导读：很多朋友问到关于人工智能架构蓝图是什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能时代，人类儿童教育未来蓝图领域是什么？
随着人工智能科技不断地发展，我们的生活也渐渐的受到人工智能的影响与发展。人工智能作为一项强大的生产力能为各个行业赋能发展。
人工智能在教育上的应用也很广。
人工智能玩偶可以陪伴孩子，讲故事，听课，跳舞，辅导作业等。家长不用再为“没时间陪孩子”上愁。
未来的人类儿童教育的发展也会发展成焦点 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
总之！合理利用人工智能对教育的发展
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
什么是人工智能教育的基础架构
以人工智能、互联网和物联网技术为物质和技术基础在没有人类导师指导的情况下帮助学习者获取知识和技能方面的技能。
人工智能教育的基础架构是教育技术学中重要的研究领域，它借助人工智能技术，在没有人类导师指导的情况下帮助学习者获取知识和技能方面起着重要的作用。结构体系是以人工智能、互联网和物联网技术为物质和技术基础，嵌入万物互联的社会结构，是万物互联的一个组成部分。
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
寻找架构师：从企业架构的角度看需求的满足
近年来，随着互联网尤其是移动互联网技术在各行各业的渗透逐步深入，部分传统行业也从最开始的排斥互联网到现在急迫的想拥抱互联网，努力学习互联网思维，学习互联网技术，希望借助互联网技术来完成企业的转型或者升级。而互联网应用的发展，在“以用户为中心”理念的指引下，带来的最直接变化便是用户需求的升级，一方面来自被动接收的用户需求升级，另外一方面来自企业主动提供服务满足用户需求的服务升级。To C用户需求自不用说，在互联网的影响下，伴随着To B 用户需求的升级，其价值空间已经越来越得到关注。
如何快速响应用户诉求，验证用户需要?在企业信息化的过程中，很多公司或多或少都做过不少尝试与探索，甚至已经取得了不错的成果，如敏捷开发转型、DevOps建设、双模IT、系统产品化建设，微服务架构等等。这些当然都是很好的方法，都能够直面用户需求，直接提供用户需求的解决方案，各有千秋。然而纵观各种方法，大都是自下而上的直接解决问题型，今日笔者想从另外一个维度，即企业架构，自上而下的角度和各位探讨一下看看如何更好的满足用户需求。
信息化建设存在的问题
企业架构框架理论最早是由美国架构规划专家约翰·扎克曼（John Zachman）于1987年提出，扎克曼（Zachman）也因此被誉为EA之父，在此之后，EA的框架和方法论不断的被提出。目前影响比较大，使用比较广泛的企业架构框架和方法论主要有Zachman、TOGAF、FEA和DODAF等。其中TOGAF 由国际标准权威组织The Open Group制定，也是目前应用最广发也最主流的架构框架，FEA是有美国联邦政府预算管理办公室提出的适用联邦政府行政管理体系，而DODAF则是由美国国防部于1996年首次发布。
在企业的信息化发展过程中，普遍存在一种现象，即“信息化”就是若干个“信息化系统建设项目”的总和，采购或者开发一个系统也并不是对业务需求的IT解决方案。相信几乎所有的公司都会制定短期、中长期的总体规划和分步实施计划，但大都是“项目导向”型，这种模式在互联网的时代当面临着不断变化的需求时总是有一种力不从心的感觉。在证券基金行业，信息化系统尤其是核心系统又大都以招标采购为主，自主研发为辅，信息技术部也大都定位为中后台支持服务部门，从公司到部门的关注点更多的是在业务具体需求的技术实现上面，而忽略了对企业需求获得能力和信息化感悟能力的造就。特别是当IT人员缺乏对公司战略目标和业务规划全面了解的时候，IT人员也只能把视角放在技术层面。
随着企业业务的发展，公司组织结构也逐渐变得复杂，为满足业务运作逐步建立了很多分割的部门、流程、和系统，由于边界的模糊经常会出现各种冲突，导致运营效率较低，业务与IT人员沟通不顺畅，系统建设滞后，用户需求无法及时响应的情况。总结下来信息化建设的过程中普遍存在以下问题：
1、烟囱式的系统建设。这种建设模式主要有三大弊端，第一，重复功能建设和维护带来的重复投资；第二，打通烟囱式系统间交互的集成和协作成本高。第三，不利于业务的沉淀和持续发展。其中前面两个弊端是基于成本和效率的角度，第三个弊端则是基于发展的角度，危害最大，不利于企业业务服务能力的积累与建设。烟囱式的系统建设在很多时候不得不打破“以用户为中心”的服务理念，不是不想，而是不能。
