在开始阅读全文之前，希望大家可以暂时忘掉那些“机器人正在抢走我们的工作”之类的耸人听闻的标题。古往今来，早在农业和工业革命时期，就以巧妙运用工具、不断创新创造美好生活的愿景驱动着历史的车轮。21世纪的今天，我们正在经历一场“数据革命”。在颠覆过去的同时，新的工作岗位、新的商业模式、新的产业也在油然而生。“机器学习”将成为2018年的一项关键技术，在我们生活和工作的方方面面可能比互联网之后的任何其他技术都更重要。与任何新兴技术一样，机器学习无处不在：它存在于我们手机、汽车和家庭的软件中，帮助我们获取有用的信息；它嵌入到我们使用的商业软件中，让我们变得更聪明。更快更好地做出明智的决策。机器学习不会威胁到我们的工作生活，反而会让人类变得更强大、更有效率。在当前的科技热点中，人工智能和自动驾驶几乎占据半壁江山。机器人和自动驾驶汽车所展现的智能令人惊叹，但也给它们的发展和应用带来了新的机遇和挑战。Gartner的一份报告还指出，到2020年，人工智能技术将出现在“几乎所有新开发的软件产品中”，这对软件提供商来说是一个激动人心甚至可能是决定性的时刻。对于他们的企业客户来说，这是一个关键的十字路口。相比之下，机器学习听起来可能没有上述那么轰动，但它已经深入到我们的世界并创造了变化。“用户界面”。等待会让人们落在后面，没有企业可以等待。从缩短企业决策时间、提高决策有效性的角度来看，机器学习的成就是其成为划时代技术的原因。我们已经看到，机器学习的发展几乎与云计算的普及同步。原因是云应用程序、平台和基础设施的无缝集成打破了信息孤岛，吸引了来自各种组织及其网络的数据，并为机器提供信息。用于学习。机器学习所基于的算法需要来自不同领域的尽可能多的数据。它收集的数据越多，它就会变得越聪明，它的决策潜力就越大。2018年，云技术日趋成熟。几乎所有企业都将云视为其IT战略的一部分。云推动了他们的数字化转型和释放数据价值的能力，这让机器学习也进入了关键时期。通俗地说，云和大数据为企业数字化转型提供载体，帮助企业挖掘价值，而机器学习是第一个在工业意义上大规模利用和放大这些价值的工具。有意义的信息和有价值的见解最终必须在公司战略中实施。无论是在企业内部职能和资源的规划，还是在企业外部的客户服务领域，机器学习能够获得的是长期的战略价值，而不是短期内引起关注的重大变革.在几乎所有面向客户的行业中，大量的客户查询都可以分为数量有限的几类，其中许多可以使用聊天机器人轻松预测和响应。而基于机器学习的聊天机器人可以不断微调其准确回答客户的能力。这样一来，大大缩短了客户的等待时间，避免了客户的焦虑，互动也更加高效。同时，可以进一步解放客服人员处理其他需要人工干预的非热门问题。在上一篇文章中，老P谈到了甲骨文的“红色技术”，而“红色技术”已经不再局限于概念层面，而是已经实际落地到产品中。结合机器学习，甲骨文有相应的产品和解决方案来帮助企业内部和外部的功能领域。下面我给大家举个例子。在企业内部，甲骨文管理云（OracleManagementCloud）是一个全面集成机器学习能力的解决方案。可为企业提供智能监控平台。通过协同监测、分析、监控和反馈，企业可以实时维护基础设施安全，确保IT稳定运行。以下通俗易懂的“三个一”很好地描述了云管理：?应用到业务服务的支持技术的端到端完整视图。让企业实现“一个平台在手，经营状况一应俱全”。？“一键监控响应”：具备实时监控分析功能，让企业及时快速地发现、预防和响应安全问题、性能异常和漏洞。《一招智能提升》：将机器学习和大数据技术应用于整个运维数据集，有效避免终端用户和基础设施数据之间的各种信息孤岛，让客户提升整个应用和基础设施的稳定性组合，防止应用程序停机，提高DevOps敏捷性，并增强安全性。同样，在企业外部的客户服务领域，甲骨文也有基于机器学习的OracleChatbot（智能聊天机器人），可以通过渠道配件、对话流程执行、业务系统集成，为客户提供自然高效的沟通，和人工智能引擎。过程，提升企业在客户服务领域的实力和效率。同时，OracleChatbot还具备一站式集成解决方案、全渠道支持、企业级、易开发、智能分析、持续创新研发等优势，在优化客户体验的同时节省企业沟通支出成本。机器学习在客户服务中的应用正在改变人们的工作方式，这项技术的美妙之处在于它的用途几乎是独一无二的。它可以在任何需要快速分析数据并得出结论的节点中发挥作用。它可以在需要识别大量数据中的趋势或异常的任何地方取得令人印象深刻的结果。上一节介绍了两个机器学习在实际云平台上的应用案例。机器学习的基础是对数据的掌握和应用。如果你有更多的数据，有更强的数据处理和分析能力，那么机器学习的效果会更好，甚至可以超过人类的水平。正如中国围棋大师柯洁在与机器对弈后评价的那样，人类会犯错，机器不会。的确，Oracle在推出自治数据库时提出了99.995%的高可用性目标。这种程度对于人类来说几乎是不可想象的。可能你今天看到的只是一些部分机器学习的产品，比如系统管理、聊天机器人、自主数据库等，就像今天你买不到无人驾驶汽车，但有一些部分无人驾驶的功能。在云平台层实现，如防止追尾、防止偏离道路等，甲骨文提出了自治云平台的概念。这个概念就像一辆无人驾驶汽车，将一些局部应用组合成一个整体，成为一个基于机器的无人值守学习云平台。“机器人不会抢走我们的工作。”但时代要求改变。时代给了我们越来越多的机会，相应地，工作的内容和性质也在发生变化。如果我们不改变，不是我们的饭碗被机器人抢走了，而是我们被时代抛弃了。2018年，探索和释放机器学习的价值将成为企业的重中之重。如果合理且充分有效地使用，技术将永远无法取代人类。
