AT&T谈人工智能 三阶段演进至超自动化
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  (艾斯)ATT的目标是将大数据分析、深度诊断工具、SDN和预测能力结合起来,创造出一个能够对客户需求做出瞬时反应的基础设施,并且,在某些情况下,这个基础设施还要能够对未来状况做出预测。

  ATT实验室智能系统和平台研究副总裁助理Mazin Gilbert近日在接受外媒采访时表示,人工智能(AI)是实现这一目标的一个关键所在。而向这样一张网络的转型之路将会是漫长的。那么,AI将为ATT带来什么,它又会在哪些地方适应ATT的网络发展呢?

  以下为采访的全部内容:

  问:ATT向AI的演进路径是什么样的呢?

  Mazin Gilbert:演进过程有三个复杂的层次。它们将最终促成超自动化这是AI能够真正起到作用的所在。

  第一代是自动化的系统。这些不只是简单的手动系统。它们收集大量的数据,并且以一种非常复杂的方式对这些数据进行分析,同时也会执行某些(任务,如)异常检测、某种形式的分类归并、某种形式的数据分析。然后,它们会试图推断出将需要做出什么行动进行反应。

  第二代是我们正在实施的自动化。这种复杂的自动化在于,我们仍在收集大量的数据,并在ATT的网络边缘对其进行筛选。我们正在我们网络的边缘处理大量的数据,这是我们的一大竞争优势。在这个新的第二代,我们能够基于先进的分析,可以预测到潜在威胁。这个系统能够据此作出决定,如果存在这些类型的威胁,我们下一步应该采取什么行动。

  它们会对采取何种行动进行预先编程。它可以告诉系统,如果存在这些类型的威胁,那么我们希望它采取什么样的行动。例如,可能关闭一个IP地址,并阻止来自这些人的流量。再有就是会有一个应用程序或控制器会执行这些操作,并关闭环路。我们正开始在我们的网络中实施和部署这些智能的数据密集型控制环路。

  第三代是超自动化。这不只是复杂的分析和机器学习,也是非常先进的AI。这就好比玩一盘象棋游戏,你的目标是赢得比赛。在任何时候你都需要预测下一步应该怎么走。但是,当你走出一步时,AI则对接下来的五(步)都已经运筹帷幄。虽然我现在只是迈出了一步而已,我已经真的在思考,为了要赢得比赛,接下来的五步应该要怎么走。

  问:所以ATT的AI是对未来的预测吗?

  Mazin Gilbert:我们正在收集大量的数据,不仅仅是从网络,同时我们也在从客户、设备、各个地方收集收据。我们可以通过一种分布式的方式对这些数据进行处理,并且,现在我们正运用先进的深度学习来预测未来事件的发生。想象一下,我有这样的机器来支持作为客户的你,或者支持我们的网络流量或是系统支撑安全。我需要预测下一分钟、下一小时或者明天会发生什么?你的信心如何呢?你认为这些系统支持的跨X区域和Y区域的客户在性能表现上会降低吗?你觉得我们在会在特定区域或IP地址会面临潜在威胁吗?你认为我们有可能会预测到客户X需要的数据流量将会提升2倍,在下个小时将增至10倍吗?

  这就像动态调整我们的网络一样。我需要预测消费者或者企业接下来一小时或者下一分钟将需要什么,并完全改变网络状态。在第三代中,我们会对未来进行预测。在灾难发生之前我们就已经知道要采取什么行动。AI意味着,基于我知道的一切事情,基于所有的预测,这些是我们接下来即将采取的行动。并且这些都不是硬件实现的,这些都是动态的行动。这些决定每天每时每刻都在改变我们整个网络。

  问:但是根据定义的预测有可能是错误的。

  Mazin Gilbert:下一秒钟可能会发生数以百万计的事情。与其等待,现在我们在进行预测以及判断概率大小,好吧,什么是最佳的路径呢?我们需要等待吗?还是说我们采取行动呢?以及我们应该何时采取行动呢?这就是AI的迷人之处。即使你为了从一些举动进行学习而采取了一项行动,一些行动仍可能是失败的。并不是每一个行动都是成功的,因为它是基于预测和可能性的。

  我有90%的信心对即将发生的事情进行预测我们网络中的一个特定的路由器下一分钟将无法正常工作,我可以在一分钟内找到这个路由器,并阻止故障的出现。AI中关于数据驱动机器智能的概念,意味着它将从中进行学习,并将改变信心分数。这同样适用于一个防火墙、一个交换机或是任何一种形式的虚拟网络功能。

  问:AI将如何适应ATT的整体布局?

  Mazin Gilbert:我们最近宣布了我们向SDN网络的转型,我们正将网络编写为软件,并在基于云的硬件上对其进行运营。转型的其中一块被称为ECOMP,我们正在嵌入AI和机器学习作为一个平台,这是我们在整个网络当中部署的ECOMP的一个核心所在。这意味着,当我们创建应用程序,技术和平台都是已经存在的。你只需要简单地写一个设计即可。

  所以我们什么时候会把这个平台放在我们的网络上呢?当我们需要创建应用来执行X任务或者Y任务,来为客户Z支持这些虚拟网络功能的时候。我们正在建立一个模型。但是这个平台已经存在了。我们只是在给这个平台分发这个模型,然后奇迹就这么发生了。

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