導(dǎo)讀： 9月27日消息據(jù)外媒（istart.com.au）報道，在就近對新西蘭的一次造訪中，一位SAS軟件研究所的高管發(fā)表了其對“商業(yè)智能”（Bisiness Intelligence，簡稱BI）的真知灼見。并指出自動化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將會是未來BI發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
美國SAS軟件研究所（SAS InstituteInc.）又稱賽仕軟件，總部位于美國北卡羅來納州，是全球最大的私有軟件公司。
奧利弗·沙本伯格（Oliver Schabenberger）是該公司的首席技術(shù)官，他習(xí)慣用“弱AI”和“強(qiáng)AI”來區(qū)分AI的智能等級，并且指出認(rèn)知計算（Cognitive Computing）需要依賴于充分的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)才能得以實現(xiàn)。
SAS軟件研究所正計劃推出“下一代”云計算平臺：SASViya。沙本伯格則是其中主要推手。他煞費苦心指出新平臺將和現(xiàn)有的SAS9軟件同步開發(fā)。
在新產(chǎn)品之外，沙本伯格著重談到了BI。談到BI，AI是不可避免的話題。“現(xiàn)在的AI水平還不夠強(qiáng)大，仍然只是算‘弱’AI。目前的AI水平只能夠代替一些簡單機(jī)械性的人類工作。這充其量只是一種編程，并不真足以稱為人工智能。”
與現(xiàn)實相比較，他提出了“強(qiáng)AI”的概念：AI能夠真正像人一樣具有思考的能力。“此前的工業(yè)化進(jìn)程基于人力，不過現(xiàn)在是迎來自動化工業(yè)時代的時候了。而‘認(rèn)知功能’和‘機(jī)器學(xué)習(xí)’會是改變的關(guān)鍵所在。”
事實上這種調(diào)整已經(jīng)在進(jìn)行了。盡管并不明顯，AI在重塑工業(yè)生產(chǎn)線之前，首先滲入了人們的日常生活：“不論是谷歌搜索欄的自動填充或是Siri精準(zhǔn)的回答你的提問，這些過程都有機(jī)器學(xué)習(xí)在里面，你使用的越多，它會變得越準(zhǔn)確。”
這種智能行為的背后便是機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）在發(fā)揮作用。沙本伯格在對新西蘭同事講話中說：“如今，‘機(jī)器學(xué)習(xí)’是比‘大數(shù)據(jù)’還時髦的詞。它新奇而有效。試看谷歌搜索引擎，當(dāng)它能夠自動猜想到你要輸入的句子的時候，你就該明白機(jī)器學(xué)習(xí)如今已經(jīng)無處不在了。”
另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)首先仰仗于有大量的“原材料”讓它來分析學(xué)習(xí)才能成行。這些原材料便是大數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)處理的秘訣便在于如何刪繁就簡，從數(shù)據(jù)中得到“數(shù)而上”的信息。
在此基礎(chǔ)上，“強(qiáng)AI”需要速度更快的計算機(jī)對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深度的學(xué)習(xí)，以達(dá)到更好的自動化和準(zhǔn)確性。如此從凌亂數(shù)據(jù)中產(chǎn)生出價值。
“數(shù)據(jù)本身是沒有價值的，價值產(chǎn)生于對數(shù)據(jù)的分析。數(shù)據(jù)分析的速度越快，效益也就越高。”沙本伯格說。“如今商業(yè)的秘訣在于，使用現(xiàn)代計算機(jī)來完成大數(shù)據(jù)的分析和深度學(xué)習(xí)，從而在商業(yè)場上占得先機(jī)。”
