人工智能近年來已成為許多技術(shù)會議的主題，這顯著地表明了它在行業(yè)中的重要性。事實上，根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Forrester Research公司進行的一項調(diào)查，70％的企業(yè)希望在一年之內(nèi)實施人工智能，20％的企業(yè)表示將對是否部署人工智能做出決策。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)IDC公司的預(yù)測，人工智能系統(tǒng)的全球支出2018年將增長近55％，達到191億美元，75％的企業(yè)應(yīng)用將在2021年使用人工智能。

考慮到這一點，組織必須具備支持基礎(chǔ)設(shè)施來開發(fā)人工智能應(yīng)用程序，并提供所需的速度和性能。

然而，人工智能的發(fā)展仍處于早期階段。很少有組織能達到谷歌公司在數(shù)據(jù)中心使用人工智能的水平。谷歌公司使用DeepMind AI引擎，通過整合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，使其數(shù)據(jù)中心更加高效。而有效地完成這項工作需要牢牢掌握機制，廣泛的訓(xùn)練和龐大的測試集，以便在數(shù)據(jù)投入生產(chǎn)之前對其進行驗證。為了正確開發(fā)和利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，組織需要大量的專業(yè)知識和計算資源。

這并不是說組織的數(shù)據(jù)中心無法為采用人工智能做好準備，以便在時機成熟時應(yīng)用。但是，如果組織希望有效地使用人工智能，則需要注意許多問題。以下是四個提示：

（1）超越炒作

如果組織想要正確評估人工智能的好處，那么重要的是要弄清楚現(xiàn)實和炒作之間的區(qū)別。否則很容易低估有效實施人工智能系統(tǒng)所需的時間、知識和數(shù)據(jù)，并且在實施過程中過早地將決策權(quán)移交給人工智能也將面臨真正的危險。人工智能需要一定的時間在環(huán)境中學(xué)習(xí)和發(fā)展，在得到人們的信任之后，然后才能進行決策和采取行動。

（2）有效管理

組織越來越需要實現(xiàn)自動化來滿足計算增長和計算資源分布特性的需求。但是，這并不意味著組織需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜算法來提高效率。輸入到條件系統(tǒng)中的有效數(shù)據(jù)收集器能夠注入良好的數(shù)據(jù)。根據(jù)變化和相關(guān)條件采取行動，這可以為創(chuàng)建自我修復(fù)數(shù)據(jù)中心提供非常有效的步驟。

人工智能可以提供強大的功能，但如果團隊無法有效管理人工智能系統(tǒng)，并從所收集的信息中收集洞察力，則很難利用它們。

（3）大多數(shù)組織沒有充足的資源

無論組織在數(shù)據(jù)中心中采用人工智能有什么樣的目標，仿效谷歌公司幾乎是不可能的。谷歌公司的DeepMind AI引擎采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，而有效地開發(fā)和利用這些網(wǎng)絡(luò)需要大量的專業(yè)知識和計算資源，而大多數(shù)組織都沒有這樣的資源。

（4）人工智能不是萬能的

人工智能不能解決所有的問題，它會提供很大的所幫助，但并不是萬能的。因此，組織在部署人工智能驅(qū)動的服務(wù)時應(yīng)該謹慎，因為沒有現(xiàn)成的人工智能軟件可以讓數(shù)據(jù)中心工作得更好。而持有這種態(tài)度的組織將會失敗。將人工智能結(jié)合到組織各方面工作是關(guān)鍵，但同時利用數(shù)據(jù)中心其他關(guān)鍵技術(shù)也很重要。

如今，還存在很多關(guān)于人工智能的探討和爭論。但是，人工智能在數(shù)據(jù)中心中成為日常現(xiàn)實之前，仍有許多問題需要解決和克服。

【中國IDC圈編譯 未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載】

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