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摘 要 :
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德勤（Deloitte）于2017年2月7日发布报告《2017年技术趋势》（Tech Trends 2017），报告以“运动中的企业”为主题，全面分析未来8年影响商业领域的核心技术及其影响，还包括企业应用和策略上的建议。报告特别提出了机器智能（MI）这个新概念，MI包含机器学习、深度学习、认知分析，到2019年全球商业支出将达313亿美元。在这份最新报告中，五大宏观领域——数字化、分析、云、核心系统和基础设施重构，以及智能是一个更加广泛，也是更加重要的领域。机器智能的几个主要分支包括：机器学习（ML）、深度学习（DL）、认知分析、机器人过程自动化（RPA）和Bot。总体来说，这些技术和其他工具共同构成了机器智能（MI），我们可以将MI理解为算法的能力，这些算法能够增强员工绩 IT在企业中不断变化的作用——保持不变，这些都是年复一年推动企业创新和转型的力量。不过，尽管这五大力量无处不在，各个企业在采用方面仍然存在很大差异。今年报告新增的3个分领域：机器智能（Machine Intelligence，MI）、混合现实和区块链。其中，机器智能更是作为新增技术之首，在今年的报告中占据了很大的篇幅。值得注意的是，德勤报告认为，人工智能（AI）是机器智能（MI）的一部分，机器效、将日益复杂的工作自动化，并开发出模拟人类思维、参与人类工作的“认知代理”。德勤指出以下三个因素推动了MI的发展：1.数据呈指数级增长：如今企业中充斥着数据，迫切需要工具来分析和处理信息。公司收集的数据量每12个月翻一番，到2020年将达到约44ZT。2.更快的分布式系统：与数据暴增一样，计算能力和速度也在飞速提升，现在的物联网、各种传感器和嵌入式智能设备构成了规模庞大的分布式网络。3.更智能的算法：报告指出，MI算法稳步发展，在实现认知计算模拟人类思维过程初衷的方面有了初步成果，报告还预测在未来18到24个月的时间里，MI算法将得到广泛的使用，包括优化、规划和调度；确定概率；实现机器人过程自动化及其他任务。
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