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人工智能將與云計算完美結(jié)合

8gVR_D1Net08 ? 來源:未知 ? 作者:鄧佳佳 ? 2018-03-22 14:25 ? 次閱讀

如今,人工智能云計算正在開始結(jié)合,并將在業(yè)務(wù)可擴展性方面將改變整個游戲規(guī)則。人工智能(AI)和云計算的結(jié)合并不是一種簡單的技術(shù)工作,人們迫切希望將這兩個主題合并成一個主題。

2017年底,人工智能市場規(guī)模約為25億美元,全球的人工智能市場規(guī)模預(yù)計在2025年底前將達到600億美元,并且是目前全球增長最快的市場之一。另一方面,云計算產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走過了從炒作到廣泛采用的道路,并且日趨成熟。

目前的公共云計算行業(yè)的市場規(guī)模已超過2000億美元,預(yù)計到2025年將超過1,2500億美元。因此,隨著云計算行業(yè)推動人工智能市場增長,人們對人工智能應(yīng)用的預(yù)測會是保守的嗎?

開放的人工智能

自從自由軟件運動的精神領(lǐng)袖Richard Stallman創(chuàng)建GNU通用公共許可證以來,已經(jīng)有25年的時間,該許可證催生了一代開源軟件項目。而開源軟件和免費軟件使谷歌和亞馬遜等企業(yè)能夠創(chuàng)建大量的服務(wù)器群,但如果他們不得不支付許可費用,想得到現(xiàn)在這樣的發(fā)展是不可能的。人工智能終于蓬勃發(fā)展,這在很大程度上歸因于云計算。

云計算對人工智能模型有兩方面的基礎(chǔ):首先,考慮到這些公司使用的數(shù)據(jù)集如果不是用于云計算,那么它們將無法訪問;其次,因為只有云計算可以幫助企業(yè)通過以可承受的成本向多個客戶提供這種數(shù)據(jù)密集型服務(wù)所需的規(guī)模。

當(dāng)然,阻礙人工智能達到臨界的最大因素之一是企業(yè)內(nèi)部缺乏編程能力的人員。這意味著,雖然企業(yè)可能知道如何使用人工智能,但他們沒有辦法構(gòu)建應(yīng)用程序或算法來產(chǎn)生他們渴望的結(jié)果。

云計算改變了這一點,因為這意味著多年的研究和工具可供開發(fā)人員用于創(chuàng)建人工智能解決方案。這可以徹底改變企業(yè)的規(guī)模,因為這些創(chuàng)業(yè)公司正在構(gòu)建令人興奮的人工智能新的功能,并且有無限的資源正在等待在云端利用。

如今,已有一些成功案例在使用人工智能尋找解決現(xiàn)有問題的新方法。

Veritone公司利用基于云計算的認知計算平臺為人工智能開發(fā)了一個操作系統(tǒng),該平臺分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)集。Veritone公司認為,只有向所有企業(yè)、機構(gòu)和個人開放(目前全球80%的數(shù)據(jù)無法被機器讀取),其“認知云”平臺的全部潛力才會被釋放。

在另一個例子中,Quantifi公司是一家使用基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的分析軟件來優(yōu)化企業(yè)數(shù)字廣告布局的公司,該公司采用人工智能和云計算技術(shù),并迅速擴大規(guī)模。除了以節(jié)點速度分析數(shù)據(jù)集的能力外,該模型還釋放了人工智能和云計算的“測試和學(xué)習(xí)”能力。

Quantifi公司的客戶可以利用從數(shù)千個其他數(shù)字廣告實驗中收集的數(shù)據(jù)的能力,這意味著他們可以快速交付結(jié)果并大規(guī)模增長。如果沒有云計算,這將不可能實現(xiàn)。而采用云計算將使Quantifi公司能夠不斷向現(xiàn)有的數(shù)據(jù)池添加新的信息

這些例子說明了人工智能是如何用于理解大量數(shù)據(jù)的,而擁有這些技能的公司可以快速擴展,因為它們正在產(chǎn)生其他企業(yè)想要實現(xiàn)但無法實現(xiàn)的結(jié)果。

Alexa促進企業(yè)遷移到云端

除了通過人工智能和機器學(xué)習(xí)使用全球數(shù)據(jù)資源創(chuàng)建新的收入驅(qū)動因素的創(chuàng)業(yè)公司之外,全球四大超級云計算廠商在過去幾年中都宣稱對人工智能感興趣。

人工智能需要大量的計算能力,因此具有近乎無限的計算機和數(shù)據(jù)處理能力的公共云是構(gòu)建這些應(yīng)用程序的理想場所。亞馬遜、微軟、谷歌、IBM等公司的目標(biāo)是創(chuàng)建企業(yè)可以使用的創(chuàng)新人工智能應(yīng)用程序。因此,通過其公共云生態(tài)系統(tǒng)增加了流量。

超級規(guī)模的廠商對人工智能的投資確切證明了其技術(shù)與云計算密不可分。IBM公司的沃森的自然語言搜索已被用于開發(fā)認知零售以及癌癥患者的DNA分析。

此外,流行的語音識別解決方案Amazon Echo已經(jīng)實現(xiàn)了從廚房到企業(yè)研發(fā)實驗室的飛躍。與Hive和Nest公司等智能溫控器制造商合作意味著用戶可以使用Alexa來升溫或降溫,在今年晚些時候,豐田汽車的司機能夠向Alexa詢問新的更新內(nèi)容,建立購物清單,并通過車輛控制連接的智能家居設(shè)備。

利用這些基于人工智能的平臺進行創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)量增多意味著投資于認知技術(shù)能力的意愿。這是云計算解決人工智能問題的一個例子,也就是說沒有足夠的企業(yè)擁有使用的技能。而前面所提到的第二個主要挑戰(zhàn)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在處理機器時,分析的質(zhì)量和結(jié)果將取決于企業(yè)輸入算法的數(shù)據(jù)的質(zhì)量。Talend公司的云計算和大數(shù)據(jù)軟件等解決方案使企業(yè)能夠保持從輸入數(shù)據(jù)到洞察信息的數(shù)據(jù)質(zhì)量。鑒于人工智能的需求本質(zhì),使用它的企業(yè)必須具備強大的云計算戰(zhàn)略以及正確優(yōu)化其所需的軟件。


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原文標(biāo)題:人工智能將與云計算完美結(jié)合

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