人工智能早先是基于專家系統(tǒng)和規(guī)則驅(qū)動機制，隨著近年來神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習算法的發(fā)展演進，人工智能在模式識別、機器學習和預測等領域形成很多成熟的應用；

API最初是單個應用或企業(yè)信息系統(tǒng)實現(xiàn)模塊化架構，用于模塊間通訊的接口；現(xiàn)在逐步演進為基于REST協(xié)議，通過標準的XML或JSON報文格式，實現(xiàn)服務可重用的企業(yè)應用通訊機制和互聯(lián)網(wǎng)云服務通訊機制。

除了上面這個共同點，這兩種現(xiàn)今的熱門技術相結合的應用場景還有不少，那讓我們一起來的結合探討下。

人工智能之API

人工智能及機器學習的API有很多種形式：

一種是機器學習算法框架，提供API用于模型構建、訓練、參數(shù)調(diào)優(yōu)、算法迭代等基礎功能；流行的框架有Tensorflow、PyTorch和Caffe等用于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡模型開發(fā)，NumPy、Pandas和Scikit-learn等Python機器學習API庫，Spark MLLib等分布式機器學習算法API庫 。數(shù)據(jù)科學家或數(shù)據(jù)分析師用某種開發(fā)語言如Python, Java或Scala調(diào)用框架提供的API構建機器學習應用，算法框架的API客戶端和服務端不管是部署在一個還是多個服務器節(jié)點上運行通常是緊耦合的，類似操作系統(tǒng)的底層軟件庫，如Windows操作系統(tǒng)的Win32/64 API、MFC、.Net; Linux操作系統(tǒng)的Glibc、POSIX。

另外一種是將通用人工智能算法以API服務形式發(fā)布，提供各種類型的客戶端使用，這些API通常是以REST方式訪問和調(diào)用；通用的人工智能算法包括NLP自然語言處理，語音合成和識別，圖像和視頻的處理和識別等；以Google Vision API為例，訪問這個API時上傳一張圖片，API的返回結果JSON中會包含識別的對象、標簽、相關網(wǎng)站鏈接、識別的文字、圖片屬性和圖片安全評級等各種信息。

還有比如基于微軟Azure機器學習平臺的人臉識別Face API，實現(xiàn)圖片中人物性別和年齡識別，也是通過提供REST接口的方式，集成到手機端就可以實時對手機拍攝的對象返回相關信息。

這類API通過云端服務的方式提供，一方面是因為這些類型的服務需要大量的計算資源用于模型訓練和模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，同時隨著這些服務的推廣，新的數(shù)據(jù)會不斷的接入，也可以進一步優(yōu)化模型，提高模型的準確率；對于使用這些API服務的客戶端來說，隨著網(wǎng)絡的普及和帶寬的不斷提升，移動設備基于這些API就可以快速構建智能應用。當然這里我們需要考慮數(shù)據(jù)隱私問題， API的客戶端和服務端需要約定相應的數(shù)據(jù)保護規(guī)則和策略，以免用戶的敏感數(shù)據(jù)被濫用。

人工智能用于API

借助人工智能技術，API請求和輸入輸出數(shù)據(jù)流可以作為樣本數(shù)據(jù)構建分析模型，預測可能的API訪問模式；這是API開發(fā)和管理人員通過常規(guī)的分析統(tǒng)計方式無法實現(xiàn)的。特別是部署在云端的API服務，其訪問記錄和數(shù)據(jù)流的樣本數(shù)量大，滿足作為人工智能和機器學習理想的數(shù)據(jù)集和應用場景要求。

首先我們來看下人工智能用于API訪問安全的應用場景；

由于API傳輸數(shù)據(jù)的敏感性，其訪問安全需要確保；基于人工智能安全分析和檢測機制可以檢測數(shù)據(jù)泄露、滲透攻擊、數(shù)據(jù)完整性、內(nèi)存注入、DDoS API攻擊和登錄服務DDoS攻擊等各種安全問題。和常規(guī)基于安全訪問規(guī)則和策略的機制相比，人工智能的實現(xiàn)機制是自學習的，不需要人力和時間去維護管理大量的規(guī)則和策略，能夠根據(jù)部署的技術和業(yè)務環(huán)境自動學習和適應；另外，人工智能算法通常基于業(yè)界認可的數(shù)學模型，理論并結合實踐應用通常比人力去開發(fā)和維護安全規(guī)則和策略要更加有效并有更高的準確率。

在身份安方案中，基于人工智能的智能認證登錄服務API將用戶身份數(shù)據(jù)、登錄訪問行為、設備指紋和上下文等信息作為風險預測模型算法的輸入，自動評定該登錄行為的風險級別，根據(jù)不同級別觸發(fā)不同的認證策略。

在企業(yè)IT架構中扮演重要角色的API網(wǎng)關也是人工智能技術應用的關鍵組件，除了上文提到的API訪問安全可以基于人工智能技術在API網(wǎng)關中實現(xiàn)，另外由于API網(wǎng)關承載了企業(yè)部分或全部的業(yè)務服務API，通過對這些API服務訪問使用人工智能技術進行分析，能夠更高效地實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務流程優(yōu)化。

API網(wǎng)關承載了企業(yè)產(chǎn)品生命周期從研發(fā)、生產(chǎn)制造、營銷和售后服務各階段、客戶關系管理、供應鏈、財務等等業(yè)務服務API。人工智能在其中的應用場景如：通過分析客戶相關API服務請求數(shù)據(jù)，可以覆蓋客戶關系的信息，在銷售階段，算法模型可以自動分類銷售機會，預測未來購買行為，生成定制化的銷售策略和市場推廣方案；基于客戶行為數(shù)據(jù)的算法模型可以預測潛在的延期付款，優(yōu)化現(xiàn)金流；通過分析供應鏈相關API服務請求數(shù)據(jù)和事件信息，算法模型可以實現(xiàn)庫存優(yōu)化，縮短交付周期，并且預測訂單交付過程中可能發(fā)生的問題。