本文講的是行業觀察：這是乙個「認知優先」世界【it168 編譯】忘了「移動優先」和「雲計算優先」吧，當今的應用程式已經步入了「認知優先」的時代。
這個說法來自於progress的ceo 約戈什·古普塔，他表示智慧型應用程式需要具備預告和**的能力，以幫助企業獲得更大的成功。
他並不是唯一乙個這麼認為的人，筆者每參加10次演講，就有6個會涉及人工智慧或機器學習的一些方面。在物聯網的未來不久，後端系統將必須去理解資料，因為資料量會變得非常龐大，人類無法自行去理解，必須借助機器來判斷哪些資料對業務至關重要，哪些不需要立即處理，哪些會吸引客戶，哪些會讓客戶產生厭惡。
在軟體測試中，ai將會被廣泛應用，系統通過審查自身，能夠發現在構建過程中引入了可能會破壞軟體的錯誤。使用人工智慧自動化測試，使系統根據它從以前的缺陷中學到的東西來進行測試，並排除故障。
應用程式必須變得智慧型化，理解使用者喜歡使用哪種裝置與應用程式互動，了解使用者的偏好，並向使用者提供精準資訊，是非常必要的。
古普塔表示：「我們可以看到，整個世界的商業應用程式都在走向智慧型化，能夠預告和**，從而幫助企業獲得更大的價值。」
在這個話題中，我們會進一步討論如何打造乙個絕佳的使用者體驗。古普塔指出，使用者體驗的重要程度遠超使用者介面。「體驗超越了互動本身，」他說，「介面必須能夠理解語境。」
他進一步指出，在相當短的時間內，不使用ui的應用將成為常態。「就拿自動恆溫器而言。」他說，「當我在家的時候，它應該知道我想要什麼樣的溫度。」資料驅動學習。我們可以在工業應用中看到這一點，它可以根據實時顯示機器運**況的資料進行**維護，而不是在時間軸上進行維護。
古普塔表示，為了將這個技術應用到生活中，開發者需要三種工具來建立乙個應用ai架構：
·機器學習引擎。
·規則引擎。「假設我們有乙個**，定義如何去處理它的是商業規則。」他說，甚至這些商業規則和政策比編寫**更重要。
·現代的使用者體驗。「介面可以是會話式的，就像聊天機械人，或者虛擬實境，或者是移動裝置……等等。」他說。
「所有這些，」他補充道，「必須與後端平台繫結，以執行你的業務。你需要在任何乙個可伸縮的、安全的環境中執行業務應用程式，並使用資料連線和前端工具。我們任務i這就是現代智慧型應用程式架構」。
forrester的研究分析師傑弗里·哈蒙德表示：「人工智慧的核心是主動的而非被動的，根據資料模式推斷真實世界的聯絡，並根據**觸發行動。」舉例來說，乙個城市中的水管檢測系統可以檢測出從乙個管道中流出的流量，並判斷是否出現洩露問題。如果確實產生了洩露的話，它會自動關閉那部分，並向維修人員發出警報，讓他們來修理。這能防止大規模洩露問題的發生，為城市和那些因巨大洩露問題而受損的人節省了資金。
我們甚至開始看到，認知服務正超越語言和語音識別，發展出手勢、聲音分析和情緒分析等等。
在認知時代，我們將看到大家著力於發展認知能力，並與資料科學相結合。這會是技術人員的一項重大責任，要清楚地說明正在做的事情，並為開發人員提供可用的用例。」ibm watson的首席開發人員willie tejada說，「我們需要為軟體資產、工具鏈和**建立乙個入口點，展示我如何設計乙個零售聊天機械人，或者如何在twitter訊息流中做資料科學。」
正如古普塔所說，「我們還有很長的路要走。」
原文發布時間為：2017-08-01謝濤
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