人工智慧是20世紀80年代最熱門的概念之一，如今已不復存在，而如今卻炙手可熱。 大多數人都指出了ai的新特性和功能來解釋其日益流行的原因，但這實際上是因為公共雲計算已經使其負擔得起。 每月只需花幾百美元，您就可以擁有一些相當重型的ai系統，而這在10至15年前花費了數百萬美元。
但是，將ai與銀行，醫療，製造和其他系統等應用程式整合起來實際上並不是我們發現基於雲的ai的價值所在。 無論是現在還是將來，這可能都是ai價值最被誤解的方面。
[ 也在infoworld上：人工智慧，機器學習和深度學習：您需要知道的一切
] 我說的是整合了基於雲和面向雲的管理，監視和自我修復服務的ai引擎，這些服務現在利用了ai和機器學習。
如今，那些銷售aiops工具的人（尤其是在ai為cloudops系統提供動力的地方）了解這一點。 那些購買基於雲的技術並當前將核心系統轉移到公共雲的人通常不會這樣做。 因此，最終狀態cloudops系統和過程並不像它們可能有價值的那樣有價值。 缺少的是ai和機器學習。
價值點對我來說很清楚，包括：
自我修復的能力。基於ai的cloudop能夠通過隨著時間的推移將問題模式與解決方案模式進行匹配來學習如何修復問題。 一段時間後，他們可以自動完成此操作，並且比人類做得更好。 這種型別的自動化使人們不必再解決不斷發生的小問題和大問題，並提高了可靠性。 隨著cloudops知識引擎變得越來越有經驗，它們會隨著時間的推移變得越來越好。
更好地防禦基於雲的資料和應用程式。安全和ai一直是理論上彼此相關的兩個概念，但是ai或安全專家通常都不了解。 的確，ai可以使secops系統變得積極主動，並在進行過程中學習構成破壞嘗試的內容以及如何防禦它。
分享知識的機會。面向操作的ai系統具有很大的價值，但必須隨著時間的流逝而學習，這對於認知計算至關重要。 如果知識可以實時共享怎麼辦？ 從本質上講，您將從第一天開始就擁有乙個智慧型作業系統，該系統將從集體學習和知識中受益。 在不久的將來這將是更大的推動力。
現實情況是，人工智慧是我們趨於魅力化的事物之一。 儘管我們想到的是ai系統的科幻**描寫，但它們的日常價值更為實用，而戲劇性卻更低。
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