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AT&T談人工智能 三階段演進至超自動化

2016-08-15 15:51:13   作者:艾斯   來源:C114中國通信網(wǎng)   評論:0  點擊:


  AT&T的目標是將大數(shù)據(jù)分析、深度診斷工具、SDN和預測能力結(jié)合起來,創(chuàng)造出一個能夠?qū)蛻粜枨笞龀鏊矔r反應的基礎(chǔ)設(shè)施,并且,在某些情況下,這個基礎(chǔ)設(shè)施還要能夠?qū)ξ磥頎顩r做出預測。
  AT&T實驗室智能系統(tǒng)和平臺研究副總裁助理Mazin Gilbert近日在接受外媒采訪時表示,人工智能(AI)是實現(xiàn)這一目標的一個關(guān)鍵所在。而向這樣一張網(wǎng)絡的轉(zhuǎn)型之路將會是漫長的。那么,AI將為AT&T帶來什么,它又會在哪些地方適應AT&T的網(wǎng)絡發(fā)展呢?
  以下為采訪的全部內(nèi)容:
  問:AT&T向AI的演進路徑是什么樣的呢?
  Mazin Gilbert:演進過程有三個復雜的層次。它們將最終促成超自動化——這是AI能夠真正起到作用的所在。
  第一代是自動化的系統(tǒng)。這些不只是簡單的手動系統(tǒng)。它們收集大量的數(shù)據(jù),并且以一種非常復雜的方式對這些數(shù)據(jù)進行分析,同時也會執(zhí)行某些(任務,如)異常檢測、某種形式的分類歸并、某種形式的數(shù)據(jù)分析。然后,它們會試圖推斷出將需要做出什么行動進行反應。
  第二代是我們正在實施的自動化。這種復雜的自動化在于,我們?nèi)栽谑占罅康臄?shù)據(jù),并在AT&T的網(wǎng)絡邊緣對其進行篩選。我們正在我們網(wǎng)絡的邊緣處理大量的數(shù)據(jù),這是我們的一大競爭優(yōu)勢。在這個新的第二代,我們能夠基于先進的分析,可以預測到潛在威脅。這個系統(tǒng)能夠據(jù)此作出決定,如果存在這些類型的威脅,我們下一步應該采取什么行動。
  它們會對采取何種行動進行預先編程。它可以告訴系統(tǒng),如果存在這些類型的威脅,那么我們希望它采取什么樣的行動。例如,可能關(guān)閉一個IP地址,并阻止來自這些人的流量。再有就是會有一個應用程序或控制器會執(zhí)行這些操作,并關(guān)閉環(huán)路。我們正開始在我們的網(wǎng)絡中實施和部署這些智能的數(shù)據(jù)密集型控制環(huán)路。
  第三代是超自動化。這不只是復雜的分析和機器學習,也是非常先進的AI。這就好比玩一盤象棋游戲,你的目標是贏得比賽。在任何時候你都需要預測下一步應該怎么走。但是,當你走出一步時,AI則對接下來的五(步)都已經(jīng)運籌帷幄。雖然我現(xiàn)在只是邁出了一步而已,我已經(jīng)真的在思考,為了要贏得比賽,接下來的五步應該要怎么走。
  問:所以AT&T的AI是對未來的預測嗎?
  Mazin Gilbert:我們正在收集大量的數(shù)據(jù),不僅僅是從網(wǎng)絡,同時我們也在從客戶、設(shè)備、各個地方收集收據(jù)。我們可以通過一種分布式的方式對這些數(shù)據(jù)進行處理,并且,現(xiàn)在我們正運用先進的深度學習來預測未來事件的發(fā)生。想象一下,我有這樣的機器來支持作為客戶的你,或者支持我們的網(wǎng)絡流量或是系統(tǒng)支撐安全。我需要預測下一分鐘、下一小時或者明天會發(fā)生什么?你的信心如何呢?你認為這些系統(tǒng)支持的跨X區(qū)域和Y區(qū)域的客戶在性能表現(xiàn)上會降低嗎?你覺得我們在會在特定區(qū)域或IP地址會面臨潛在威脅嗎?你認為我們有可能會預測到客戶X需要的數(shù)據(jù)流量將會提升2倍,在下個小時將增至10倍嗎?
  這就像動態(tài)調(diào)整我們的網(wǎng)絡一樣。我需要預測消費者或者企業(yè)接下來一小時或者下一分鐘將需要什么,并完全改變網(wǎng)絡狀態(tài)。在第三代中,我們會對未來進行預測。在災難發(fā)生之前我們就已經(jīng)知道要采取什么行動。AI意味著,基于我知道的一切事情,基于所有的預測,這些是我們接下來即將采取的行動。并且這些都不是硬件實現(xiàn)的,這些都是動態(tài)的行動。這些決定每天每時每刻都在改變我們整個網(wǎng)絡。
  問:但是根據(jù)定義的預測有可能是錯誤的。
  Mazin Gilbert:下一秒鐘可能會發(fā)生數(shù)以百萬計的事情。與其等待,現(xiàn)在我們在進行預測以及判斷概率大小,“好吧,什么是最佳的路徑呢?我們需要等待嗎?還是說我們采取行動呢?以及我們應該何時采取行動呢?”這就是AI的迷人之處。即使你為了從一些舉動進行學習而采取了一項行動,一些行動仍可能是失敗的。并不是每一個行動都是成功的,因為它是基于預測和可能性的。
  我有90%的信心對即將發(fā)生的事情進行預測——我們網(wǎng)絡中的一個特定的路由器下一分鐘將無法正常工作,我可以在一分鐘內(nèi)找到這個路由器,并阻止故障的出現(xiàn)。AI中關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動機器智能的概念,意味著它將從中進行學習,并將改變信心分數(shù)。這同樣適用于一個防火墻、一個交換機或是任何一種形式的虛擬網(wǎng)絡功能。
  問:AI將如何適應AT&T的整體布局?
  Mazin Gilbert:我們最近宣布了我們向SDN網(wǎng)絡的轉(zhuǎn)型,我們正將網(wǎng)絡編寫為軟件,并在基于云的硬件上對其進行運營。轉(zhuǎn)型的其中一塊被稱為ECOMP,我們正在嵌入AI和機器學習作為一個平臺,這是我們在整個網(wǎng)絡當中部署的ECOMP的一個核心所在。這意味著,當我們創(chuàng)建應用程序,技術(shù)和平臺都是已經(jīng)存在的。你只需要簡單地寫一個設(shè)計即可。
  所以我們什么時候會把這個平臺放在我們的網(wǎng)絡上呢?當我們需要創(chuàng)建應用來執(zhí)行X任務或者Y任務,來為客戶Z支持這些虛擬網(wǎng)絡功能的時候。我們正在建立一個模型。但是這個平臺已經(jīng)存在了。我們只是在給這個平臺分發(fā)這個模型,然后奇跡就這么發(fā)生了。
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