商業(yè)場上占先機法門：機器學習和AI

　　商業(yè)場上占先機法門：機器學習和AI。在就近對新西蘭的一次造訪中，一位SAS軟件研究所的高管發(fā)表了其對“商業(yè)智能”（Bisiness Intelligence，簡稱BI）的真知灼見。并指出自動化、人工智能和機器學習將會是未來BI發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　美國SAS軟件研究所（SAS Institute Inc.）又稱賽仕軟件，總部位于美國北卡羅來納州，是全球最大的私有軟件公司。

　　奧利弗·沙本伯格（Oliver Schabenberger）是該公司的首席技術(shù)官，他習慣用“弱AI”和“強AI”來區(qū)分AI的智能等級，并且指出認知計算（Cognitive Computing）需要依賴于充分的大數(shù)據(jù)和機器學習才能得以實現(xiàn)。

　　SAS軟件研究所正計劃推出“下一代”云計算平臺：SAS Viya。沙本伯格則是其中主要推手。他煞費苦心指出新平臺將和現(xiàn)有的SAS 9軟件同步開發(fā)。

　　在新產(chǎn)品之外，沙本伯格著重談到了BI。談到BI，AI是不可避免的話題?！艾F(xiàn)在的AI水平還不夠強大，仍然只是算‘弱’AI。目前的AI水平只能夠代替一些簡單機械性的人類工作。這充其量只是一種編程，并不真足以稱為人工智能。”

　　與現(xiàn)實相比較，他提出了“強AI”的概念：AI能夠真正像人一樣具有思考的能力?！按饲暗墓I(yè)化進程基于人力，不過現(xiàn)在是迎來自動化工業(yè)時代的時候了。而‘認知功能’和‘機器學習’會是改變的關(guān)鍵所在?！?/p>

　　事實上這種調(diào)整已經(jīng)在進行了。盡管并不明顯，AI在重塑工業(yè)生產(chǎn)線之前，首先滲入了人們的日常生活：“不論是谷歌搜索欄的自動填充或是Siri精準的回答你的提問，這些過程都有機器學習在里面，你使用的越多，它會變得越準確?！?/p>

　　這種智能行為的背后便是機器學習（machine learning）在發(fā)揮作用。沙本伯格在對新西蘭同事講話中說：“如今，‘機器學習’是比‘大數(shù)據(jù)’還時髦的詞。它新奇而有效。試看谷歌搜索引擎，當它能夠自動猜想到你要輸入的句子的時候，你就該明白機器學習如今已經(jīng)無處不在了?！?/p>

　　另一方面，機器學習首先仰仗于有大量的“原材料”讓它來分析學習才能成行。這些原材料便是大數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)處理的秘訣便在于如何刪繁就簡，從數(shù)據(jù)中得到“數(shù)而上”的信息。

　　在此基礎(chǔ)上，“強AI”需要速度更快的計算機對數(shù)據(jù)進行更深度的學習，以達到更好的自動化和準確性。如此從凌亂數(shù)據(jù)中產(chǎn)生出價值。

　　“數(shù)據(jù)本身是沒有價值的，價值產(chǎn)生于對數(shù)據(jù)的分析。數(shù)據(jù)分析的速度越快，效益也就越高。”沙本伯格說?！叭缃裆虡I(yè)的秘訣在于，使用現(xiàn)代計算機來完成大數(shù)據(jù)的分析和深度學習，從而在商業(yè)場上占得先機?！?/p>

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