企業(yè)將會越來越多地采用人工智能(AI)。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司的數(shù)據(jù),人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的收入2017年達(dá)到125億美元,比2016年增長59.3%。研究公司預(yù)測,到2020年,人工智能市場每年將增長54.4%,屆時市場收入可能會超過460億美元。
對于大多數(shù)企業(yè)來說,基于云計(jì)算的人工智能為人工智能技術(shù)的試點(diǎn)和部署提供了最簡單的途徑。
顯然,人工智能和云計(jì)算的結(jié)合將為那些利用它的公司提供一個關(guān)鍵優(yōu)勢。而人們面臨的挑戰(zhàn)在于,將這兩種新興技術(shù)結(jié)合說起來容易做起來難。
首先,企業(yè)將會越來越多地采用人工智能(AI)。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司的數(shù)據(jù),人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的收入2017年達(dá)到125億美元,比2016年增長59.3%。研究公司預(yù)測,到2020年,人工智能市場每年將增長54.4%,屆時市場收入可能會超過460億美元。
IDC研究主管David Schubmehl表示:“基于認(rèn)知計(jì)算、人工智能和深度學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用是未來改變消費(fèi)者和企業(yè)工作、學(xué)習(xí)和娛樂的技術(shù)?!彼a(bǔ)充說:“人工智能系統(tǒng)正在迅速成為IT基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵部分,所有企業(yè)都需要了解和規(guī)劃在組織中采用和使用這些技術(shù)?!?/p>
2017年7月,Vanson Bourne公司對年銷售額超過5000萬美元的企業(yè)中的260名IT和業(yè)務(wù)決策者進(jìn)行了調(diào)查。由此產(chǎn)生的“企業(yè)人工智能狀況”調(diào)查報告指出,80%的組織已經(jīng)部署了某種人工智能。盡管進(jìn)行了初步投資,但有30%的受訪者認(rèn)為,他們在人工智能的投資并不足夠,為了保持競爭力,未來三年需要增加投入。
但是,盡管企業(yè)可能對人工智能的潛力充滿熱情,但他們也認(rèn)識到,技術(shù)的成功部署帶來了重大的挑戰(zhàn)。在這個調(diào)查中,91%的受訪者預(yù)計(jì)人工智能將遇到障礙。更具體地說,有40%的人認(rèn)為他們沒有合適的基礎(chǔ)設(shè)施來支持人工智能。此外,34%的人表示他們沒有合適的人才,33%的人表示技術(shù)尚未得到證實(shí),30%的人表示他們?nèi)狈?shí)施的預(yù)算。
Teradata公司的企業(yè)人工智能狀況調(diào)查報表
為了克服這些障礙,許多企業(yè)選擇通過云計(jì)算來挖掘人工智能服務(wù)。與企業(yè)在自己的數(shù)據(jù)中心部署人工智能的功能相比,這個決策提供了許多優(yōu)勢:
人工智能在云計(jì)算中的好處
在很多方面,云計(jì)算和人工智能似乎是相互建立的,專家預(yù)測人工智能服務(wù)將成為云計(jì)算供應(yīng)商的未來的一個戰(zhàn)場。例如,在今年早些時候,Canalys Research公司預(yù)測,未來云計(jì)算市場的增長將受到云計(jì)算服務(wù)提供商正在開發(fā)的人工智能(AI)平臺的客戶的推動,以開發(fā)新的應(yīng)用程序、流程、服務(wù)和用戶體驗(yàn)。
很少有企業(yè)(即使是一些規(guī)模最大的企業(yè))有能力進(jìn)行人工智能的基礎(chǔ)研究。但是,所有主要的云計(jì)算供應(yīng)商都在大量投資人工智能研發(fā)。通過利用這些服務(wù),組織能夠利用人工智能技術(shù)的進(jìn)步,而無需自己資助研究。另外,利用云計(jì)算人工智能服務(wù)還提供了許多其他好處:
?采用高級計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施-機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的并行處理能力。為了滿足這種需求,人工智能應(yīng)用程序必須在具有高級圖形處理單元(GPU)的系統(tǒng)上運(yùn)行。但是,這些系統(tǒng)可能非常昂貴 - 使它們對于試點(diǎn)項(xiàng)目來說有些不切實(shí)際。使用云計(jì)算服務(wù)可以讓企業(yè)獲得他們需要的人工智能計(jì)劃資源,同時只為他們所使用的資源支付費(fèi)用。如果一個試點(diǎn)項(xiàng)目沒有成功,他們可以很容易地關(guān)閉,而不用擔(dān)心他們需要為昂貴的硬件再支付費(fèi)用。
