以下是人工智能自動化的一些主要趨勢：
1.人工智能訓練和數(shù)據(jù)質(zhì)量
Great Expectations開放數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺的高級開發(fā)倡導(dǎo)者Ruben Orduz表示，從事人工智能培訓的數(shù)據(jù)工程師正在認真對待數(shù)據(jù)質(zhì)量流程。面臨的一個問題是，現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)并不整潔或不可預(yù)測。它可能會遭受諸如丟失、截斷或無效數(shù)據(jù)、意外重復(fù)和異常等質(zhì)量問題。
他說，“當使用雜亂的數(shù)據(jù)來訓練算法時，其結(jié)果可能是災(zāi)難性的。依賴于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進行推斷和調(diào)整的機器學習和人工智能算法特別容易受到不良數(shù)據(jù)條件的影響。”
例如，如果企業(yè)發(fā)送和交付貨物，會收到來自供應(yīng)商的一組訂單，其中包括名稱、地址和要交付的貨物。人工智能系統(tǒng)接收這些數(shù)據(jù)，并使用它來學習和規(guī)劃交付路線。如果交付貨物的數(shù)量通常為1～30個，但數(shù)據(jù)在“包數(shù)”中突然顯示有數(shù)千個包裹，那么說明這需要雇傭更多的送貨司機，這表明這個模型也有偏差。這就是為什么數(shù)據(jù)工程師正在努力了解其數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并使用數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺來識別異常值和受影響的數(shù)據(jù)的原因?，F(xiàn)在做這件事比以往任何時候都容易。工程師可以發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)流進入時運行管道測試，并在進入人工智能訓練過程之前捕獲異常值。
2.人工智能自動化和網(wǎng)絡(luò)
思科、Juniper Networks、Gluware和Splunk等許多公司正在投資于人工智能功能的自動化，以將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)故障排除和性能診斷。網(wǎng)絡(luò)運營傳統(tǒng)上需要高度參與的人力資源。人工智能和數(shù)據(jù)可以使很多工作實現(xiàn)自動化。
網(wǎng)絡(luò)畢竟是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，包含了大量的技術(shù)、架構(gòu)和覆蓋，導(dǎo)致許多操作點出現(xiàn)故障和性能問題。網(wǎng)絡(luò)的人工操作方面同樣具有挑戰(zhàn)性。盡管一些努力將操作集中到網(wǎng)絡(luò)控制器，但網(wǎng)絡(luò)管理在很大程度上仍然是人工管理的，并且需要管理人員具備大量專業(yè)知識。此外，這項工作主要是探索性的，管理人員試圖在沒有提前洞察或數(shù)據(jù)的情況下人工得出問題的根源。因此，以傳統(tǒng)方式運行網(wǎng)絡(luò)的成本很高，無論是在服務(wù)停機時間或降級方面，還是在實現(xiàn)解決方案的人力方面。
Gluware公司人工智能副總裁Stanislav Miskovic說，“利用人工智能自動化進行分析是一個巨大的機會，我們正在構(gòu)建一個平臺，該平臺將利用和統(tǒng)一整個網(wǎng)絡(luò)堆棧中的真實數(shù)據(jù)。
人工智能自動化可以通過多種方式幫助企業(yè)降低與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的運營成本：執(zhí)行根本原因分析和本地化有問題的站點、設(shè)備和協(xié)議;將基礎(chǔ)設(shè)施作為整體及其所有組件進行自主基線化;對已經(jīng)識別問題的相關(guān)性進行排序;例如識別支持證據(jù)并向網(wǎng)絡(luò)工程師規(guī)定補救措施。但在網(wǎng)絡(luò)世界中，這些功能中的大多數(shù)仍處于起步階段。”
3.網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能
正如網(wǎng)絡(luò)通常需要通過更多人工智能實現(xiàn)自動化一樣，網(wǎng)絡(luò)安全也是如此。隨著威脅變得越來越復(fù)雜，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的邊界變得越來越模糊，特別是隨著向云平臺的過渡，需要分析的數(shù)據(jù)量遠遠超出了人工檢查的能力。
Miskovic說，“人工智能和分析是增強安全性的關(guān)鍵推動因素。如今，安全需要覆蓋更廣泛的范圍，如果沒有人工智能自動化的幫助，這是無法實現(xiàn)的。如果攻擊面太大，數(shù)據(jù)量太大，那么無法在沒有人工智能幫助的情況下進行檢查。”
這促進了用戶和實體行為分析的發(fā)展，這是一個純粹的人工智能驅(qū)動的安全領(lǐng)域。另一種人工智能驅(qū)動的安全方法是檢測零日攻擊或未知事件，如果沒有人工智能自動化基線分析和異常檢測，這是無法實現(xiàn)的。最后，人工智能自動化通過對安全警報進行排序、減少警報疲勞和建議糾正措施來幫助安全響應(yīng)團隊。
4.流程自動化
即使有所有有助于監(jiān)控、管理、操作和保護企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)品，它們產(chǎn)生的警報數(shù)量以及工程師為解決這些問題需要采取的步驟數(shù)量也變得難以處理。出于這個原因，人工智能驅(qū)動的流程自動化正在成為網(wǎng)絡(luò)運營、安全運營和票證管理不可或缺的一部分。
Miskovic說，“許多人工智能驅(qū)動的解決方案已經(jīng)開發(fā)，在發(fā)出警報和解決問題任務(wù)的各個方面實現(xiàn)自動化。這些人工智能自動化解決方案提供了可定制的劇本，可以在沒有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行許多后勤或補救任務(wù)。該系統(tǒng)可以通過識別工程師為解決類似問題所做的模式來自主學習解決問題所需的許多劇本步驟。這些劇本也可以由工程師進行定制。”
5.人工智能即服務(wù)
人工智能引擎和平臺很復(fù)雜。因此，其他人不可避免地會承擔繁重的工作，并提供人工智能即服務(wù)作為人工智能作為平臺的替代品。
DataProphet公司聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官Frans Cronje表示：“隨著企業(yè)及其數(shù)據(jù)科學團隊已經(jīng)通過人工智能平臺發(fā)揮自身優(yōu)勢，開始通過構(gòu)建專業(yè)團隊以實現(xiàn)人工智能的附加價值，需要以人工智能即服務(wù)的形式提供深入知識的人工智能系統(tǒng)將會加速發(fā)展。”
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