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资料来源：CharlieAJA / iStockphoto
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人工智能比您想像的要近，它确实可以为我们的工作和生活方式带来一些根本性的变化。
如今，人工智能（AI）一直是企业中的热门话题，行业领导者正在研究从智能产品到自我修复（甚至自我感知）计算基础架构的应用程序。
但是，其中有多少是真实的？科幻小说有多少？我们真的要把人类卖给一类机器人霸主吗？还是该技术根本无法产生任何有意义的变化？
从目前可用的资源以及发展趋势的方向来看，最后两个问题的答案是“否”。
人工智能与自动化
了解当今AI的第一件事是，它不仅仅是现有自动化的扩展。传统的自动化通常可用于以一致的速率和一致的方式使机器，设备和应用程序执行可重复的任务。 AI驱动的自动化使编程实体可以首先适应并响应各种刺激，然后调整自己的编程和操作模式以适应不断变化的环境。因此，尽管可以对自动机械臂进行编程以无数次相同的方式将某个面板固定到某种车门上，但AI臂可以分析不同种类的面板并自己弄清楚如何将它们固定到不同种类的门。 （要了解有关自动化的更多信息，请参见自动化：数据科学和机器学习的未来？）
自动化公司Rage Frameworks董事长兼首席执行官Venkat Srinivasan表示，就企业基础架构而言，人工智能是实现数字化转型的关键，而数字化转型对于在面向服务的经济中蓬勃发展至关重要。 AI已经使用一种更加语言学的数据分析方法来代替传统的数据库算法，为基础设施运营引入了多项关键功能。通过这种方式，企业数据系统能够理解与真实世界相关的数据，从而使他们能够理解原封不动地遗忘在企业档案中的大量非结构化数据。同时，它支持更高级别的推理和可追溯性，使操作员和其他智能系统能够深入分析和其他流程，从而确定决策的方式和原因。
但是，这究竟将如何在运营层面发挥作用呢？我们期望从AI驱动的流程中看到什么样的应用程序？
据研究咨询公司gPress的执行合伙人Gil Press称，其中最重要的两个是语音识别和自然语言生成。借助神经网络和其他先进技术，诸如Google和Amazon之类的公司已经通过Google Home和Alexa将对话计算推向了家庭。那么，这些相同的技术入侵数据中心只是一个时间问题，甚至允许非技术用户也可以简单地询问其数据环境他们需要知道什么，而不用键入，单击或输入。同样，借助AI带来的自学习，自校正功能，系统的生命周期和升级模式可能会发生巨大变化–设备不会随着时间的推移而退化；几乎不需要人工干预，情况就会变得更好。同样，数据环境本身将在其操作中变得更加主动，从而提出有关如何优化数据性能的建议，而不仅仅是响应命令。
有什么缺点吗？
那么，对于企业中的AI而言，这种光明灿烂的未来愿景是否就是全部？缺点呢？
没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
eWeek的Chris Preimesberger表示，毫无疑问，人工智能将必须像其他任何技术一样，以受控，协调的方式实施。实际上，许多关键陷阱与现有数据平台相同，例如部署技术以寻找解决方案，以及无法确保自动化流程与业务需求紧密相关。但是AI还需要特别注意，例如认识到AI只能提供与其接收的数据一样好的结果这一事实。在AI方面，还需要在广度和深度之间进行权衡。任何旨在解决广泛功能的系统都将无法深入研究可提高生产力的高度精细的流程。 （有关AI未来的更多信息，请参见“别回头，它们来了！人工智能的发展。”）
可能是最重要的一点：无论AI平台变得多么“智能”，它总是需要人脑来指导它。
因此，尽管听起来有些陈词滥调，但事实是，AI确实处于濒临边缘或正在将数据环境重塑到类似于这些年来我们在科幻电影中所看到的东西：一个说话，思考的数据环境，实际上就是在我们周围，就像星际飞船企业的机载计算机一样。
因此，似乎我们所有人都必须习惯这种想法，即企业不再只是支持我们数据的设备和软件的集合，而是业务团队中响应迅速且高效的成员。