AI平台让数据管理“马车”变“高铁”？

对于AI平台，你了解多少？如果还没听说过这个概念，那你绝对OUT啦！快来读读这篇文章补课吧！

随着技术的进步，大数据处理已经进化到了AI平台的新阶段。

据估计，AI平台会在未来十年内对社会产生重大影响。使用AI处理海量数据集将为无数技术带来前所未知的进步，其中就包括商业智能和分析。

Absolutdata的CEO兼联合创始人Anil Kaul表示，在2005年左右，利用大数据“训练”人工智能的想法出现，并取得一些进步。机器学习（ML）、深度学习（DL）和新数据架构使AI在接下来的几年中变得更加智能。

机器学习利用算法来分析数据，从中学习，然后作出预测。算法包括决策树学习、聚类、强化学习和归纳逻辑编程等。深度学习利用算法和“人工神经网络”来开发人工智能。

在最近一次DATAVERISTY的采访中，Anil Kaul讨论了这些技术的现状，以及新近开发的AI平台(如Absolutdata创建的AI平台)是如何改变数据管理行业的。

据Kaul介绍，人工智能和机器学习目前主要被当作研究和互联网活动的私人助理，同时也能进行诸如接听电话、预测销售情况和驾驶车辆等任务。

Kaul还讨论了这些可归为一类的高度一致的技术的整体结构。一般来说，机器学习既是训练AI的过程，也是AI的“更原始”版本。它们是协同工作的技术，前提是以人工智能为一个更大、更先进的概念。深度学习通常被视为机器学习的高级版本，并被用作教学过程。当有针对性地使用这些技术时，它们已经显示出巨大的前景，Kaul表示：

举个例子，人人都对电子邮件活动进行分析，但因为我们给一个客户使用了AI技术，让他的销售额增长了51%。

AI平台

一个AI平台就是一个框架，旨在比传统框架更高效、更智能化地发挥作用。

Kaul说：

一个好的AI平台能与一个组织的数据科学家和员工形成更快、更高效的协同合作。

它可以通过多种方式帮助降低成本——防止重复工作、将简单任务自动化，以及消除一些昂贵的支出必要，如复制或提取数据。AI平台还有数据管理的能力，可确保一个由AI科学家和ML工程师组成的团队最佳实践。它还有助于确保工作分配更均匀，完成得更快。

一个AI平台通常由五层逻辑关系组成：

• 数据和集成层提供数据访问。这种访问十分关键，因为开发者不需要自己编写这些规则。AI通过使用其可以访问的数据“学习”这些规则。
• 实验层允许数据科学家对假设进行开发、测试和证明。一个精心设计的实验层可以进行自动化特征工程、特征选择和模型选择。
• 操作和部署层提供模型管理和部署。在这一层，模型的风险评估将得到测试，模型管理团队将可以对其进行验证。这一层提供工具来管理平台上的各种"集装箱化"模型和组件的部署。
• 智能层在AI工作时帮助它（训练层是在实验层进行）。智能层组织并提供智能服务，是指导服务交付的主要部件。理想情况下，该层已经实现了诸如动态服务发现之类的概念，可提供一个支持认知交互的灵活的响应平台。
• 经验层通过诸如增强现实、对话界面和手势控制等技术与用户交互。这一层通常由认知经验团队控制，该团队致力于通过AI 技术创造丰富而有意义的体验。

超越预期

Kaul称，使用人工智能来分析大数据可以让人们更深入地了解影响企业的外部和内部动态。采用最新的大数据架构和机器学习将有助于人工智能的使用。据Kaul介绍，在一个现代、前沿的人工智能平台上：

• AI可以访问所有可用数据
• 可从客户或潜在客户的历史中学习
• 吸取以往类似客户的经验，并展示过去行之有效的策略
• AI可监控并学习，发现人类可能会错过的模式
• AI可实时学习，实时响应，适应新数据
• 可根据数据变动提供指导
• AI可与机器学习进行整合

为了使尖端人工智能取得最大的效果，Kaul提到了三点要求。

首先是分析框架。分析框架是为了解决特定业务问题（通常是复杂的）而逐步发展起来的方法。

分析框架的使用对于系统的人工智能和机器学习的能力至关重要。

其次，语境也是必要的。目前，人工智能和机器学习在确定语境方面尚未达标。AI可以识别出趋势，并能确定数据中所发生的情况，但是要想其超越其趋势洞察力来对工作人员应该做的事情提出建议。Kaul指出，

必须包含语境。

虽然AI有望学会如何确定语境，但至今尚未实现。目前，语境仍需要人工确定并添加到模型中。

适当的技术是第三个要求。与传统的分析系统不同，AI支持的平台必须可扩展，以便AI学习创建解决方案。传统的分析系统对数据提供见解，而AI可以实时提供建议。

有多种不同方法可以将数据库扩展到非常大的规模，同时提高每秒处理事务的速率。大多数数据库管理系统使用的策略是对数据量大的表格进行分割。该策略允许数据库跨越分离的数据库服务器集群。此外，多核CPU、大型SMP多处理器和64位微处理器现在都支持多线程实现，能显著提高事务处理能力。

图片来源：Absolutdata

Absolutdata

NAVIK AI平台由Absolutdata开发，帮助越来越多为销售和营销设计的AI解决方案。Kaul表示，Absolutdata为营销专家、一线销售人员和分析团队提供AI驱动的“软件即服务”（SaaS）产品。

Absolutdata拥有超过300名数据工程师、可视化专家和数据科学家，能让他们在集成机器学习模型、构建自定义控制面板，帮助开发AI平台充分发挥他们的潜力。

图片来源：Absolutdata

Kaul评价道：

企业及其员工通常对AI知之甚少。这使得应用AI平台成为一项挑战。我经常被问及什么是AI、AI能做什么。一般而言，我们把人工智能看作是计算机科学的一个分支，致力于使机器像人类一样工作。我们的目标之一即是使AI能具备看、听并理解的能力。

当一个企业确定喜欢AI并想要应用它后，他们必须知道如何开始。

一个常见的错误是仅专注于构建核心AI能力而未意识到引入IT团队和分析的重要性。

所有的数据都应聚集在一起，并让它们可以被访问。改变工作场所的文化（包括再培训和新部门）也是必要的。

Absolutdata正在做的一件事就是为客户提供培训课程和研讨会，这样他们就能明白自己到底需要什么。

编译组：韦振琛、金沛

相关链接：

http://www.dataversity.net/ai-platforms-next-step-artificial-intelligence/

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