AT&T的目標(biāo)是將大數(shù)據(jù)分析、深度診斷工具、SDN和預(yù)測能力結(jié)合起來，創(chuàng)造出一個能夠?qū)�客戶需求做出瞬時反應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施，并且，在某些情況下，這個基礎(chǔ)設(shè)施還要能夠?qū)ξ磥頎顩r做出預(yù)測。

　　AT&T實驗室智能系統(tǒng)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(xiàn)這一目標(biāo)的一個關(guān)鍵所在。而向這樣一張網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)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(yīng)AT&T的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展呢？

　　Mazin Gilbert：演進過程有三個復(fù)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(tǒng)。這些不只是簡單的手動系統(tǒng)。它們收集大量的數(shù)據(jù)，并且以一種非常復(fù)雜的方式對這些數(shù)據(jù)進行分析，同時也會執(zhí)行某些（任務(wù)，如）異常檢測、某種形式的分類歸并、某種形式的數(shù)據(jù)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(yīng)。

　　第二代是我們正在實施的自動化。這種復(fù)雜的自動化在于，我們?nèi)栽谑占�大量的�?shù)據(jù)，并在AT&T的網(wǎng)絡(luò)邊緣對其進行篩選。我們正在我們網(wǎng)絡(luò)的邊緣處理大量的數(shù)據(jù)，這是我們的一大競爭優(yōu)勢。在這個新的第二代，我們能夠基于先進的分析，可以預(yù)測到潛在威脅。這個系統(tǒng)能夠據(jù)此作出決定，如果存在這些類型的威脅，我們下一步應(yīng)該采取什么行動。

　　它們會對采取何種行動進行預(yù)先編程。它可以告訴系統(tǒng)，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(guān)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(yīng)用程序或控制器會執(zhí)行這些操作，并關(guān)閉環(huán)路。我們正開始在我們的網(wǎng)絡(luò)中實施和部署這些智能的數(shù)據(jù)密集型控制環(huán)路。

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

　　Mazin Gilbert：我們正在收集大量的數(shù)據(jù)，不僅僅是從網(wǎng)絡(luò)，同時我們也在從客戶、設(shè)備、各個地方收集收據(jù)。我們可以通過一種分布式的方式對這些數(shù)據(jù)進行處理，并且，現(xiàn)在我們正運用先進的深度學(xué)習(xí)來預(yù)測未來事件的發(fā)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(wǎng)絡(luò)流量或是系統(tǒng)支撐安全。我需要預(yù)測下一分鐘、下一小時或者明天會發(fā)生什么？你的信心如何呢？你認(rèn)為這些系統(tǒng)支持的跨X區(qū)域和Y區(qū)域的客戶在性能表現(xiàn)上會降低嗎？你覺得我們在會在特定區(qū)域或IP地址會面臨潛在威脅嗎？你認(rèn)為我們有可能會預(yù)測到客戶X需要的數(shù)據(jù)流量將會提升2倍，在下個小時將增至10倍嗎？

　　這就像動態(tài)調(diào)整我們的網(wǎng)絡(luò)一樣。我需要預(yù)測消費者或者企業(yè)接下來一小時或者下一分鐘將需要什么，并完全改變網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。在第三代中，我們會對未來進行預(yù)測。在災(zāi)難發(fā)生之前我們就已經(jīng)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(yù)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(xiàn)的，這些都是動態(tài)的行動。這些決定每天每時每刻都在改變我們整個網(wǎng)絡(luò)。

　　Mazin Gilbert：下一秒鐘可能會發(fā)生數(shù)以百萬計的事情。與其等待，現(xiàn)在我們在進行預(yù)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(yīng)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(xué)習(xí)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(yù)測和可能性的。

　　我有90%的信心對即將發(fā)生的事情進行預(yù)測——我們網(wǎng)絡(luò)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(nèi)找到這個路由器，并阻止故障的出現(xiàn)。AI中關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動機器智能的概念，意味著它將從中進行學(xué)習(xí)，并將改變信心分?jǐn)?shù)。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(wǎng)絡(luò)功能。

　　Mazin Gilbert：我們最近宣布了我們向SDN網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)型，我們正將網(wǎng)絡(luò)編寫為軟件，并在基于云的硬件上對其進行運營。轉(zhuǎn)型的其中一塊被稱為ECOMP，我們正在嵌入AI和機器學(xué)習(xí)作為一個平臺，這是我們在整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中部署的ECOMP的一個核心所在。這意味著，當(dāng)我們創(chuàng)建應(yīng)用程序，技術(shù)和平臺都是已經(jīng)存在的。你只需要簡單地寫一個設(shè)計即可。

　　所以我們什么時候會把這個平臺放在我們的網(wǎng)絡(luò)上呢？當(dāng)我們需要創(chuàng)建應(yīng)用來執(zhí)行X任務(wù)或者Y任務(wù)，來為客戶Z支持這些虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的時候。我們正在建立一個模型。但是這個平臺已經(jīng)存在了。我們只是在給這個平臺分發(fā)這個模型，然后奇跡就這么發(fā)生了。