舞动云上的人工智能，为何AWS、Microsoft、Google都将其视为瑰宝？

撰文：T客汇 杨丽

近日，re: invent开发者大会上，AWS宣布提供AI SaaS服务，并推出三大人工智能服务：图像识别服务“Rekognition”，语音合成服务“Amazon Polly”，以及可用于构建多步对话功能的聊天应用“Lex”。

谷歌DeepMind的AlphaGo在今年3月的人机大战中一举成名。

微软则在Office365、Azure云、Dynamics365上布局人工智能。

IBM的Waston在智力竞赛《危险边缘》中出色表现也家喻户晓，用于金融和医疗场景下的智能预测。

Apple的Siri利用自然语言处理来识别语音命令。

Facebook的 学习面部识别算法能够快速准确地识别出人脸。

国内，学习AWS归来的阿里云也不甘示弱。据统计，今年双11阿里人工智能服务“双11”承接占比超95%，阿里小蜜累计接待消费者数超632万，相当于5.2万客服小二连续工作24小时。

几乎所有的大型科技公司都不约而同将目光转向了人工智能。

……

如果将人工智能投入云计算市场呢？

在过去数年中，云计算已经成为现代软件解决方案的主流趋势，像网站或数据库一样稀松平常。目前，云计算市场的赛道上已出现众多选手，亚马逊，微软，谷歌和IBM处于领跑地位。此外，阿里云也同样遥遥领先。既然云市场格局已基本稳固，那么是否其他一项黑马技术冲破现有局面呢？

有的，这就是人工智能。

人工智能的到来，带给人们无穷的想象空间。这项技术不仅可以提升现有云平台供应商的竞争壁垒，还有可能激发出新一代的云计算技术。

实际上，人工智能技术已经服务人类很久了，好的人工智能技术往往让我们感觉不到它的存在。例如，知识图谱、自然语言处理、机器翻译、语音识别、图像识别等均为人工智能技术广泛应用的场景。

技术专家Jesus Rodriguez提到，下一代云计算将由AI（人工智能）所驱动。那么，人工智能究竟能否成为下一代云计算的驱动力量？

作为一种技术趋势，人工智能不仅缔造了全新一代的编程框架，还影响了新一代需要大规模运行AI程序的硬件技术。

为何移动化和物联网做不到的事情，人工智能却办到了？

目前出现的一些变革性技术趋势如移动化或物联网，都还没有对云计算格局产生颠覆性的影响，而人工智能技却可以影响新一代的云计算基础架构。

仔细梳理移动化或物联网与人工智能之间的差异，我们就会发现如下几点：

在云平台之上，移动和物联网技术通过移动应用或物联网设备，以后端云服务的形式体现出来。这么说来，云平台并不需要提供移动应用或物联网设备，而是要具备实现这些解决方案的后端云服务能力。

与该模型相对应的是，嵌入了AI技术的应用程序不仅需要复杂的后端服务，还得要优化运行需要大量AI解决方案的GPU。例如，新一代人工智能云平台可跨越数百个按需配置了最佳GPU性能的节点，从而部署 学习框架（如TensorFlow或Torch）编写的程序。

过去数年间，全球各大云平台供应商不断加深对嵌入人工智能的投入。随着技术的不断成熟，谷歌，亚马逊，微软和IBM开始逐渐将人工智能技术嵌入到PaaS解决方案中。

在Jesus Rodriguez看来，当前云上的人工智能可分为以下两个方向：

1.云端 学习平台（Cloud Machine Learning Platforms）

像微软的Azure云，AWS，谷歌云，都通过构建一种机器学习模型将人工智能嵌入到云平台中。

2.人工智能云服务（AI Cloud Services）

像IBM的Waston，微软的认知服务，谷歌的Cloud Vision或自然语言API，都可通过简单的API调用，嵌入先进的AI技术或认知云计算能力，这种模式无需在AI基础架构上投入重金。

而随着AI技术的不断演变，云平台将从简单支持AI能力的层面，演变成为一整套完整的AI程序。

“人工智能先行”（AI First）成为必然

KPCB研究数据显示：全球智能手机用户数比上年增长21%，去年增长31%，增速放缓；在经过5年高增长后，2015年全球智能手机出货量增长10%。这说明，移动互联网用户增速已经首次放缓。

移动互联网从硬件到工具再到内容，整个移动互联网产业链已非常成熟，想要从中再寻求新的创新机会实为少数。因此，从“移动先行”到“人工智能先行”成为必然。

在未来，“人工智能先行”是围绕人工智能而建立的新一代云计算模式。围绕这个模型，我们通常有以下5方面问题需要强调：

1．支持主流AI框架。下一代云计算平台可以运行在一些主流框架如TensorFlow, Caffe, Theano, Torch等平台上运行 学习或者人工智能应用程序，这跟当前支持浏览器应用程序或后台进程为同一原理。从这个角度而言，AI优先的云计算不应该被限制在单独的AI框架之中，而是应该支持各类被全球开发者广泛运用的 学习框架。

2.GPU（图形处理器）优化下的基础架构。为了灵活运行复杂的AI进程，新一代云计算基础架构必须支持针对快速计算而进行优化的GPU环境。目前，人们已经进行了相关的初步努力，如微软将N系列GPU实例作为Azure云平台的一部分。

3.管理工具。当前 学习和AI框架的最大挑战之一就是缺乏操作管理工具。而下一代的云计算平台，其特殊之处就在于：通过提供先进的工具，管控部署在自身基础架构上的AI程序。

4.人工智能优先的基础架构服务。下一代云计算平台将不仅能搭建嵌入人工智能技术的基础架构，还可实现AI技术在基础架构和平台服务上的优先地位。未来，AI将成为提升如存储，计算，或安全等云服务智能化的关键因素。。

5.与主流PaaS服务相集成。为了构建先进的人工智能应用程序，下一代云计算平台应该提供AI和 学习框架之间的无缝集成，以及包括在云平台之内的现有云服务目录。

云计算助力人工智能技术快速发展，反过来，人工智能也将借助云计算的臂膀充分发挥自身价值。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。