?可擴(kuò)展性-當(dāng)企業(yè)在最初的人工智能方面取得成功時,往往希望擴(kuò)展這些項(xiàng)目。隨著需求的增加,云計(jì)算可以很容易地擴(kuò)大或縮小這些項(xiàng)目規(guī)模。云模型使企業(yè)可以更容易地將技術(shù)的使用范圍擴(kuò)展到組織內(nèi)的其他部門和業(yè)務(wù)部門。
?易于使用-對于了解人工智能技術(shù)的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家而言,競爭非常激烈。因此,這些專業(yè)人員的薪酬非常高。許多組織發(fā)現(xiàn)他們找不到或者很難招募人工智能的專業(yè)人才,而在現(xiàn)有員工中開發(fā)和提升人工智能技能需要一定的時間。然而,主要的云計(jì)算供應(yīng)商正在通過推出人工智能服務(wù)來滿足這一需求,這些服務(wù)簡化了創(chuàng)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程,以及將語音、圖像識別或自然語言處理添加到應(yīng)用程序的過程。這又反過來有助于企業(yè)克服內(nèi)部人工智能人才缺乏的問題。
?獲得最新技術(shù)–Teradata公司進(jìn)行的調(diào)查中,受訪者指出,人工智能技術(shù)還不成熟,每天都在發(fā)生變化。由于他們投資了人工智能研究和開發(fā),主要的云計(jì)算供應(yīng)商正在定期推出人工智能新的功能。如果企業(yè)為自己的數(shù)據(jù)中心投資人工智能硬件和軟件,他們可能會發(fā)現(xiàn)他們的技術(shù)很快就會過時。但是使用人工智能的云服務(wù)可以讓組織保持先進(jìn)性。
?低成本——本文已經(jīng)多次提到過基于云計(jì)算的人工智能的財務(wù)優(yōu)勢,但它卻值得重復(fù)。云計(jì)算模型允許組織只為他們在人工智能應(yīng)用程序部署中使用的計(jì)算資源付費(fèi)。這就消除了企業(yè)支付昂貴的前期資本的需要,允許組織將基礎(chǔ)設(shè)施成本轉(zhuǎn)換為運(yùn)營費(fèi)用,并降低人工智能項(xiàng)目的總體價格。
人工智能在云端的挑戰(zhàn)
當(dāng)然,使用基于云計(jì)算的人工智能也帶來了一些障礙——最明顯的是遵從性和安全性。
目前,企業(yè)正在采用人工智能技術(shù)的最大原因之一是執(zhí)行預(yù)測分析。他們正在使用云計(jì)算服務(wù)來構(gòu)建和培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以幫助他們獲得有價值的可操作的見解。
但是這些模型只有在提供大量數(shù)據(jù)時才有用。而且在某些情況下,這些數(shù)據(jù)可能是敏感的,需要應(yīng)對潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊,并遵從相關(guān)法規(guī)的管轄。在一些行業(yè)中,組織可能被阻止在云端處理或存儲某些種類的數(shù)據(jù)。世界上一些地區(qū)也限制了某些類型的數(shù)據(jù)在地理上駐留的地方。
因此,在部署云端的人工智能服務(wù)之前,組織需要確保他們具有足夠的安全措施來保護(hù)有價值的數(shù)據(jù),并且滿足所有的合規(guī)要求。他們不能簡單地認(rèn)為云計(jì)算提供商具有必要的安全措施,因?yàn)槠髽I(yè)將分擔(dān)安全責(zé)任。
另外,了解各種可用的人工智能云服務(wù)可能會非?;靵y。云計(jì)算供應(yīng)商使用了許多不同的術(shù)語:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。不同的供應(yīng)商有時會使用這些術(shù)語來表示不同的東西。
了解一個特定的人工智能云服務(wù)是否能夠滿足需求的最好方法就是進(jìn)行嘗試。大多數(shù)供應(yīng)商通過免費(fèi)或廉價的試用期來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。但是,這個試用的過程需要一些時間。
基于人工智能的云計(jì)算
到目前為止,本文主要關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)(IaaS)或平臺即服務(wù)(PaaS)產(chǎn)品,以便企業(yè)部署人工智能的功能。
許多云計(jì)算供應(yīng)商也在挖掘人工智能,使他們現(xiàn)有的IaaS、PaaS和軟件即服務(wù)(SaaS)產(chǎn)品更好得到應(yīng)用。
例如,Amazon公司提供了一個名為Macie的服務(wù),它使用人工智能來幫助保護(hù)存儲在其S3云存儲服務(wù)上的數(shù)據(jù)。Oracle公司正在將人工智能技術(shù)納入其數(shù)據(jù)庫軟件,以創(chuàng)建一個能夠管理和調(diào)整自身的自治數(shù)據(jù)庫。Salesforce公司將其Einstein AI嵌入到所有企業(yè)SaaS產(chǎn)品中。許多其他SaaS供應(yīng)商正在將人工智能功能整合到他們的解決方案中。
