大衛，在導演斯皮爾伯格作品《人工(gōng)智能(néng)》中，他是個(gè)被輸入情感程序的機(jī)器(qì)人男孩。該影片講述了，這位小(xiǎo)機(jī)器(qì)人渴望變成真的小(xiǎo)孩，并為(wèi)縮短機(jī)器(qì)人和人類差距而奮鬥的故事(shì)。

值得一(yī)提的是，《人工(gōng)智能(néng)》于2001年(nián)上(shàng)映。而這部被定義為(wèi)未來派的科幻電(diàn)影已在20年(nián)後的今天逐漸成為(wèi)現實。如今，人工(gōng)智能(néng)（AI）成為(wèi)基礎實施，正在賦能(néng)各行各業(yè)。

好比，在醫(yī)療領域，人工(gōng)智能(néng)自(zì)動化的工(gōng)作流程可以減輕醫(yī)生(shēng)、護士們的工(gōng)作步驟，優先處理緊急事(shì)件(jiàn)，并可以自(zì)動化分析病人的數據。

于教育機(jī)構而言，其利用人工(gōng)智能(néng)實現智能(néng)分班排課、打造智慧校園、協助考勤招生(shēng)等。對教師(shī)來說，基于圖像識别技(jì)術(shù)，人工(gōng)智能(néng)可追蹤學生(shēng)的學習狀态，了解學習困難點等。

此外，一(yī)些零售商通(tōng)過人工(gōng)智能(néng)判斷用戶的購買習慣、購物(wù)規律及喜好等信息，并對用戶購買行為(wèi)進行預測。且零售商建立用戶信息庫同樣需用到(dào)人工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)。

人工(gōng)智能(néng)“高(gāo)階”：智能(néng)決策

得益于數字科技(jì)進步和商業(yè)模式創新的持續驅動，加之傳統産業(yè)對轉型升級意願的提升，中國(guó)數字經濟增加值規模從(cóng)2016年(nián)的22.6萬億元增至2020年(nián)的39.2萬億元。

在數字經濟持續擴張的背景下(xià)，各行各業(yè)的企業(yè)主體面臨著(zhe)，利用數字技(jì)術(shù)解決方案實現轉型的迫切需要。而這也進一(yī)步促進人工(gōng)智能(néng)的蓬勃發展。

若說阿法狗（AlphaGO）戰勝頂尖圍棋高(gāo)手讓大衆了解到(dào)人工(gōng)智能(néng)，倒不如說這僅是技(jì)術(shù)落地應用的一(yī)個(gè)小(xiǎo)小(xiǎo)的“縮影”。

總的來講，人工(gōng)智能(néng)是利用數字計算(suàn)機(jī)（或數字計算(suàn)機(jī)控制的機(jī)器(qì)）模拟、延伸和拓展人的智能(néng)，感知環境，獲取知識并使用知識從(cóng)而得到(dào)最佳結果的理論、方法及系統。

人工(gōng)智能(néng)的應用領域主要包括深度學習、自(zì)然語言處理、計算(suàn)機(jī)視覺、智能(néng)機(jī)器(qì)人、自(zì)動程序設計、數據挖掘等方面。其中，數據是該項技(jì)術(shù)的底層基礎。

像阿法狗，深度學習是其工(gōng)作原理，即學習樣本數據的内在規律和表示層次。這些學習的過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音(yīn)等數據的解釋有很大的幫助。

而深度學習的最終目的是讓機(jī)器(qì)人模仿視聽、思考等人類活動，能(néng)夠像人一(yī)樣的具有分析學習能(néng)力，解決了很多(duō)複雜(zá)的模式識别難題。

人工(gōng)智能(néng)分為(wèi)三個(gè)層次：淺層為(wèi)認知智能(néng)，主要表現為(wèi)計算(suàn)機(jī)視覺和識别處理；中層為(wèi)計算(suàn)智能(néng)，表現為(wèi)大數據計算(suàn)和人工(gōng)智能(néng)量化分析，如自(zì)然語言處理。

而高(gāo)級階段當屬決策智能(néng)，表現為(wèi)機(jī)器(qì)學習、深度學習、無監督算(suàn)法的集合，實現機(jī)器(qì)對人的“大腦(nǎo)判斷決策”的替代，對機(jī)器(qì)的“人格化”，對人的神經網絡的“機(jī)器(qì)化”。

雲服務攻破降本難關

當今，人工(gōng)智能(néng)不再是科幻概念，已經移到(dào)實際應用中。

數字化轉型發展為(wèi)當今大勢所趨，人工(gōng)智能(néng)的加持是必然形勢。科技(jì)企業(yè)通(tōng)過深度挖掘人工(gōng)智能(néng)内涵的潛力，助力實體産業(yè)數字化轉型升級。此外，不少企業(yè)還(hái)将人工(gōng)智能(néng)與雲服務結合在一(yī)起，起到(dào)事(shì)半功倍的效果。

薩摩耶雲首席科學家王明明表示，“決策，無處不在。決策智能(néng)的不斷進步與應用就(jiù)如同汽車代替馬車、手機(jī)代替電(diàn)腦(nǎo)、機(jī)械化代替純手工(gōng)，本質都是為(wèi)了帶來效率的提升，而我們人工(gōng)智能(néng)團隊在做的，就(jiù)是将決策智能(néng)應用在需提效的地方。”

縱觀國(guó)内外在人工(gōng)智能(néng)領域應用的科技(jì)企業(yè)，薩摩耶雲成為(wèi)典型的代表，并将高(gāo)階領域上(shàng)的決策智能(néng)當作其業(yè)務發展及創新的核心驅動力。

具體來講，薩摩耶雲利用機(jī)器(qì)學習及深度學習等人工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)，開(kāi)發出全面的智能(néng)決策系統及相(xiàng)關工(gōng)具和技(jì)術(shù)，提供基于雲端的智能(néng)決策服務，并将人工(gōng)智能(néng)融入其SaaS解決方案。

作為(wèi)中國(guó)領先的AI決策解決方案提供商，薩摩耶雲的模型緻力取代傳統上(shàng)對憑人類經驗發現風險、價值等依賴，具備大數據分析能(néng)力，并在其自(zì)行教導和自(zì)我優化方面具備人類屬性。

且薩摩耶雲的模型去噪變壓器(qì)工(gōng)具利用去噪算(suàn)法，能(néng)夠識别和消除過時或反效果的特征變量，從(cóng)而提高(gāo)模型的精度并減少過度拟合的影響。

再如，帕斯卡變量管理雲平台也是薩摩耶雲基于AI開(kāi)發的智能(néng)應用程序。通(tōng)過對大規模數據集的快速實時處理，該平台實現模型和策略的一(yī)鍵啓動，并将衍生(shēng)變量挖掘與線上(shàng)變量計算(suàn)邏輯相(xiàng)結合，避免了人工(gōng)開(kāi)發衍生(shēng)變量帶來的操作風險。

從(cóng)人工(gōng)智能(néng)到(dào)雲服務，前者正助推産業(yè)智能(néng)化提速，即為(wèi)增效。而後者不失為(wèi)降本的好辦法。

而一(yī)些依靠“決策智能(néng)+雲服務”商業(yè)模式的科技(jì)企業(yè)也正在幫助企業(yè)實現快速的、低(dī)成本的規模化擴張。同時，其賦予企業(yè)更加精準、實時、科學的決策力。未來，薩摩耶雲将持續突破人工(gōng)智能(néng)最高(gāo)層應用邊界，在決策無處不在的時代下(xià)，服務更多(duō)産業(yè)數字化實際應用。