2、对信息化建设的认识不够。企业信息化一直处于手段和工具层面，认为信息化的主要工作仅仅只是改进工作效率，提供系统支持，认为只是信息技术部一个部门的工作。但实质上企业信息化建设应该是一个企业全局性的工作，从管理层到各部门骨干应该要有一些对企业信息化基本的共识。
3、IT不懂业务。IT人员不懂业务主要体现在三个方面，第一，对基本的业务流程，业务规则和业务模型不了解，导致业务与IT人员沟通成本高；第二，IT人员不仅要懂业务流程和规则，还需要对业务的发展提出自己的理解与看法，并对如何优化业务操作，提高流程效率能够提出一些创新的想法（可大可小），在门槛相对较高的金融行业，要能够达到这一点，需要对应的IT人员在相关的业务领域中有足够长时间的沉淀和积累。第三，能够识别关键业务，所谓关键业务就是能够产生相对较大的经济和社会效益以及能够产生公司核心竞争力的业务。资源总是有限的，IT人员需要权衡将有限的资源正确的投放到满足关键业务的需求中。现实情况是在证券基金行业能够满足第一点已实属不易，能够达到第二点要求已实属难能可贵，而第三点对IT决策层与管理层提出了更高的要求。IT的价值体现往往更多的是表现在对业务的理解与把握上，IT与业务、用户对需求能够更快速的达成共识。
在企业的信息化发展过程中大大小小的问题很多，在这里就不再一一列举。而架构其本质是一门“描述语言”，通过架构让管理层、业务部门、IT部门对战略、规划、计划在同一个维度进行表达，是业务与信息技术之间的桥梁，是业务、应用、数据、和技术之间的协同。企业架构从企业的业务和战略出发，制定企业的整体信息化蓝图，希望能够在对业务战略和业务流程的理解上能够对信息化进行顶层设计，逐层设计，形成灵活稳健的IT结构，企业的战略、业务和技术的变化都可以反映在企业架构之中。
如何构建良好的企业架构
在开始进行企业架构工作之初，首先我们应该清楚IT工作在企业架构内部的定位如何（此处不是单指IT部门），由于各企业业务模式的不一样，其IT工作在企业内部的定位也会不同，IT的定位一般可以分为如下四种，而传统证券基金行业一般都属于第一种模式，由业务运营来驱动。
在清楚了IT的基本定位以后，便清楚了企业架构的工作方向，业务战略，业务架构，和IT架构构成了工作的核心，而其中IT架构又包括应用架构、数据架构和技术架构。
企业架构的工作的第一步便是对现状的调研与分析，从对公司战略的解读，到业务现状的梳理，以及信息化现状的分析，了解基本信息并形成基线架构，对于业务愿景从业务目标和业务战略入手，梳理当前存在的业务问题及业务发展方向，并对相关问题达成共识。
业务架构是企业架构的重中之重，通过一种结构化的方法将业务目标与业务具体需求结合在一起，形成业务需求框架，可以清晰的描述业务需求，使得业务与IT对需求的理解保持一致，可以达成共识，同时通过整个企业范围内的需求整合工作梳理了企业全部的业务方向，明确了各业务的业务价值，可以清晰IT对业务支持的重点和支持边界。
业务架构框架可以以价值链为基础，进行流程的逐级细化，主要包括4层：
一、业务价值，即（价值链视图）
二、业务管理视图
三、业务流程视图
四、流程活动图
在业务架构设计框架中，可以把企业内外价值增加的活动分为基本业务域和支持性业务域。其中基本业务域涉及企业对外服务的活动；支持性业务域涉及人事、财务、研究与开发、采购等内部支持活动。
基本业务域和支持性业务域构成了企业的价值链。不同的企业涉及的价值活动中，并不是每个环节都创造价值，实际上只有某些特定的价值活动才真正创造价值，这些真正创造价值的经营活动，就是价值链上的"战略环节"。
根据业务价值链设计的业务能力，每一种能力都可以用业务域来表达。
按照业务域的划分，逐步丰富和完善业务，形成公司的业务组件模型（CBM），同时从流程的角度对业务进行分层分级描述。
通过对业务架构的梳理与设计，整合后的需求是未来项目开发的需求指导，可以提供更多的信息给架构师，让他们可以以更高的视角、更远的场景、更合理的方法进行架构设计，保障系统的先进性、稳定性、可扩展性。当接收到新的需求时，可以直接与业务架构进行匹配，也可通过业务架构的设计主动产生需求。
应用架构可以描述各个部署的应用，它们之间的交互，以及与核心业务流程之间的关系。应用架构不是对某个具体系统的设计或者需求分析，而是定义企业向业务部门提供的整体的IT应用系统和功能，即IT对业务的信息化解决方案。通过它明确了业务功能的边界和划分，并且展示了不同划分以及之间的关系。
在应用架构中应通过不同的应用域、应用组件等来集中表现，通过应用域视图来描述应用架构中域的划分，以及应用域与应用系统的关系。对应用组件，可按照基础组件、通用组件和业务组件来进行分类设计。