最后,即使是那些不直接使用基于云計(jì)算的人工智能服務(wù)的公司也可能最終會利用某種形式的云端人工智能,因?yàn)槿斯ぶ悄軐⒊蔀榛谠朴?jì)算的軟件的一部分。根據(jù)Gartner公司的預(yù)測,到2020年,人工智能技術(shù)將幾乎滲透到每一個新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中,而這對于基于云計(jì)算的企業(yè)軟件來說尤其如此。
基于云端的人工智能服務(wù)
準(zhǔn)備好開始使用云端的人工智能的企業(yè)有許多可用選項(xiàng)。所有主要云計(jì)算供應(yīng)商都在提供人工智能服務(wù),而其他一些公司已經(jīng)宣布或推出了云端的人工智能服務(wù)。以下的列表提供了一些最值得人們關(guān)注的云端人工智能解決方案的概述:
(1)亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)
?Lex -采用與亞馬遜Alexa相同的技術(shù),Lex允許開發(fā)人員創(chuàng)建聊天機(jī)器人和對話界面。
?Polly-Polly是一個文本轉(zhuǎn)換成語音服務(wù),使用深度學(xué)習(xí)來產(chǎn)生逼真的語音。
?Rekognition -Rekognition使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析圖像,識別對象、面孔、場景和名人,并標(biāo)記令人反感的內(nèi)容。
?機(jī)器學(xué)習(xí)-亞馬遜公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家用于指導(dǎo)其業(yè)務(wù)決策的相同技術(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)提供創(chuàng)建模型和獲取預(yù)測的工具。
?Apache MXNet-該服務(wù)通過Gluon界面簡化了向應(yīng)用程序添加深度學(xué)習(xí)的過程。
?TensorFlow-雖然TensorFlow是谷歌公司創(chuàng)建的工具,但用戶也可以在AWS云平臺上運(yùn)行這個深度學(xué)習(xí)框架。
?Deep Learning AMIs - Deep Learning AMIs是預(yù)先配置的人工智能實(shí)例,可通過Amazon Linux或Ubuntu進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。
(2)微軟Azure
?機(jī)器學(xué)習(xí)-微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)包含開發(fā)人員為其應(yīng)用程序添加人工智能功能所需的所有工具,包括Machine Learning Studio開發(fā)環(huán)境,Spark,Docker,Cognitive Toolkit,TensorFlow,Caffe等。
?Bot Service-此服務(wù)旨在簡化創(chuàng)建聊天機(jī)器人的過程。
?認(rèn)知服務(wù)-這種API集合允許開發(fā)人員將視覺、知識、語言、語音,以及高級搜索功能添加到他們的應(yīng)用程序中。
(3)谷歌云(Google Cloud)
?云計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)引擎-基于谷歌公司的TensorFlow框架,此服務(wù)允許用戶構(gòu)建和訓(xùn)練模型以生成預(yù)測。
?自然語言API-此REST API可以提取信息、理解情感、解析意圖等等。
?語音API-這種語音識別工具可將音頻轉(zhuǎn)換為超過110種不同語言的文本。
?翻譯API-翻譯API可以快速將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
?視覺API-使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),該服務(wù)可以分析圖像內(nèi)容并對其進(jìn)行分類。
(4)IBM Bluemix
?沃森(Watson)-IBM公司將所有人工智能服務(wù)(它稱為“認(rèn)知計(jì)算”)歸類為沃森(Watson)品牌。它包括用于構(gòu)建聊天機(jī)器人、視覺識別、發(fā)現(xiàn)、自然語言理解、發(fā)現(xiàn)新聞、知識工作室、文檔轉(zhuǎn)換、語音到文本、文本到語音、語言翻譯器、自然語言分類器、檢索和排序、個性洞察的對話、虛擬代理服務(wù),以及音頻分析儀服務(wù)。
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云計(jì)算
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原文標(biāo)題:云端的人工智能將如何提高云計(jì)算性能
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