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【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作，人工智能迎來新的熱潮。在今日之大數(shù)據(jù)時代，許多人認(rèn)為AI已經(jīng)轉(zhuǎn)移了其技術(shù)領(lǐng)域，其實(shí)不然。
人工智能熱潮來臨 五大核心元素將決定成敗
據(jù)外媒(Venture Beat)報道，八十年代后期，隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作，人工智能迎來新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則運(yùn)行。與以往依賴傳統(tǒng)編程語言的嚴(yán)格程式邏輯不同，新系統(tǒng)將行為編碼在規(guī)則中。隨著內(nèi)存等硬件配置的提升，系統(tǒng)能夠處理更加精密的計(jì)算任務(wù)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃調(diào)度以及理解自然語言。在今日之大數(shù)據(jù)時代，許多人認(rèn)為AI已經(jīng)轉(zhuǎn)移了其技術(shù)領(lǐng)域，其實(shí)不然。正如傳聲頭樂隊(duì)(Talking Heads)在歌曲中唱的那樣：事情一如既往一成不變。
智能應(yīng)用的核心一直是相同的。只不過八九十年代運(yùn)用在航天飛機(jī)、太空望遠(yuǎn)鏡和宇宙空間站上的技術(shù)在隨后的年月里不斷商業(yè)化。正是在此基礎(chǔ)上，我們才得以發(fā)展電子商務(wù)、企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)和客戶關(guān)系管理(CRM)這些復(fù)雜業(yè)務(wù)。當(dāng)下人們便正在使用AI應(yīng)用程序來處理海量數(shù)據(jù)。AI應(yīng)用程序或許各不相同，然而它們核心卻都大同小異。
這些應(yīng)用程序包括：
生命科學(xué)應(yīng)用程序能夠從臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中習(xí)得信息，為醫(yī)生提供佳診療及用藥建議;
網(wǎng)絡(luò)威脅安全系統(tǒng)能夠預(yù)判發(fā)現(xiàn)生意中薄弱因素，在事先給出保險購買建議;
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)用頻射識別技術(shù)(RFID)來監(jiān)測物資位置變化，從而進(jìn)行更的規(guī)劃和更的預(yù)判，并且阻止犯罪行為。
除此之外，日常生活中視聽所及，都有大量AI在服務(wù)著人類。Siri和Alexa隨時聽候你的語音指令，越來越多汽車開始配備自動泊車甚至自動駕駛功能，城際間的無人駕駛列車，AlphaGo下圍棋，IBM超級電腦沃森擊敗人類贏得電視競答等等不勝枚舉。
盡管具體應(yīng)用變化萬端，但AI有五個核心元素歷久彌新，連接與支撐著四十年來人工智能技術(shù)的成敗得失。這些AI應(yīng)用程序必須處理大量數(shù)據(jù)，對周遭環(huán)境作出反應(yīng)，通過學(xué)習(xí)來提高性能，面向未來，還要有同時為千萬人和系統(tǒng)提供支持的能力。
數(shù)據(jù)密集攝入
數(shù)據(jù)密集性AI系統(tǒng)處理大量數(shù)據(jù)，計(jì)算單位常以十億計(jì)。實(shí)時處理如此大量的數(shù)據(jù)是AI程序必須完成的艱巨任務(wù)之一。此外它還必須能夠從容處理連續(xù)流數(shù)據(jù)(比如來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的不間斷數(shù)據(jù))和批處理數(shù)據(jù)(比如大型歷史數(shù)據(jù)集)。
自適應(yīng)
自適應(yīng)應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來提高自己，其性能能夠隨著時間的累積而不斷提高。機(jī)器學(xué)習(xí)工作流需要數(shù)據(jù)科學(xué)家在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中執(zhí)行模型選擇、特征工程迭代、算法選擇和參數(shù)調(diào)整。隨后應(yīng)用開發(fā)人員部署模型，當(dāng)新數(shù)據(jù)進(jìn)來時，模型程序可以根據(jù)設(shè)定對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。然后應(yīng)用程序?qū)彶榉诸惖慕Y(jié)果，并使用這些結(jié)果進(jìn)行重復(fù)訓(xùn)練。
反應(yīng)
現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠?qū)ζ渲車淖兓瘮?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時反應(yīng)，這一點(diǎn)不同于傳統(tǒng)的批處理程序。AI應(yīng)用程序持續(xù)監(jiān)視數(shù)據(jù)輸入，在現(xiàn)實(shí)情況中，這些數(shù)據(jù)通常來自流數(shù)據(jù)平臺。當(dāng)出現(xiàn)符合特定條件的情況時，程序會進(jìn)行進(jìn)一步的運(yùn)算處理。簡言之，程序隨時待命準(zhǔn)備著處理數(shù)據(jù)。
前瞻性
許多AI系統(tǒng)不只著眼當(dāng)下問題的解決，它們還預(yù)測未來各種可能性，以確定佳解決方案。規(guī)劃系統(tǒng)、游戲甚至語言解析系統(tǒng)都需要以前瞻的方式進(jìn)行處理才能得到佳方案。這需要AI系統(tǒng)有依據(jù)新輸入數(shù)據(jù)而隨機(jī)應(yīng)變的能力。(比如新消息顯示臺風(fēng)導(dǎo)致中國航運(yùn)的配件推遲，需要AI系統(tǒng)基于各種假設(shè)提出優(yōu)的重新規(guī)劃方案)
同時性
與傳統(tǒng)應(yīng)用程序一樣，AI程序必須同時處理來自多個人或系統(tǒng)的任務(wù)交互。它們使用那些在操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域開發(fā)分布式系統(tǒng)所采用的技術(shù)來維護(hù)ACID屬性。
以上五個特性使得現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠提供讓用戶滿意的性能。此外，隨著數(shù)據(jù)數(shù)量大增長和響應(yīng)時間的縮短，良好構(gòu)建的系統(tǒng)可以非常方便地擴(kuò)展其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，而不必一切重新搭建?？紤]到這些程序表現(xiàn)對個人和企業(yè)的重要性，保持在線和可操作性可能是所有AI系統(tǒng)普遍具有的一個特征。
(原標(biāo)題：支撐人工智能技術(shù)成敗得失的五大核心元素)
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