機器智能技術模仿人類認知創(chuàng)造價值

賽迪工業(yè)和信息化研究院+賽迪智庫規(guī)劃研究所編譯

近日，賽迪智庫規(guī)劃研究所編譯了德勤發(fā)布的年度報告《2017技術趨勢：運動中的企業(yè)》，報告中詳細闡述了機器智能這一技術趨勢。

機器智能（MI）是代表新認知時代的一系列技術總稱，人工智能（AI）是 MI 的一部分。

近年來，機器學習、深度學習、高級認知分析、機器人自動化、機器人技術等領域取得了快速發(fā)展。

當前，一些領域已出現了機器智能應用實例。例如，在醫(yī)療領域，某醫(yī)院正在“訓練”其機器智能系統(tǒng)分析存儲在醫(yī)院數據庫中的 100億張遺傳和基因圖像。在金融服務領域，銷售助理正在使用機器智能，發(fā)掘潛在客戶資源。該認知助手可以解析自然語言，以了解客戶的對話問題，同時處理多達27000個會話和幾十種語言。

越來越多的公司正試圖利用機器智能技術，預計2019年將達到近313億美元。機器智能也成為CIO的優(yōu)先考慮事項，德勤的 2016年全球CIO調查中，1200名 IT 高管提到計劃在未來兩年內大幅投資于新興技術，其中有 64%的人提到了認知技術。

機器智能發(fā)展的主要驅動因素

⒈指數級的數據增長。當前全球創(chuàng)建和復制的數據大約每隔 12 個月增加一倍。到 2020 年，全球的數據預計將達到 44澤字節(jié)。

⒉更快的分布式系統(tǒng)。新一代微處理器的性能是 1971 年單芯片微處理器的 400萬倍。除了處理器功率和速度的增加，分布式網絡的覆蓋范圍也越來越大。云技術使得基礎架構、平臺和應用程序得以無縫連接。

⒊更智能的算法。一是優(yōu)化、規(guī)劃和調度算法；二是機器學習算法；三是深度學習算法；四是概率推理；五是語義計算；六是自然語言引擎；七是機器人過程自動化（RPA）。

CIO對機器智能的考慮

對于 CIO來說，如果要引進機器智能技術，他們需要用新的思維方式對待數據分析，不能只把數據看作生成靜態(tài)報告的工具，而是要建造巨大復雜的數據庫，實現流程任務自動化，提高工作效率。在機器智能中，CIO 可以考慮以下機會：

認知洞察。機器智能可以提供深層次、可執(zhí)行的可視性，讓我們了解不僅僅是過去，而且包括現在和未來發(fā)生的事件。

認知參與。機器智能價值樹上的第二級應用是認知型智能體，也就是通過認知技術讓系統(tǒng)和人類互動。目前這種技術的應用更有利于消費者，而不是企業(yè)。

認知自動化。機器學習、RPA和其他認知工具可以幫助我們發(fā)展深層次領域專家（例如各個行業(yè)、職能和地區(qū)），然后實現相關任務的自動化。

機器智能的主要作用

管理數據。MI技術可以幫助我們對數據進行自動分類和定義，讓我們定義、梳理和維護主數據。

有界性和目的性。MI聚焦于那些如果解決可以提供有意義價值的商業(yè)問題。根據問題的范圍選擇需要的數據輸入、合適的 MI技術和相關的架構，以及數據管理需求。

合作研究。MI正在進入飛速發(fā)展的時期，學術界、創(chuàng)業(yè)公司、現有的供應商都在研究 MI應用，發(fā)明新的技術。

工業(yè)化分析。工業(yè)化分析指的是在公司各個層面推廣一致和可復制的分析方法、分析平臺、分析工具和人才，其中就包括機器智能。從戰(zhàn)術上講，這些內容可以催生數據獲取、數據整合、數據歸檔、數據訪問、數據享有、數據加密和數據管理等服務。