人工智能发展相当迅速，但是仍然处于起步阶段，目前的自动化完全基于人类的智慧，但未来随着科技的发展，我们或将迎来下大规模自动化浪潮，而这种进步基于人和机器的共同努力。

本文从三方面来分析深度学习如何加速企业自动化：1）it自动化；2）软件开发自动化；3）自动化的演变。

虽然人工智能潜力巨大，但仍处于起步阶段，离它的终点目标还有很长的距离，其目标是，基于程序的先进计算机价值增值和简单可行的自动化。目前，计算机程序的每一点自动化都完全是人类智慧带来的，这种人类智慧的表现形式是智能算法，更加复杂的流程图和不间断的室内实验。

这也意味着下一次大规模的自动化浪潮不仅仅需要人为努力，它还需要“机器的努力”。这就是机器学习的情况，因为推动人工智能发展的转型力量成为大规模自动化的使能者。

三个概念

人工智能

任何能让计算机模拟人类智慧并使用它来驱动积极数字响应的技术，方法和程序都是人工智能。人工智能的一些组成部分包括决策树，if-then规则，多步逻辑和机器学习（也包括深度学习）。

机器学习

机器学习是人工智能的子集，包括所有专注通过经验提高计算机程序效率的技术。这些技术包括记录指令（当前过程）和反应（结果）信息的反馈回路，以及基于该信息来调整反应的逻辑。

深度学习

深度学习是机器学习的子集，包括旨在通过让软件接触到大量数据流并使用多层神经网络来改进软件的技术。如今，神经网络由越来越复杂的代码层组成。神经网络使软件从它接触到的数百、数千甚至数百万的数据驱动模拟中进行学习。

深度学习如何加速企业自动化？

it自动化

it自动化是研究自动化的it团队吗？it本身可以自动化吗？那么，和深度学习一起，人工智能正慢慢地使这个模糊概念看起来更加明晰和结构化。

考虑到apacheweb服务器技术的情况。20世纪90年代，服务器崩溃完全由人类自己进行处理。然后有了报告崩溃的nagios和其他监测系统，甚至服务器可以自行重启。

随即，我们迎来了云和devops的浪潮，同时还有像chef和puppet这样的配置管理工具，除了启动和停止服务器的基于事件的决定外，这些工具还可以处理服务器设置。关键是系统正在发展，对人类的依赖正在减少。

即使在今天，如果一个企业需要向it基础设施和生态系统添加更多的应用程序，那么企业必须遵循自上而下的方法。中央文件或文件集合掌握有关体系结构的信息，需要对这些信息进行编辑，然后新应用程序的部署需要遵照这些信息。

幸运的是，由于所有这些扩大和缩小的信息都被记录在一个地方，所以可以训练神经网络来了解模式，预测和推荐指令。

软件开发自动化

已有以让计算机程序了解人类语言来推动人工智能应用为中心的统一运动。剩下的就是让电脑更好地了解自己语言的这一想法！

也就是说，让程序能够明白代码，了解开发人员的方法，预测代码的预期结果，“魔法般地”纠正错误，使代码更加安全，给出最佳实践，甚至自己完成。这听起来似乎不切实际？但实际上已经有相关实例：

·github拥有超过6600万次的拉取请求；实际上，每个拉动请求都意味着一些坏的代码正更改为良好的代码。

·google正在构建一个错误预测系统，监控代码存储库，项目管理工具以及错误报告等。它使用这些信息来预测正在研发中的代码可能会出现的错误。

·siri的对手三星viv，是一款非常复杂的编译器，将人类语言编译成不同的算法，并使用它来驱动更多的指令，比siri目前做的还要多。

所有这些都朝着这样的方向发展，让计算机软件利用大量数据集和神经网络（本质上是深度学习）力量，以使代码依靠自己变得更加智能化。

自动化的演变

深度学习的最佳应用指向自动化，因为这样可以使人工智能更好，更便宜，更简单，更快捷。研究一个可以在国际象棋中击败任何人的计算机程序。除了这个，这个程序现在不会实现任何其他事情。

增加神经计算网络的力量，这个程序将逐步轻松地击败人类。同样，任何深度学习的成功例子随后都会带来更多的成功案例。使用人工智能来运行和管理电脑一定会改进其他类型的计算指令。不久之后，我们可以拥有更加智能的自驾车，更自主的机器人。

进步是不可避免的

事实上，在这个旅程中，我们仍以低速行驶；与“通过”深度学习做事相比，我们在做深度学习的事情方面花费更多的时间。不过，进步是不可避免的，在几年之内，创业公司和企业将会发布利用深度学习和自动驾驶力量的商业解决方案。

类似于tensorflow的开源平台会增强这些初始应用程序，并将推动创建更加复杂和更有价值的深度学习系统。深度学习势必会拉动大数据，分析学和自动化的力量，为企业和社会带来不可思议的成果。

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