忘了“移动优先”和“云计算优先”吧，当今的应用程序已经步入了“认知优先”的时代。
这个说法来自于Progress的CEO 约戈什·古普塔，他表示智能应用程序需要具备预告和预测的能力，以帮助企业获得更大的成功。
他并不是唯一一个这么认为的人，笔者每参加10次演讲，就有6个会涉及人工智能或机器学习的一些方面。在物联网的未来不久，后端系统将必须去理解数据，因为数据量会变得非常庞大，人类无法自行去理解，必须借助机器来判断哪些数据对业务至关重要，哪些不需要立即处理，哪些会吸引客户，哪些会让客户产生厌恶。
在软件测试中，AI将会被广泛应用，系统通过审查自身，能够发现在构建过程中引入了可能会破坏软件的错误。使用人工智能自动化测试，使系统根据它从以前的缺陷中学到的东西来进行测试，并排除故障。
应用程序必须变得智能化，理解用户喜欢使用哪种设备与应用程序交互，了解用户的偏好，并向用户提供精准信息，是非常必要的。
古普塔表示：“我们可以看到，整个世界的商业应用程序都在走向智能化，能够预告和预测，从而帮助企业获得更大的价值。”
在这个话题中，我们会进一步讨论如何打造一个绝佳的用户体验。古普塔指出，用户体验的重要程度远超用户接口。“体验超越了交互本身，”他说，“接口必须能够理解语境。”
他进一步指出，在相当短的时间内，不使用UI的应用将成为常态。“就拿自动恒温器而言。”他说，“当我在家的时候，它应该知道我想要什么样的温度。”数据驱动学习。我们可以在工业应用中看到这一点，它可以根据实时显示机器运行情况的数据进行预测维护，而不是在时间轴上进行维护。
古普塔表示，为了将这个技术应用到生活中，开发者需要三种工具来创建一个应用AI架构：
·机器学习引擎。
·规则引擎。“假设我们有一个预测，定义如何去处理它的是商业规则。”他说，甚至这些商业规则和政策比编写代码更重要。
·现代的用户体验。“接口可以是会话式的，就像聊天机器人，或者虚拟现实，或者是移动设备……等等。”他说。
“所有这些，”他补充道，“必须与后端平台绑定，以运行你的业务。你需要在任何一个可伸缩的、安全的环境中运行业务应用程序，并使用数据连接和前端工具。我们任务i这就是现代智能应用程序架构”。
Forrester的研究分析师杰弗里·哈蒙德表示：“人工智能的核心是主动的而非被动的，根据数据模式推断真实世界的联系，并根据预测触发行动。”举例来说，一个城市中的水管检测系统可以检测出从一个管道中流出的流量，并判断是否出现泄露问题。如果确实产生了泄露的话，它会自动关闭那部分，并向维修人员发出警报，让他们来修理。这能防止大规模泄露问题的发生，为城市和那些因巨大泄露问题而受损的人节省了资金。
我们甚至开始看到，认知服务正超越语言和语音识别，发展出手势、声音分析和情绪分析等等。
“在认知时代，我们将看到大家着力于发展认知能力，并与数据科学相结合。这会是技术人员的一项重大责任，要清楚地说明正在做的事情，并为开发人员提供可用的用例。”IBM Watson的首席开发人员Willie Tejada说，“我们需要为软件资产、工具链和代码创建一个入口点，展示我如何设计一个零售聊天机器人，或者如何在Twitter消息流中做数据科学。”
正如古普塔所说，“我们还有很长的路要走。”