近期的一些研究預(yù)測(cè)，到2021年時(shí)，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)模將達(dá)到185億美元，這一點(diǎn)不足為奇。那種將設(shè)備、建筑和日常物體連接起來(lái)以讓它們更智能和更靈敏的創(chuàng)意也帶來(lái)了前所未有的復(fù)雜性。
這是一個(gè)數(shù)據(jù)問(wèn)題。隨著物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步，非結(jié)構(gòu)化的機(jī)器數(shù)據(jù)量已經(jīng)讓我們的傳統(tǒng)處理方法顯得不知所措。
機(jī)構(gòu)將不得不求助人工智能的幫助來(lái)解決這些問(wèn)題，以便將數(shù)十億的數(shù)據(jù)片斷整合起來(lái)，加以處理，最終從中挖掘有價(jià)值的情報(bào)信息。
5、數(shù)據(jù)中心中的機(jī)器人
你們看到過(guò)機(jī)器人在亞馬遜發(fā)貨中心工作的視頻嗎？事實(shí)上，同樣的場(chǎng)景也將出現(xiàn)在大企業(yè)的數(shù)據(jù)中心。沒(méi)錯(cuò)，實(shí)體機(jī)器人將能夠處理諸如更換服務(wù)器機(jī)架之類的維護(hù)任務(wù)。
根據(jù)最新的新聞報(bào)道，像IBM和EMC等之類的大公司都已經(jīng)在使用定制化的機(jī)器人Roomba，將這些機(jī)器人部署到數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)追蹤溫度、溫度和氣流等環(huán)境數(shù)據(jù)。
目前來(lái)看，無(wú)人駕駛汽車(chē)并非是人工智能高速發(fā)展的唯一領(lǐng)域。企業(yè)IT領(lǐng)域的創(chuàng)新，正在悄無(wú)聲息的進(jìn)行，但發(fā)展速度卻毫不遜色。（編譯/金全）
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