Teradata天睿公司最近在2017 Teradata全球用户大会上分享了一项最新人工智能（AI）现状的调查结果。该调查针对260家大型跨国企业开展调查，结果显示，大多数企业（80%）正在投资AI技术，而三分之一企业管理层认为，未来36个月内企业需增加投入，才能赶上竞争对手。Teradata天睿公司旗下Think Big公司新兴业务部门副总裁Atif Kureishy认为，调查报告显示，企业将AI作为战略重点已成为目前正在兴起的重大趋势，这将帮助企业在各行业竞争中占据优势地位。

企业需重视AI，寻求更多的发展机遇

对于AI在企业日益凸现的重要趋势，Teradata首席技术官宝立明 (Stephen Brobst)先生也是非常认同。在2017 Teradata全球用户大会的专访中，他进一步介绍，这一年来他在美国、法国、印度、中国等大小不同场合可谓是不遗余力地热情宣讲AI的重要性，就是希望有更多的企业对此予以充分的重视。

（Teradata天睿公司首席技术官宝立明接受采访）

谈及中国市场，宝立明认为，中国有少数的公司在AI应用方面已经取得很优秀的成果。但是，多数企业，尤其是传统的金融、电信行业，可能并不熟悉AI。今年上半年在上海举办的Teradata中国用户大会上，他的主题演讲就是重点介绍机器学习和深度学习。”因为我认为中国存在很多潜在的机会，虽然AI未必是这些传统行业所熟悉的。“宝立明说，”我介绍AI就是希望能够弥补企业认识不足和AI重要性之间存在的鸿沟，鼓励传统行业的用户更积极了解AI技术，从而为客户提供更好的服务。“

Teradata专注机器学习和深度学习

当被问及Teradata自身是如何具体应用AI技术，宝立明首先强调AI是一个很广泛的术语，Teradata在AI领域主要是专注机器学习和深度学习。

Teradata最新发布的Teradata分析平台就使用了机器学习和深度学习的先进分析技术。在该平台的技术底层，将开源技术和商业技术相结合，进行再次开发，提升数据管理的能力。Teradata的核心竞争力在于敏捷地对海量数据进行高性能处理，Teradata将部署这些先进的机器学习和深度学习能力，并让它们也具有大规模的扩展性。

“黑盒“制肘深度学习

但任何技术都是双刃剑。对于AI而言，它的发展是否存在局限性？宝立明认为，深度学习最大的局限性是它也存在“黑盒”，缺乏透明度。

他举例说明，如果AI应用到医疗领域，可能通过深度学习会预测某患者得了癌症，但却无法向医生解释深度学习是如何得出该结论，这样就会造成医生无法向患者进行清晰透明解释的尴尬，这对于患者而言当然是难以接受的。

所以，模型的可解释性和可诠释性是非常重要的。机器学习是线性数学，相对而言，比较容易做到这点。但是，深度学习是非线性数学，非常复杂，很难解释清楚采用什么算法为什么得出最后的结论。这对于直接服务客户的行业而言，是一个很大的挑战。目前，美国和中国的大学都已经开始进行这方面的研究，但还没有解决这个难题。

企业的CTO如何与AI的大潮与时俱进？宝立明坦言，只懂技术的CTO一定会被淘汰。CTO必须懂得如何结合技术创新以及由此带来的潜在商业价值。其实，穿着花哨、但行事并不高调的宝立明拥有麻省理工学院硕士和博士学位，专注于运算架构负载平衡和资源配置方面的研究。他还拥有哈佛商学院和麻省理工学院斯隆商学院联合MBA学位。