人工智慧將與雲計算完美結合

如今，人工智慧與雲計算正在開始結合，並將在業務可擴展性方面將改變整個遊戲規則。人工智慧(AI)和雲計算的結合併不是一種簡單的技術工作，人們迫切希望將這兩個主題合併成一個主題。

2017年底，人工智慧市場規模約為25億美元，全球的人工智慧市場規模預計在2025年底前將達到600億美元，並且是目前全球增長最快的市場之一。另一方面，雲計算產業已經走過了從炒作到廣泛採用的道路，並且日趨成熟。

目前的公共雲計算行業的市場規模已超過2000億美元，預計到2025年將超過1,2500億美元。因此，隨著雲計算行業推動人工智慧市場增長，人們對人工智慧應用的預測會是保守的嗎?

開放的人工智慧

自從自由軟體運動的精神領袖Richard Stallman創建GNU通用公共許可證以來，已經有25年的時間，該許可證催生了一代開源軟體項目。而開源軟體和免費軟體使谷歌和亞馬遜等企業能夠創建大量的伺服器群，但如果他們不得不支付許可費用，想得到現在這樣的發展是不可能的。人工智慧終於蓬勃發展，這在很大程度上歸因於雲計算。

雲計算對人工智慧模型有兩方面的基礎：首先，考慮到這些公司使用的數據集如果不是用於雲計算，那麼它們將無法訪問;其次，因為只有雲計算可以幫助企業通過以可承受的成本向多個客戶提供這種數據密集型服務所需的規模。

當然，阻礙人工智慧達到臨界的最大因素之一是企業內部缺乏編程能力的人員。這意味著，雖然企業可能知道如何使用人工智慧，但他們沒有辦法構建應用程序或演算法來產生他們渴望的結果。

雲計算改變了這一點，因為這意味著多年的研究和工具可供開發人員用於創建人工智慧解決方案。這可以徹底改變企業的規模，因為這些創業公司正在構建令人興奮的人工智慧新的功能，並且有無限的資源正在等待在雲端利用。

如今，已有一些成功案例在使用人工智慧尋找解決現有問題的新方法。

Veritone公司利用基於雲計算的認知計算平台為人工智慧開發了一個操作系統，該平台分析來自不同來源的大量數據集。Veritone公司認為，只有向所有企業、機構和個人開放(目前全球80%的數據無法被機器讀取)，其「認知雲」平台的全部潛力才會被釋放。

在另一個例子中，Quantifi公司是一家使用基於人工智慧和機器學習的分析軟體來優化企業數字廣告布局的公司，該公司採用人工智慧和雲計算技術，並迅速擴大規模。除了以節點速度分析數據集的能力外，該模型還釋放了人工智慧和雲計算的「測試和學習」能力。

Quantifi公司的客戶可以利用從數千個其他數字廣告實驗中收集的數據的能力，這意味著他們可以快速交付結果並大規模增長。如果沒有雲計算，這將不可能實現。而採用雲計算將使Quantifi公司能夠不斷向現有的數據池添加新的信息。

這些例子說明了人工智慧是如何用於理解大量數據的，而擁有這些技能的公司可以快速擴展，因為它們正在產生其他企業想要實現但無法實現的結果。

Alexa促進企業遷移到雲端

除了通過人工智慧和機器學習使用全球數據資源創建新的收入驅動因素的創業公司之外，全球四大超級雲計算廠商在過去幾年中都宣稱對人工智慧感興趣。

人工智慧需要大量的計算能力，因此具有近乎無限的計算機和數據處理能力的公共雲是構建這些應用程序的理想場所。亞馬遜、微軟、谷歌、IBM等公司的目標是創建企業可以使用的創新人工智慧應用程序。因此，通過其公共雲生態系統增加了流量。

超級規模的廠商對人工智慧的投資確切證明了其技術與雲計算密不可分。IBM公司的沃森的自然語言搜索已被用於開發認知零售以及癌症患者的DNA分析。

此外，流行的語音識別解決方案Amazon Echo已經實現了從廚房到企業研發實驗室的飛躍。與Hive和Nest公司等智能溫控器製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詢問新的更新內容，建立購物清單，並通過車輛控制連接的智能家居設備。

利用這些基於人工智慧的平台進行創新的企業數量增多意味著投資於認知技術能力的意願。這是雲計算解決人工智慧問題的一個例子，也就是說沒有足夠的企業擁有使用的技能。而前面所提到的第二個主要挑戰是非結構化數據。

在處理機器時，分析的質量和結果將取決於企業輸入演算法的數據的質量。Talend公司的雲計算和大數據軟體等解決方案使企業能夠保持從輸入數據到洞察信息的數據質量。鑒於人工智慧的需求本質，使用它的企業必須具備強大的雲計算戰略以及正確優化其所需的軟體。

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（來源：企業網D1Net）

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