī)器具備自我學(xué)習(xí)的能力，從而有希望取得更多的創(chuàng)新，同時(shí)提高生產(chǎn)效率，增加工作滿意度。正如幾十年前所預(yù)言的，現(xiàn)在是時(shí)候考慮機(jī)器與人類協(xié)同工作環(huán)境所產(chǎn)生的影響了。

三、機(jī)器會(huì)不斷學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的未來是光明、充滿希望的，畢竟還有很多領(lǐng)域等著我們?nèi)ヌ剿鳎?/p>

端到端人工智能。例如，先建立一個(gè)識(shí)別停車標(biāo)志的模型，然后再建立能區(qū)分行人和汽車的模型。掌握了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的端到端人工智能可以獲取系統(tǒng)所有狀態(tài)，然后輸出所需要的精確的行動(dòng)，如右轉(zhuǎn)、加速減速等。

自我配置：從架構(gòu)，到驗(yàn)證直至訓(xùn)練，具備端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，而無需人為干預(yù)。

經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型：經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的開源機(jī)器學(xué)習(xí)模型庫，作為可重用的組件，應(yīng)用于各種各樣的應(yīng)用情形。例如，電信公司應(yīng)用經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型來檢測(cè)和預(yù)測(cè)客戶流失。無線提供商在客戶信息上結(jié)合使用一組類似的數(shù)據(jù)點(diǎn)—例如，計(jì)費(fèi)計(jì)劃類型、客戶服務(wù)呼叫次數(shù)、語音和數(shù)據(jù)使用情況等。一旦為這類數(shù)據(jù)建立了經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型，就可以與其他提供商共享，從而為整個(gè)行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

面向物聯(lián)網(wǎng)的人工智能：傳感器設(shè)備不但日益商品化而且規(guī)模也越來越大，這將推動(dòng)智能化產(chǎn)業(yè)的新一輪發(fā)展。智能設(shè)備、機(jī)械、車隊(duì)車輛等，仍然需要管理。這些都需要修理和保養(yǎng)。機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，意味著為大幅度提高網(wǎng)絡(luò)性能，延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間以及更好的資源管理創(chuàng)造了需求和機(jī)會(huì)。所以，可以肯定的一點(diǎn)是，2018年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將繼續(xù)對(duì)我們的工作生活產(chǎn)生重大影響。

2018年物聯(lián)網(wǎng)的四大關(guān)鍵詞

隨著越來越多的企業(yè)計(jì)劃擴(kuò)大現(xiàn)有數(shù)據(jù)規(guī)模，物聯(lián)網(wǎng)必定是他們下一步的選擇。一些成功整合了IT、運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)，現(xiàn)在正在設(shè)法獲取物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并使之與現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)起來。只有這樣做，物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)、IT 才能充分發(fā)揮作用，為企業(yè)服務(wù)。endprint

1.風(fēng)險(xiǎn)

物聯(lián)網(wǎng)在快速發(fā)展的同時(shí)也帶來了安全風(fēng)險(xiǎn)。越來越多的“聯(lián)網(wǎng)物體”讓日常生活更加美好，然而在推動(dòng)創(chuàng)新的同時(shí)，也讓自己進(jìn)入了安全雷區(qū)。我們?nèi)粘Ｉ詈徒?jīng)濟(jì)活動(dòng)的方方面面，與其他人、流程和企業(yè)的聯(lián)系越來越緊密，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。每一個(gè)“聯(lián)網(wǎng)的物體”都為個(gè)人信息、企業(yè)信息和公共安全打開了新大門。通過這些大門，個(gè)人和企業(yè)將自己的新弱點(diǎn)都暴露給了黑客。在未來，我們發(fā)現(xiàn)攻擊可以來自公共網(wǎng)絡(luò)，還可以來自智能手機(jī)和智能家居等私人設(shè)備。因此，雖然物聯(lián)網(wǎng)變革振奮人心，但在2018年，消費(fèi)者和企業(yè)將不得不開始權(quán)衡利弊。這對(duì)于那些泄露事件會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者產(chǎn)生嚴(yán)重不信任的企業(yè)而言尤為重要。

2.行業(yè)

物聯(lián)網(wǎng)帶來的最大價(jià)值是能夠解決復(fù)雜的物流、制造和公共部門問題。這意味著有些行業(yè)會(huì)比其他行業(yè)更快地得到切實(shí)的好處：

公共部門—隨著人類、數(shù)據(jù)和事物之間的連接越來越緊密，智慧城市將會(huì)出現(xiàn)，傳感器和自動(dòng)化技術(shù)增強(qiáng)了服務(wù)的可靠性，特別是在安全和環(huán)境方面。物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)的應(yīng)用情形包括改善空氣質(zhì)量、優(yōu)化交通路線、減少安全事故、交通火災(zāi)事件預(yù)測(cè)，以及增強(qiáng)公民身份認(rèn)證等。

制造業(yè)—將繼續(xù)保持其領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)地位，預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用促進(jìn)了該行業(yè)的轉(zhuǎn)型。企業(yè)將繼續(xù)投資，以改善運(yùn)營(yíng)，提高對(duì)設(shè)備停機(jī)的預(yù)測(cè)能力。

運(yùn)輸行業(yè)—特別是航空公司和機(jī)場(chǎng)，將繼續(xù)推廣物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。這一行業(yè)將利用實(shí)時(shí)的機(jī)場(chǎng)、飛機(jī)、氣象傳感器和旅客信息進(jìn)行創(chuàng)新，以改善運(yùn)營(yíng)，讓旅客有更好的體驗(yàn)。

3.云

云計(jì)算支持實(shí)現(xiàn)靈活的業(yè)務(wù)新模式，使得中小企業(yè)更容易采用物聯(lián)網(wǎng)。對(duì)于大企業(yè)，云投資有利于協(xié)調(diào)全局?jǐn)?shù)據(jù)集成。例如，AWS物聯(lián)網(wǎng)可以作為分散在各處的設(shè)備、資產(chǎn)和傳感器的中心平臺(tái)。將這些與安全和數(shù)據(jù)獲取結(jié)合起來，云將有助于物聯(lián)網(wǎng)的成功。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措，特別是圍繞客戶體驗(yàn)的舉措，將加速物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展。建設(shè)技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)容易，面臨的挑戰(zhàn)是實(shí)施影響業(yè)務(wù)健康的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。傳統(tǒng)上，企業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施上投入大量資金，然后開展IT和安全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用。剛剛開始整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的企業(yè)會(huì)提出這些問題—怎樣創(chuàng)新？怎樣利用現(xiàn)有的新信息來提高收益，實(shí)現(xiàn)更好的客戶體驗(yàn)？

4.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能為物聯(lián)網(wǎng)帶來了巨大的發(fā)展機(jī)遇。傳感器設(shè)備的日益商品化和規(guī)模化將推動(dòng)智能產(chǎn)業(yè)的新浪潮，對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重大影響。能夠預(yù)測(cè)機(jī)器什么時(shí)候需要修理，自我優(yōu)化生產(chǎn)和需求響應(yīng)便是這方面的幾個(gè)應(yīng)用實(shí)例。隨著現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施將被用于“連接物體”，當(dāng)企業(yè)尋找新方法來挖掘智能設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)進(jìn)一步加大對(duì)分析技術(shù)的投資。工業(yè)資產(chǎn)管理、運(yùn)輸車隊(duì)管理、庫存管理和政府安全將是2018年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展最熱門的領(lǐng)域。endprint