对于大部分在传统证券基金行业的公司而言，其IT解决方案，尤其是核心系统大都仍然以从供应商采购为主，而部分供应商的一些系统随着其产品的成熟度提高和市场的发展，已经基本发展成为行业的标配，如在资产管理行业，投资管理系统O32几乎已成标准配置，在涉及相关应用域的架构梳理与规划的过程中，也需要考虑此类行业通用的系统，充分融合其架构。只有在此行业通用的架构基础上规划和设计的本公司内部的专有架构，才具有更高的可行性和更稳健的架构演进路径。
在数据架构阶段，以业务架构为基础，设计数据主题域视图，以展示数据域与数据主题以及数据主题对业务能力的支撑关系；设计概念数据模型视图，展示数据主题下的数据实体，并展示数据实体之间的业务关联关系。
通过数据架构的规划，能够确保应用与数据之间的关联性，保证数据的唯一创建从而保证数据的准确性，明确数据源及数据保存机制，保证数据的一致性。数据本身是一种资产，需要能够真正做到可共享，同时符合安全性要求等。
而技术架构的核心工作即是通过技术的手段把前面设计的架构蓝图实现出来，技术架构由支持企业应用的、以及各种IT基础资源和设施为描述对象的技术域构成。通过技术架构来建立一个IT运行环境以支持数据和应用架构以保证业务的正常开展。
企业架构创造需求
回到关于需求的响应，需求管理的能力一般可分为3个阶段：管理需求，发现需求和创造需求，而企业架构就是一种创造需求。企业架构在企业信息化的过程中起着承上启下的作用，如下图，在满足用户越来越个性化需求的同时，不仅需要自下而上的直面需求，更需要自上而下的全局把控，双管齐下来满足需求，而个性化需求的满足能力也正是一家公司竞争能力的表现，需求与个性化需求，从需求的提出到需求的实现，均可有对应的架构规划来更好的支撑。
在本文中笔者并未对具体如何详细开展企业架构工作（如何做调研，如果做现状梳理，如何做架构设计等）做过多深入的讨论，仅仅从企业架构的必要性角度进行了阐述，抛砖引玉若有兴趣欢迎一起探讨。
由此引发了笔者进一步的思考，当互联网/移动互联网已经成为基础设施的时候，人工智能时代的序幕已经拉开，你又准备好了吗？或许企业架构设计的思维也能够助您一臂之力。
注：本文发表在《恒生世界2017年第6期》
大数据云计算人工智能三体架构的优点
云计算是对资源的管理，即管理硬盘空间、CPU算力、网络带宽。使用电脑时需要了解电脑配置和网络带宽来确保运行，云计算是可以高效解决众多电脑的管理问题。最大优点：时间灵活性(任何时间都可以)和空间灵活性(需要多少有多少)，其中空间灵活性是指云盘分配的空间很大。
大数据：信息化时代有超多的信息需要进行处理。具体是指先对杂乱的信息进行梳理和清洗从而获得信息，总结信息中存在的规律即知识，针对需要对知识进行利用。
大数据与云计算的关系：大数据需要很多电脑进行处理才能得到知识，而云计算的灵活性可以满足大数据的需要。
人工智能是指把知识灌输给机器。现在是神经网络，即人工智能的底层算法。
什么是人工智能计算中心 一中心四平台
1、2020年10月11日，在武汉市国家新一代人工智能创新发展试验区启动仪式上，中国科学技术信息研究所、华为技术有限公司联合发布《人工智能计算中心发展白皮书》，共4个章节，分别介绍了人工智能计算中心的概念、发展现状、总体架构和关键技术以及加快发展我国人工智能计算中心的建议。
2、会上，武汉人工智能计算中心项目正式启动建设。计算中心将围绕武汉市国家新一代人工智能创新发展试验区，重点打造一中心四平台，以人工智能计算中心为主体，提供公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台和科研创新人才培养平台，助力武汉市智能制造、智慧医疗、智能数字设计与建造、智能网联汽车产业发展。
3、“不要盲目地重复建设和盲目地去抢占计算中心这样的基础资源，未来整体的全球经济可能不会迅速走出低谷，在财力有限的情况下，我们要聚集有限的资源和财力，打造支撑人工智能产业和生态发展的基础设施。”赵志耘说：人工智能技术仍在不断演进和变化，人工智能计算中心在建设过程中也会不断面临新的形势和挑战。我国人工智能计算中心的重点工作是解决“自主化”的问题，让关键技术安全、可靠。
4、赵志耘表示，我国已经批复的人工智能试验区有13个，未来还将批复其他的人工智能试验区。选择第一个计算中心开工建设的实验区发布“白皮书”，具有标志性的意义，它将引领未来实验区的建设。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能架构蓝图是什么的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能架构蓝图是什么的相关内容别忘了在本站进行查找喔。