面對人工智慧，你是恐懼or期待？正確的態度也許該是這樣
毫無疑問，我們正在經歷一場深刻的變革。
這場變革如蒸汽機的發明一樣，為勞動力帶來大解放；
亦如電力的發現一般，是生產力的大躍進。
這便是以雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等新興技術為代表的第四次工業革命——數字技術革命。這場席捲人類活動所有領域的革命蘊含著前所未有的新機遇，似乎也懷揣著重構社會分工的顛覆能量。
在這場變革中，如何馴服數據是人類當今面臨的最大挑戰之一，僅憑有效推理或直覺，已不足以理清大數據之道。
「數據泛濫的問題日益普遍化，依靠人工智慧是最大膽的想法，也是最明智的解決方案。」
——HPE 旗下SGI副總裁兼首席技術官Eng Lim Goh
如果企業正在考慮把AI作為 IT基礎架構的關鍵部分，那麼就不要錯以下內容了，HPE 的人工智慧專家與你一同探討人工智慧的發展趨勢及如何將其應用於商業領域。
家有AI初長成
數年來，AI已經展現出了它的無限可能，多次AI戰勝人類的案例突顯了AI在複雜選擇與後果權衡上的潛力。 IDC預測，未來幾年，全球在「認知與人工智慧解決方案」上的投入將快速上升，年複合增長率高達54.4％，到2020年將超過460億美元。
1997 年，IBM 的「深藍」（Deep Blue）超級計算機就成功擊敗了國際象棋世界冠軍 Garry Kasparov。
今年5月，Alphabet（谷歌母公司）的 AlphaGo完勝中國世界圍棋冠軍柯潔
更讓人驚訝或者說「恐慌」的是今年初出現的新型 AI——Libratus程序（裝載於匹茲堡超級計算中心的 Bridges超級計算機上），在無限下注德州撲克遊戲中擊敗了四名頂級職業撲克玩家。
HPE 數據系統和數據科學首席技術專家Daniel Wu介紹道：「與其他類型的 AI 不同，Libratus不只是單純提供『建議』或預測分析，相反，它為數據處理增加了一個「規定」級別。換句話說，它在判斷給出的策略很可能是最有益的之後，再去執行策略。」這樣，AI就能在實際應用中節省時間和成本，以客戶服務為例，機器人只需花費一秒鐘來回答問題，而人工服務可能是數分鐘。
別著急，一步步來
話雖這樣說，但被認為是「下一個大事件」的 AI 實際上已經被炒作和恐懼妖魔化。認為「AI搞得定一切」的觀點幾乎和「人類將被機器人滅絕」一樣常見，卻不見得有多少現實基礎。
Goyal說：「對個體消費者來說，他們每天都會與AI互動。想想你身邊的 Alexa（亞馬遜旗下的人工智慧語音助手）。但對於企業客戶來說，這不是當下的現實，他們垂涎這個想法，但他們不知道如何下手。」
Goyal推薦任何有興趣將AI進行商用的人士按照下面的三個步驟進行操作：
問。諮詢在哪裡可以應用AI技術來獲得真正的改進。了解 AI的應用實例，並注意可以應用 AI技術獲得真實效益的領域，例如能節省員工時間，減少響應時間，節省材料維修和更換的費用。
試。我們不能還沒經過試點就全面鋪開 AI 的使用。Goyal 表示，谷歌和亞馬遜「花費了很長的時間才把 AI 的基因注入企業。」企業需要問自己：「什麼是恰當的數據基礎設施？你需要什麼樣的人力資本？您是否擁有所需的數據——不僅在數量上，還有質量？你有合適的人才嗎？你是否了解如何部署基礎設施？你知道如何優化模型嗎？」 AI 需要時間走上正軌，確保你有時間試錯。
延。到一定程度後，AI 需要延展到公司的業務戰略，產品思維，客戶支持，後勤和營銷中去。在 AI 的初步應用成功後，企業要對 AI 進行擴展，這種擴展體現在多個維度上：基礎架構，數據和業務流程。Goyal說，「最終你想要達到一個涅磐的狀態，企業會隨時隨地思考，如何利用AI，在組織的每個環節和元素中助力業務更勝一籌。」
既是技術，也是藝術
儘管 AI基於數學而生，但它並不如人們想像的那般精確。獨立數據科學家Miranda Mowbray表示：「想要預測AI 的發展，幾乎等於自找麻煩。歷來預測的記錄都被認為非常荒謬，出現過極端的樂觀和悲觀預測，而專家達成的共識有時會大錯特錯。」一個主要的挑戰是現今的AI軟體都是超級流量大戶。AI程序通常需要大量的數據來學習單一任務，例如路上開車，學下棋，甚至僅僅是識別熱狗。AI應該幫忙解決數據泛濫的問題，而不是加劇流量壓力。
因此，在AI真正能幫助我們解決數據爆炸的難題之前，它可能需要我們提供極其高效和強大的計算能力，這也是為什麼越來越多的AI用超級計算機處理數據。但由於摩爾定律走向終點，當下的計算架構無法滿足AI 的巨量處理需求。一個解決方案是HPE的內存驅動計算（MDC），即The Machine項目。鑒於數據，電源和內存的龐大需求，AI將需要一個非常高效而強大的系統來運行。The Machine使存儲器成為計算架構的核心，並允許用戶使用任何計算節點來利用存儲池，這是可以使AI更靠近現實的工具。
於此同時，Libratus正在幫助我們從完全信息決策轉變為利用不完全數據就能完成分析。到最後，你不再需要漫長的等待，在 AI完美之後才能檢查自己的業務需求，也不再因為時間有限，不考慮項目缺陷就著急推進。像其他任何工具一樣，AI也是把雙刃劍，可以幫助或者阻礙你的業務。企業會得到刀刃的哪一邊，取決於業務的需求，組織的實施技術和流程，以及執行者的耐心。
對渴望致勝人工智慧時代的領袖而言，我們能給到你的建議是：
?擁抱不確定性。 AI會改變行業的遊戲規則，但它需要勇敢者精妙的部署，並克服一定程度的不安。
?識別 AI技術的應用領域，以獲得真正的效益——減少僱員工作時長，縮短響應時間等。
?準備好試驗。 AI走上正軌還不能心急。
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