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商业场上占先机?机器学习和AI是不二法门

2016-09-27 08:24
天堂的苦涩
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  9月27日消息据外媒(istart.com.au)报道,在就近对新西兰的一次造访中,一位SAS软件研究所的高管发表了其对“商业智能”(Bisiness Intelligence,简称BI)的真知灼见。并指出自动化、人工智能和机器学习将会是未来BI发展的关键环节。

  美国SAS软件研究所(SAS InstituteInc.)又称赛仕软件,总部位于美国北卡罗来纳州,是全球最大的私有软件公司。

  奥利弗·沙本伯格(Oliver Schabenberger)是该公司的首席技术官,他习惯用“弱AI”和“强AI”来区分AI的智能等级,并且指出认知计算(Cognitive Computing)需要依赖于充分的大数据和机器学习才能得以实现。

  SAS软件研究所正计划推出“下一代”云计算平台:SASViya。沙本伯格则是其中主要推手。他煞费苦心指出新平台将和现有的SAS9软件同步开发。

  在新产品之外,沙本伯格着重谈到了BI。谈到BI,AI是不可避免的话题。“现在的AI水平还不够强大,仍然只是算‘弱’AI。目前的AI水平只能够代替一些简单机械性的人类工作。这充其量只是一种编程,并不真足以称为人工智能。”

  与现实相比较,他提出了“强AI”的概念:AI能够真正像人一样具有思考的能力。“此前的工业化进程基于人力,不过现在是迎来自动化工业时代的时候了。而‘认知功能’和‘机器学习’会是改变的关键所在。”

  事实上这种调整已经在进行了。尽管并不明显,AI在重塑工业生产线之前,首先渗入了人们的日常生活:“不论是谷歌搜索栏的自动填充或是Siri精准的回答你的提问,这些过程都有机器学习在里面,你使用的越多,它会变得越准确。”

  这种智能行为的背后便是机器学习(machine learning)在发挥作用。沙本伯格在对新西兰同事讲话中说:“如今,‘机器学习’是比‘大数据’还时髦的词。它新奇而有效。试看谷歌搜索引擎,当它能够自动猜想到你要输入的句子的时候,你就该明白机器学习如今已经无处不在了。”

  另一方面,机器学习首先仰仗于有大量的“原材料”让它来分析学习才能成行。这些原材料便是大数据。而大数据处理的秘诀便在于如何删繁就简,从数据中得到“数而上”的信息。

  在此基础上,“强AI”需要速度更快的计算机对数据进行更深度的学习,以达到更好的自动化和准确性。如此从凌乱数据中产生出价值。

  “数据本身是没有价值的,价值产生于对数据的分析。数据分析的速度越快,效益也就越高。”沙本伯格说。“如今商业的秘诀在于,使用现代计算机来完成大数据的分析和深度学习,从而在商业场上占得先机。”

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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