最近在洛杉磯舉行的“ 數(shù)據(jù)CTO圓桌會議領袖 ”中，討論了有關業(yè)務的人工智能（AI）框架/平臺，未來五年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)軟件堆棧以及獲得數(shù)據(jù)人才的討論。

晚上，汗開始介紹Syzygy，這是一個為企業(yè)構建AI自動化和通用智能的 平臺。該平臺使用AI技術，例如深度學習，自然語言處理（NLP），機器學習（ML）和計算機視覺。

該演講不主張使用特定的AI技術，而是AI架構必須具備的固有屬性/技能才能開發(fā)AI自動化和通用智能。

核心內在屬性/技能包括逐步學習，引導學習和學習學習。Syzygy至少具有25種架構模型，從慢學習模型到高速數(shù)據(jù)流模型。

課程學習用于在受控環(huán)境中訓練AI代理，并以說明性方式將其呈現(xiàn)給AI代理以教授任務。這樣的環(huán)境的示例包括對簡單2D世界，簡單3D世界和逼真的3D世界的視圖。

接下來，其余的發(fā)言人坐在觀眾面前進行小組討論。討論從演講者就未來五年的數(shù)據(jù)發(fā)表意見開始。

發(fā)言者繼續(xù)討論了各自組織使用的數(shù)據(jù)軟件堆棧。大多數(shù)發(fā)言者分享說，他們在企業(yè)中使用Amazon Web Services（AWS）和Tableau。AWS為演講者提到的數(shù)據(jù)提供了許多服務。Redshift，RDS，S3，Kinesis和EMR等服務。除了演講者共有的軟件堆棧組件之外，每個演講者都有各自獨特的數(shù)據(jù)軟件，包括Snowflake，Oracle，Oracle商業(yè)智能，MS Excel和Talend。