時間：2017-11-30 來源：互聯網 瀏覽量：
作為一個真正的信息技術專業人士，最近你被人工智能和機器學習改變了你的企業的業務方式。人們已經一次又一次地告訴大家，人工智能與大數據和物聯網相結合將會改變企業網絡以及如何管理，IT專業人員的生活將永遠不會相同。
但是，即使你把這個誇大了，但是大部分情況都保持不變 - 為了跟上現代企業生成的數據的需求，需要更多的設備來擁有某種形式的功能完備的AI。事實上，像微軟這樣的公司正在依靠它。更多AI設備創造更多的數據意味著更多的雲資源需求，這意味著提供服務的公司將獲得更多的利潤。
當然，在這樣一個現代化的基於人工智能的企業網絡才能成為現實之前，必須完成大量的研究和開發。但是測試AI係統需要具有已知參數的數據集和度量標準，這些數據並不是很多。這就是為什麼微軟公布了許多人工智能研究數據集的原因之一。
根據2017年11月的AI博客文章，微軟研究所Maluuba團隊發布了包含度量和其他測試AI係統的工具QA數據集，為從學術研究人員到行業專家的每個人提供一個編碼方式來測試他們的係統，比較他們的工作，並相互學習。
在許多方麵，這種研究分享與典型的行業實踐背道而馳，如果人工智能將在未來幾年成為現代企業網絡的主要特征，這是非常必要的。信息技術行業的每個主要參與者都做自己獨立的人工智能研究，效率太低。合作與協作是及時推進研究的唯一明智之舉。
在進行人工智能開發和測試時，必須將AI係統產生的結果與已知的預定指標進行比較，以檢查其準確性和一致性。更為人所知的數據集和測試AI的指標。一旦將它作為企業網絡中的應用程序發布，那麼可靠的研究人員就可以講述AI。
底線
在人工智能成為企業網絡中一個可靠，可靠的部分之前，必須首先對其進行深入的研究和測試。沒有任何個人公司，甚至像微軟這樣擁有豐富資源的公司都可以單獨進行所有的測試。AI研究需要所有主要行業參與者之間的合作與協作。
通過與公眾共享AI數據集，指標和工具，微軟正在尋求創造一個研究環境，以更快的速度增長整個人工智能市場，而不是單靠它自己完成。一個更快的發展中的市場，以更快的速度完成，意味著一個更大的市場份額。
總的來說，這是微軟可以理解和合理的業務策略。然而，人力資源在企業中的廣泛實施對於信息技術專業人員來說意味著什麼，還有待觀察。雖然人工智能可能對企業業務長遠有利，但在部署過程中肯定會造成破壞性和挑戰。IT專業人士應該在獲得任何收益之前為更多的痛苦做好準備。
