最近在洛杉矶举行的“数据CTO领袖圆桌会议”中，我们讨论了面向商业的人工智能(AI)框架/平台、未来五年的数据、数据软件栈以及关于获取数据人才的讨论。

晚上，可汗开始介绍Syzygy，这是一个为企业打造AI自动化和通用智能的平台。该平台采用了深度学习、自然语言处理、机器学习和计算机视觉等人工智能技术。

演讲并不提倡使用特定的AI技术，而是AI架构为了发展AI自动化和通用智能所必须具备的固有属性/技能。

核心内在属性/技能包括逐步学习、引导学习和学习。Syzygy至少有25个架构模型，从慢速学习模型到高速数据流模型。

课程学习用于在受控环境中训练人工智能代理，并以说明性方式将其呈现给人工智能代理，以教授任务。这种环境的例子包括简单的2D世界、简单的3D世界和逼真的3D世界的视图。

发言者继续讨论各自组织使用的数据软件栈。大多数发言者分享说，他们在企业中使用亚马逊网络服务和Tableau。AWS为演讲者提到的数据提供了许多服务。

诸如红移、无线电数据系统、S3、运动学和电磁辐射等服务。除了扬声器共享的软件栈组件，每个扬声器都有自己独特的数据软件，包括雪花、甲骨文、甲骨文商业智能、MSExcel和Talend。