原标题：全球Top 4技术长：企业AI应用还有两大难题有待解决
图片来源:何维涓＿摄影
面对近来AI技术的崛起，Teradata技术长Stephen Brobst认为，机器学习和深度学习在企业中的应用都还在很初期的阶段，许多企业高喊用AI技术，但其实，真正在数据分析的领域运用到AI技术的少之又少。
这位Teradata技术长Stephen Brobst，在高阶主管排名服务ExecRank排名中，曾与Amazon、Tesla Motors以及Intel的技术长并列全球前4大技术长。他曾创立过3家新创公司，而后到Teradata担任技术长，17年技术长资历更让他成为欧巴马的技术顾问。市场上AI技术如此火热，为什么真正採用的企业却不多？他认为，目前的AI技术还有两大问题尚未解决，第一，企业的资料科学家需要知道数据分析过程中，每个决策的原因，他将深度学习演算法比喻成黑盒子，资料科学家就是要透过数据分析，了解数据的前因后果，但深度学习的隐藏层则埋没了这些重要资讯，甚至，每次执行演算法所产生的隐藏层数量也不一样，让企业无法得到数据的洞察（Insight），他也补充，目前有许多顶尖的科学家正在开发可以看见每一层决策的类神经网路，若能解决这项问题，将会是企业能够採用深度学习的关键之一。
第二则是AI的技术中，不管是机器学习或是深度学习都需要非常大量的资料，但大部分的企业资料量是不足的，导致企业採用深度学习演算法的效果不彰，他比喻，深度学习演算法大约就像8岁的小孩，要一直不断地给他资讯，从错误中不断学习，才能慢慢的归纳出一套法则。
提到AI技术，许多云端大厂纷纷推出自家的服务，但是都得在云端上运行，AI技术的热潮是否也意味着企业将资料上云端是未来必然的趋势？依照Stephen Brobst的观察，其实不然，根据统计，「目前只有低于3分之1的企业将资料放到公有云，」大部分的企业因为有安全上的疑虑，多半将资料放在本地端或是私有云，他坦言，并不是所有的企业都适合用云端的服务，许多企业认为云端比较便宜，其实若是大规模的企业，拥有大量的数据，将资料上云端是十分昂贵的，但是，若资料量小，放上云端确实相对便宜。
不过，许多人对云端的安全性有所疑虑，Stephen Brobst却有截然不同的观点，「云端其实比本地端还要安全！」他表示，想像如云端龙头大厂AWS，大约有6,000人在维护云端的安全性，但是，若是一家企业，可能很难做到如此大规模的投入，他举例，之前Sony公司被骇客入侵许多明星的薪水资讯外流，其实，被骇的全是本地端的系统，云端完全没有被入侵，因此，他认为，其实云端比本地端来的安全。
除此之外，虽然Stephen Brobst身为大数据仓储公司的技术长，他表示，他从来就不喜欢大数据这个用语，大数据就只是数据的一种，目前，数据已经不是只看量多大，而是要去研究如何分析多元结构的数据，由于目前许多数据来自不同的通道，像是网站的点击纪录、图片、影音等，包含了结构化、半结构化和非结构化的数据，甚至还要结合政府的开放资料，例如天气、交通等数据，若要能将这些多元的数据，妥善的分析应用，是需要结合许多不同的方法和平台，这也是目前数据分析最具挑战的工作。
近几年数据得收集与分析变化很快，Stephen Brobst强调，未来每个企业都免不了要分析IoT、感测器等装置的数据，不在只局限于製造业的良率判断或是生产线优化，边缘运算（Edge Computing）将会是新的机会，但他认为，目前是以端点收集数据，共同回馈到中心的系统进行运算的方式，中心产生适合的演算法，再部署到各个端点装置运行，若某个端点装置发生例外情况，也可以将资讯送回中心，进而改善，这样一来，未曾发生状况的端点也可以了解到可能发生的问题，若有状况则可以快速反应。
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