未來世界 機器可能會幫你做更多決策

無論是生活還是工作，很多事情都需要我們去做決策，但並不是所有的決策都是客觀冷靜的，人們希望利用演算法和數學為人類社會各種事務和決策工作，帶來完全的客觀性。

聽上去有點「想多了」的意思，但這一切正在發生。人工智慧的發展已經讓自動化決策從高不可攀的先進工具演變成企業進行業務分析的常規化用品，很多企業已不滿足於僅通過整合數據進行市場分析與趨勢預測，而是期望可以進一步利用「客觀、豐富、冷靜」的科學演算法來協助業務發展。

決策自動化時代已來

全球非常有名的投資銀行摩根大通就是其中之一。在其業務往來過程中，產生了大量的法律合同，傳統情況下需要律師對每一項合同進行審查，而通過機器學習技術，原來需要40萬個小時才能完成合同相關的工作，現在用機器只需要10分鐘就可以完成，這背後的技術提供者，正是Cloudera。

得益於強大的Cloudera數據科學工作台，能幫助企業快速構建、擴展和部署機器學習解決方案，使數據科學家可以以最適合的方式自由地共享、協同和管理數據，從而讓生產更加簡單、快捷。

據了解，Cloudera數據科學工作台支持在網頁瀏覽器中直接使用Python、R和Scala語言，從而獲得自助式數據科學體驗，用戶還可以在定製化的項目環境中下載和試用最新的資源庫和框架。Cloudera數據科學工作台兼顧了安全性和兼容性，可支持Hadoop身份的驗證、授權、加密和管理。

Cloudera 聯合創始人兼首席技術官Amr Awadallah在接受筆者採訪時介紹道，「儘管Cloudera以提供開源Hadoop發行版起家，但從來不把自己綁定在任何一個開源的技術或者架構之上，Cloudera的目標是用數據解決哪些最有挑戰性、最困難的問題，從而幫助客戶獲得成功」。

為合作夥伴創新提供源動力

當然，這裡面也少不了英特爾的功勞，集成了英特爾BigDL(基於 Apache Spark 的分散式深度學習框架)的Cloudera數據科學工作台帶來了諸多優勢。例如，用戶無需考慮新增硬體設備或單獨的環境，就可直接在CPU架構上使用深度學習庫和策略。該集成使得本地創建Spark數據科學規劃更加順暢便捷，並可將其與Cloudera數據科學工作台上的深度學習庫(BigDL)和其他Spark / Hadoop組件進行整合。

英特爾公司軟體與服務事業部副總裁，系統技術和優化部門大數據技術總監

馬子雅介紹到，BigDL作為一個建立在大數據平台(Hadoop/Spark)之上原生的分散式深度學習庫，提供了在 Apache Spark 上豐富的深度學習功能，以幫助 Hadoop/Spark 成為一個統一的數據分析平台，為整個數據分析和機器學習過程提供比現有框架更加統一和集成化的體驗。

在硬體的創新上，英特爾全新發布的至強可擴展處理器不僅實現了性能、可靠性和可管理性方面的全面提升，也為企業提供了豐富的平台功能創新。在深度學習領域，相比3年前未經優化的伺服器系統，英特爾至強可擴展處理器結合可加快交付人工智慧服務的軟體優化，可實現113倍性能提升。

這無疑為Cloudera這樣的合作夥伴鋪平了在人工智慧領域持續創新的路，讓機器自動化決策變為可能。

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