忘了“移动优先”和“云计算优先”吧,当今的应用程序已经步入了“认知优先”的时代。

这个说法来自于Progress的CEO 约戈什·古普塔,他表示智能应用程序需要具备预告和预测的能力,以帮助企业获得更大的成功。

他并不是唯一一个这么认为的人,笔者每参加10次演讲,就有6个会涉及人工智能或机器学习的一些方面。在物联网的未来不久,后端系统将必须去理解数据,因为数据量会变得非常庞大,人类无法自行去理解,必须借助机器来判断哪些数据对业务至关重要,哪些不需要立即处理,哪些会吸引客户,哪些会让客户产生厌恶。

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在软件测试中,AI将会被广泛应用,系统通过审查自身,能够发现在构建过程中引入了可能会破坏软件的错误。使用人工智能自动化测试,使系统根据它从以前的缺陷中学到的东西来进行测试,并排除故障。

应用程序必须变得智能化,理解用户喜欢使用哪种设备与应用程序交互,了解用户的偏好,并向用户提供精准信息,是非常必要的。

古普塔表示:“我们可以看到,整个世界的商业应用程序都在走向智能化,能够预告和预测,从而帮助企业获得更大的价值。”

在这个话题中,我们会进一步讨论如何打造一个绝佳的用户体验。古普塔指出,用户体验的重要程度远超用户接口。“体验超越了交互本身,”他说,“接口必须能够理解语境。”

他进一步指出,在相当短的时间内,不使用UI的应用将成为常态。“就拿自动恒温器而言。”他说,“当我在家的时候,它应该知道我想要什么样的温度。”数据驱动学习。我们可以在工业应用中看到这一点,它可以根据实时显示机器运行情况的数据进行预测维护,而不是在时间轴上进行维护。

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古普塔表示,为了将这个技术应用到生活中,开发者需要三种工具来创建一个应用AI架构:

·机器学习引擎。

·规则引擎。“假设我们有一个预测,定义如何去处理它的是商业规则。”他说,甚至这些商业规则和政策比编写代码更重要。

·现代的用户体验。“接口可以是会话式的,就像聊天机器人,或者虚拟现实,或者是移动设备……等等。”他说。

“所有这些,”他补充道,“必须与后端平台绑定,以运行你的业务。你需要在任何一个可伸缩的、安全的环境中运行业务应用程序,并使用数据连接和前端工具。我们任务i这就是现代智能应用程序架构”。

Forrester的研究分析师杰弗里·哈蒙德表示:“人工智能的核心是主动的而非被动的,根据数据模式推断真实世界的联系,并根据预测触发行动。”举例来说,一个城市中的水管检测系统可以检测出从一个管道中流出的流量,并判断是否出现泄露问题。如果确实产生了泄露的话,它会自动关闭那部分,并向维修人员发出警报,让他们来修理。这能防止大规模泄露问题的发生,为城市和那些因巨大泄露问题而受损的人节省了资金。

我们甚至开始看到,认知服务正超越语言和语音识别,发展出手势、声音分析和情绪分析等等。

“在认知时代,我们将看到大家着力于发展认知能力,并与数据科学相结合。这会是技术人员的一项重大责任,要清楚地说明正在做的事情,并为开发人员提供可用的用例。”IBM Watson的首席开发人员Willie Tejada说,“我们需要为软件资产、工具链和代码创建一个入口点,展示我如何设计一个零售聊天机器人,或者如何在Twitter消息流中做数据科学。”

正如古普塔所说,“我们还有很长的路要走。”

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