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AT&T的目標是將大數據分析、深度診斷工具、SDN和預測能力結合起來，創造出一個能夠對客戶需求做出瞬時反應的基礎設施，并且，在某些情況下，這個基礎設施還要能夠對未來狀況做出預測。

AT&T實驗室智能系統和平臺研究副總裁助理Mazin Gilbert近日在接受外媒采訪時表示，人工智能(AI)是實現這一目標的一個關鍵所在。而向這樣一張網絡的轉型之路將會是漫長的。那么，AI將為AT&T帶來什么，它又會在哪些地方適應AT&T的網絡發展呢？

以下為采訪的全部內容：

問：AT&T向AI的演進路徑是什么樣的呢？

Mazin Gilbert：演進過程有三個復雜的層次。它們將最終促成超自動化——這是AI能夠真正起到作用的所在。

第一代是自動化的系統。這些不只是簡單的手動系統。它們收集大量的數據，并且以一種非常復雜的方式對這些數據進行分析，同時也會執行某些（任務，如）異常檢測、某種形式的分類歸并、某種形式的數據分析。然后，它們會試圖推斷出將需要做出什么行動進行反應。

第二代是我們正在實施的自動化。這種復雜的自動化在于，我們仍在收集大量的數據，并在AT&T的網絡邊緣對其進行篩選。我們正在我們網絡的邊緣處理大量的數據，這是我們的一大競爭優勢。在這個新的第二代，我們能夠基于先進的分析，可以預測到潛在威脅。這個系統能夠據此作出決定，如果存在這些類型的威脅，我們下一步應該采取什么行動。

它們會對采取何種行動進行預先編程。它可以告訴系統，如果存在這些類型的威脅，那么我們希望它采取什么樣的行動。例如，可能關閉一個IP地址，并阻止來自這些人的流量。再有就是會有一個應用程序或控制器會執行這些操作，并關閉環路。我們正開始在我們的網絡中實施和部署這些智能的數據密集型控制環路。

第三代是超自動化。這不只是復雜的分析和機器學習，也是非常先進的AI。這就好比玩一盤象棋游戲，你的目標是贏得比賽。在任何時候你都需要預測下一步應該怎么走。但是，當你走出一步時，AI則對接下來的五（步）都已經運籌帷幄。雖然我現在只是邁出了一步而已，我已經真的在思考，為了要贏得比賽，接下來的五步應該要怎么走。

問：所以AT&T的AI是對未來的預測嗎？

Mazin Gilbert：我們正在收集大量的數據，不僅僅是從網絡，同時我們也在從客戶、設備、各個地方收集收據。我們可以通過一種分布式的方式對這些數據進行處理，并且，現在我們正運用先進的深度學習來預測未來事件的發生。想象一下，我有這樣的機器來支持作為客戶的你，或者支持我們的網絡流量或是系統支撐安全。我需要預測下一分鐘、下一小時或者明天會發生什么？你的信心如何呢？你認為這些系統支持的跨X區域和Y區域的客戶在性能表現上會降低嗎？你覺得我們在會在特定區域或IP地址會面臨潛在威脅嗎？你認為我們有可能會預測到客戶X需要的數據流量將會提升2倍，在下個小時將增至10倍嗎？

這就像動態調整我們的網絡一樣。我需要預測消費者或者企業接下來一小時或者下一分鐘將需要什么，并完全改變網絡狀態。在第三代中，我們會對未來進行預測。在災難發生之前我們就已經知道要采取什么行動。AI意味著，基于我知道的一切事情，基于所有的預測，這些是我們接下來即將采取的行動。并且這些都不是硬件實現的，這些都是動態的行動。這些決定每天每時每刻都在改變我們整個網絡。

問：但是根據定義的預測有可能是錯誤的。

Mazin Gilbert：下一秒鐘可能會發生數以百萬計的事情。與其等待，現在我們在進行預測以及判斷概率大小，“好吧，什么是最佳的路徑呢？我們需要等待嗎？還是說我們采取行動呢？以及我們應該何時采取行動呢？”這就是AI的迷人之處。即使你為了從一些舉動進行學習而采取了一項行動，一些行動仍可能是失敗的。并不是每一個行動都是成功的，因為它是基于預測和可能性的。

我有90%的信心對即將發生的事情進行預測——我們網絡中的一個特定的路由器下一分鐘將無法正常工作，我可以在一分鐘內找到這個路由器，并阻止故障的出現。AI中關于數據驅動機器智能的概念，意味著它將從中進行學習，并將改變信心分數。這同樣適用于一個防火墻、一個交換機或是任何一種形式的虛擬網絡功能。

問：AI將如何適應AT&T的整體布局？

Mazin Gilbert：我們最近宣布了我們向SDN網絡的轉型，我們正將網絡編寫為軟件，并在基于云的硬件上對其進行運營。轉型的其中一塊被稱為ECOMP，我們正在嵌入AI和機器學習作為一個平臺，這是我們在整個網絡當中部署的ECOMP的一個核心所在。這意味著，當我們創建應用程序，技術和平臺都是已經存在的。你只需要簡單地寫一個設計即可。

所以我們什么時候會把這個平臺放在我們的網絡上呢？當我們需要創建應用來執行X任務或者Y任務，來為客戶Z支持這些虛擬網絡功能的時候。我們正在建立一個模型。但是這個平臺已經存在了。我們只是在給這個平臺分發這個模型，然后奇跡就這么發生了。

（來源：C114中國通信網）