云計算、大數據與AI殊途同歸，不如融為一體？

　　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與大數據之間的關(guān)系，也弄明白了什么是ML和DL，但是一個(gè)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(gè)問(wèn)題其實(shí)還是比較復雜的，簡(jiǎn)單的說(shuō)AI(Artificial Intelligence)是利用計算機來(lái)對人的意識、思維信息過(guò)程、智能行為進(jìn)行模擬(如學(xué)習、推理、思考、規劃等)和延伸，使計算機能實(shí)現更高層次的應用。ML(Machine Learing)是AI下的一個(gè)子集，簡(jiǎn)單的理解一下就是從數據中學(xué)習的AI叫做機器學(xué)習，機器學(xué)習是指從一系列的原始數據中提取人們可以識別的特征，然后通過(guò)學(xué)習這些特征，最終產(chǎn)生一個(gè)模型。而DL(Deep Learning)是ML的一個(gè)子集，用復雜、龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習，也是機器學(xué)習里面現在比較火的一個(gè)Topic，目前在圖像、語(yǔ)音等富媒體的分類(lèi)和識別上取得了非常好的效果。

　　綜合來(lái)說(shuō)，可以理解為：所有的機器學(xué)習都是人工智能，但不是所有的人工智能都是機器學(xué)習。例如，符號邏輯、規則引擎、專(zhuān)家系統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。將機器學(xué)習與知識圖和專(zhuān)家系統分開(kāi)的一個(gè)方面是它在暴露于更多數據時(shí)修改自身的能力;即機器學(xué)習是動(dòng)態(tài)的，不需要人為干預來(lái)做出某些改變。這使得它不那么脆弱，更不依賴(lài)于人類(lèi)專(zhuān)家。

　　AI作為人工智能未來(lái)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)需要的數據樣本和硬件投入都非常高，只有那些滲透到生活場(chǎng)景中的科技公司才有能力去經(jīng)營(yíng)這一事業(yè)，就比如Facebook的DeepFace人臉庫、2018世界人工智能大會(huì )中BAT對于人工智能的布局、科大訊飛的智能語(yǔ)音平臺、極鏈科技Video++的ASMP等。能積累到龐大數據規模的企業(yè)屈指可數，所以與其說(shuō)AI與云計算融合是一個(gè)科技趨勢，不如說(shuō)這是一場(chǎng)企業(yè)與企業(yè)之間逐漸拉開(kāi)距離的長(cháng)跑。

　　而在實(shí)際應用方面，AI主要應用在機器視覺(jué)、生物識別、編碼遺傳、專(zhuān)家系統、機器人學(xué)上。云計算則是將服務(wù)器、存儲器、存儲設備以及網(wǎng)絡(luò )等資源打包成云端，為客戶(hù)提供相關(guān)的按使用量付費的模式，大數據則是將結構化數據和非結構化數據形成的所有數據整合起來(lái)，用以分析發(fā)現數據背后相關(guān)關(guān)系的信息資產(chǎn)。

　　大數據與云計算是原料與機器之間的關(guān)系，光有大數據，那么就只是一堆單純的數據而已，而有了云計算，則可以對這些數據進(jìn)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(jìn)行計算，但AI進(jìn)行學(xué)習，云計算則負責進(jìn)行分析。AI現在之所以火爆，就是因為其關(guān)鍵的技術(shù)，那就是深度學(xué)習，而這項技術(shù)恰恰是在云計算與大數據日趨成熟之后才得到實(shí)質(zhì)性進(jìn)展的。2006年是人工智能的一個(gè)拐點(diǎn)，因為數據量越來(lái)越大，計算能力越來(lái)越強，過(guò)去不實(shí)用的到了2006年都逐步進(jìn)入了實(shí)用階段，在通往人工智能的這條路上，大數據和云計算則成為了堅固的三角關(guān)系。

　　在云計算與大數據成熟的沃土上誕生的AI可謂是天選之子，隨著(zhù)新科技時(shí)代的到來(lái)，人們的生活將會(huì )更加緊密地與AI技術(shù)、大數據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(wú)疑會(huì )使AI與我們的生活之間聯(lián)系的更加密切。