在剛剛過去的這個夏季，人工智能領域顯得異常繁忙，不過，最令人關注的人工智能機遇并非來自那些規模最大的企業。

你們或許已經聽到特斯拉無人駕駛汽車兩次登上新聞頭條，每次原因各不相同。一次是因為發生在佛羅里達州的致命車禍，在這次車禍中，司機開啟了Autopilot軟件，結果此軟件未能準確識別路況導致車禍發生；另一次是一名密蘇里州的特斯拉車主在駕駛ModelX時突發肺栓塞，幸好他開啟了自動駕駛功能，并成功導航至最近醫院，因及時就醫，這位車主與死神擦肩而過，成功獲救。

當然，你們可能也聽說了蘋果公司花費了兩億美元收購了機器學習和人工智能初創企業Turi、人工智能Alpha模擬空戰擊敗空戰專家、IBM的Watson在10分鐘內診斷出一位60歲的老嫗患上了罕見的白血病等事件。

事實上，企業IT領域也能為人工智能的發展提供肥沃土壤，信不信由你。一些最緊急和最具影響力的人工智能使用案例日益出現，而企業同時也越來越多地將人工智能融入到他們的數據中心和發展機構之中，以幫助數十年來一直依賴手工完成的程序實現自動化。

以下就是人工智能從5大方面改變企業IT的事例。

預測軟件失敗

哈佛大學陳曾熙公共衛生學院的研究表明，有朝一日，人們可能會使用人工智能算法來評估一個人患心血管病的風險。這項研究正在測試這些算法能否勾畫出病人描述他們癥狀方式與他們患有疾病的可能性之間的聯系。這些算法最終可能會催促人們匯編出專門的醫藥詞典，來更好地解釋病人的癥狀，并幫助人們更加快速地做出精確診斷。

在類似的方式中，人工智能算法將能夠評估和理解IT基礎架構中的所有日志文件，這種作業是人類通過傳統方法根本無法完成的。除此之外，人工智能算法還將能夠在人可能發現一些錯誤之前的幾分鐘和或幾小時，就預測出系統崩潰的問題。

檢測網絡攻擊問題

在過去的幾年中，一些廣為人知的網絡攻擊事件層出不窮，而且數量日益增多，其中包括在2015年假期銷售旺季期間數千個Target客戶的秘密資料被盜、美國人事管理辦公室的服務遭到攻擊導致約2150萬人的個人敏感信息被嚴重破、以及近期美國民主黨全國委員會的計算機網絡遭遇黑客攻擊等。

人工智能在掌握網絡、設備與系統方式，以及破譯黑客攻擊密碼等方面具有較強的潛力。大量的初創企業都以這些方法為重點，例如由創業企業家朗斯·克洛斯比（LanceCrosby）成立的StackPath公司等。克洛斯比曾于2013年將自己此前的公司——云基礎架構初創企業SoftLayer以20億美元的價格賣給了IBM。

美國防高級研究計劃局（DARPA，幫助創建互聯網的機構）近期主辦了一場競賽，在這場競賽中，7個完全自動化的人工智能機器人各自搜尋隱藏在大量代碼中的安全漏洞。第二天，獲勝的機器人受邀與全球最優秀的黑客進行競賽。在此競爭中，機器人多次打敗了自然人組成的黑客團隊。

當然，人工智能在幫助機器人最終擊敗自然人組成的黑客團隊中發揮了關鍵作用。

打造超級程序員

《鋼鐵俠》影片中虛構的超級英雄托尼·斯塔克（TonyStark）主要依賴一套非常強大的盔甲來保護全世界。人工智能也能夠為那些剛剛從大學校園畢業的軟件開發者提供這樣的能力。

我們都知道Siri。事實上，Siri就是一個人工智能神經元網絡，經過了大量的人類語言培訓而來。當我們向她問路時，她可能就已經“掌握”到我說話的背后意圖。

正如托尼·斯塔克依賴科技來完成工作一樣，普通的程序員也將能夠求助人工智能來幫助他們更好地完成工作，其效果當然超過他們依賴自己。

讓互聯網更有意義

近期的一些研究預測，到2021年時，大數據和物聯網中的人工智能和機器學習規模將達到185億美元，這一點不足為奇。那種將設備、建筑和日常物體連接起來以讓它們更智能和更靈敏的創意也帶來了前所未有的復雜性。

這是一個數據問題。隨著物聯網的進步，非結構化的機器數據量已經讓我們的傳統處理方法顯得不知所措。

機構將不得不求助人工智能的幫助來解決這些問題，以便將數十億的數據片斷整合起來，加以處理，最終從中挖掘有價值的情報信息。

數據中心中的機器人

你們看到過機器人在亞馬遜發貨中心工作的視頻嗎？事實上，同樣的場景也將出現在大企業的數據中心。沒錯，實體機器人將能夠處理諸如更換服務器機架之類的維護任務。

根據最新的新聞報道，像IBM和EMC等之類的大公司都已經在使用定制化的機器人Roomba，將這些機器人部署到數據中心，負責追蹤溫度、溫度和氣流等環境數據。

目前來看，無人駕駛汽車并非是人工智能高速發展的唯一領域。企業IT領域的創新，正在悄無聲息的進行，但發展速度卻毫不遜色。