在黑科技層出不窮的AI行業(yè)，各種新技術(shù)常常令人眼花繚亂?；蛘吣阋呀?jīng)了解了AI與大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，也弄明白了什么是ML和DL，但是一個新的概念又要刷新你的知識庫——AI與云計算的融合。
AI是什么？
這個問題其實還是比較復(fù)雜的，簡單的說AI（Artificial Intelligence）是利用計算機來對人的意識、思維信息過程、智能行為進行模擬（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）和延伸，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。ML（Machine Learing）是AI下的一個子集，簡單的理解一下就是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的AI叫做機器學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)是指從一系列的原始數(shù)據(jù)中提取人們可以識別的特征，然后通過學(xué)習(xí)這些特征，最終產(chǎn)生一個模型。而DL（Deep Learning）是ML的一個子集，用復(fù)雜、龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行機器學(xué)習(xí)，也是機器學(xué)習(xí)里面現(xiàn)在比較火的一個Topic，目前在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
綜合來說，可以理解為：所有的機器學(xué)習(xí)都是人工智能，但不是所有的人工智能都是機器學(xué)習(xí)。例如，符號邏輯、規(guī)則引擎、專家系統(tǒng)和知識圖都可以被描述為人工智能，它們都不是機器學(xué)習(xí)。將機器學(xué)習(xí)與知識圖和專家系統(tǒng)分開的一個方面是它在暴露于更多數(shù)據(jù)時修改自身的能力；即機器學(xué)習(xí)是動態(tài)的，不需要人為干預(yù)來做出某些改變。這使得它不那么脆弱，更不依賴于人類專家。
AI作為人工智能未來最大的變革之一，是否能成為一種“趨勢”還未知，因為AI技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都非常高，只有那些滲透到生活場景中的科技公司才有能力去經(jīng)營這一事業(yè)，就比如Facebook的DeepFace人臉庫、2018世界人工智能大會中BAT對于人工智能的布局、科大訊飛的智能語音平臺、極鏈科技Video＋＋的ASMP等。能積累到龐大數(shù)據(jù)規(guī)模的企業(yè)屈指可數(shù)，所以與其說AI與云計算融合是一個科技趨勢，不如說這是一場企業(yè)與企業(yè)之間逐漸拉開距離的長跑。
而在實際應(yīng)用方面，AI主要應(yīng)用在機器視覺、生物識別、編碼遺傳、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)上。云計算則是將服務(wù)器、存儲器、存儲設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)等資源打包成云端，為客戶提供相關(guān)的按使用量付費的模式，大數(shù)據(jù)則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形成的所有數(shù)據(jù)整合起來，用以分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后相關(guān)關(guān)系的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)與云計算是原料與機器之間的關(guān)系，光有大數(shù)據(jù)，那么就只是一堆單純的數(shù)據(jù)而已，而有了云計算，則可以對這些數(shù)據(jù)進行分析，從而變成有用的信息。AI與云計算就是這樣的一種存在，兩者都可以進行計算，但AI進行學(xué)習(xí)，云計算則負責(zé)進行分析。AI現(xiàn)在之所以火爆，就是因為其關(guān)鍵的技術(shù)，那就是深度學(xué)習(xí)，而這項技術(shù)恰恰是在云計算與大數(shù)據(jù)日趨成熟之后才得到實質(zhì)性進展的。2006年是人工智能的一個拐點，因為數(shù)據(jù)量越來越大，計算能力越來越強，過去不實用的到了2006年都逐步進入了實用階段，在通往人工智能的這條路上，大數(shù)據(jù)和云計算則成為了堅固的三角關(guān)系。
在云計算與大數(shù)據(jù)成熟的沃土上誕生的AI可謂是天選之子，隨著新科技時代的到來，人們的生活將會更加緊密地與AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計算等新科技粘連在一起，在這種背景下三者的深度融合無疑會使AI與我們的生活之間聯(lián)系的更加密切。
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