还在用重启解决wifi问题？看AI如何改善上网体验

人工智能技术正在改变生活和工作的方方面面，未来它又将如何改变你的WiFi网络呢？一直以来都很敬佩兽医，因为他们非常善于仅凭模糊的症状就能解决问题，尽管他们无法从患者口中得到解释：哪里痛，痛了多久，是什么事情导致问题发生的。很多时候，患者甚至连自己生病了都不知道

人工智能技术正在改变生活和工作的方方面面，未来它又将如何改变你的WiFi网络呢？

一直以来都很敬佩兽医，因为他们非常善于仅凭模糊的症状就能解决问题，尽管他们无法从患者口中得到解释：哪里痛，痛了多久，是什么事情导致问题发生的。很多时候，患者甚至连自己生病了都不知道。但兽医却能够利用手头上的数据作出有理有据的推测，他们的推测也往往能够带来有效的诊断和治疗。

无线局域网（WLANs）也没有说话能力，这往往迫使IT管理员要像医生那么进行诊断：听无线网络用户用模糊的语言解释网络问题：“我连接不了网络。”“网络太慢了。”“有时候网络能上，有时候又上不了。”IT管理员并不知道那些无线网络的状态，直至判断出症状来（比如用户作出诉说）。之后，他们能够做的就只是，通过事件日志和数据转储来收集数据。这能够快速带来反馈，但往往也无法带来快速地诊断根本原因和修复所需的背景信息。

这种方式真的是处理WiFi网络问题的最佳方式吗？

答案是否定的，之所以有比这更好的解决方案，很大程度上是得益于近年来各种技术的进展，如云计算、大数据和机器学习技术。

机器学习的发展

机器学习技术已经出现了一段时间。在1950年代，“计算机之父”阿兰·图灵（Alan Turing）撰写论文，将机器学习定义为能够像人类那样学习和沟通的机器，做到让人无法分辨出其是机器还是人。虽然我们在短期内还无法实现图灵所定义的那种智能机器，但其实早已有机器能够在国际象棋比赛中击败世界棋王加里·卡斯珀罗夫（1996年的IBM Deep Blue“深蓝”超级计算机），也有机器能够在电视智利竞赛中战胜人类冠军（2011年的IBM Watson沃森）。

受益于新的云计算机和大数据技术，这些机器学习应用今天变得能够实现。像亚马逊Amazon Web Services（AWS）这样的云平台给企业带来了前所未见的处理和存储能力，Spark、 Hadoop等大数据技术则让企业能够通过庞大的数据集获得强大的洞察力。

我们正见证一场完美的风暴：各类新机器学习应用如雨后春笋般涌现。例如，Fruition Sciences在葡萄园利用传感器来监控葡萄藤的蒸发情况，以期在像加州这样的干旱地区节水，同时提升葡萄酒的生产质量。同样地，沃森的发明者在利用认知推理技术来指引肿瘤科医生根据病患的病史作出最合适的癌症治疗选择。生物科技公司也在利用人工智能和大数据来为美国食品和药品管理局（FDA）批准的药物发现新的靶点。

有意思的是，当前行业也出现IT公司将机器学习技术应用回IT工作的趋势。Splunk是这方面的先驱者，它使用非机构化的灵活搜索来分析和视觉化事件日志文件，以期得到详尽的IT计量信息，以及快速修复问题。Fireye利用机器学习来检测安全风险。思科利用这种技术来实现自动化的网络运作和路径最优化，Mist也使用机器学习来自动化无线运营。

全新的无线网络体验

借助最新的技术，我们现在能够前所未有地收集和分析无线网络相关的数据，进而提升业务的运营效率，提供比以往任何时候都要出色的用户体验。这让我们能够自动化像数据包捕获、事件相关性和根本原因分析这样的手动操作任务，让人工不必再处理手动配置和故障排除任务。此外，机器学习可提供实时的预测性建议，及时给IT部门发出警告，从而避免让员工、来宾和客户遭遇网络问题。

那么，现在的问题在于：如果说你的WLAN足够智能到能够学习，能够主动给你反馈信息，那它具体会带来什么信息呢？以下是非常有用的信息清单：

·每用户平均连接时间是多少？哪些用户遇到网络连接问题？为什么？

·所有的用户都获得足够的带宽吗？

·网络是否有影响网络服务的覆盖盲区？

·用户在从一个接入点漫游到另一个时是否遇到问题？

·如果出现问题，那是因为设备本身的问题，无线网络的问题，还是有线网络（即DHP、DNS、WAN）的问题？

·该采取什么特定的措施来修复上述的问题？

·用户身处什么地方？他们访问那些地方有多久了？他们在不同的区域有怎样的网络体验？

随着新应用不断出现，我们正走在一个人机交互新时代的最前沿，我们的生活方式、工作方式和上网方式都将彻底被改变。我们距离实现机器取代IT管理员还很遥远，但虚拟的无线助手如今已成为现实。得益于机器学习技术，你的WLAN变得比以往任何时候都要智能，它终于变得会“说话”了