時(shí)間：2017-06-26 15:27:58 點(diǎn)擊：次
來(lái)源：中國(guó)電子商務(wù)物流服務(wù)網(wǎng) 作者：

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雖然人工智能已經(jīng)不再只是科幻影片中的話題,，但這項(xiàng)技術(shù)對(duì)許多企業(yè)的IT團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)仍顯陌生,。盡管如此，在應(yīng)用方面的一個(gè)趨勢(shì)卻非常明顯：公共云是大多數(shù)企業(yè)處理人工智能工作負(fù)載的首選,。

弗雷斯特研究公司的首席分析師羅布·科普洛維茨（RobKoplowitz）說(shuō)：“我倒不是說(shuō),，人工智能不會(huì)出現(xiàn)在企業(yè)的數(shù)據(jù)中心,，但是這種工作負(fù)載將主要出現(xiàn)在云端,。”

一些企業(yè)組織會(huì)選擇將人工智能應(yīng)用軟件（尤其是含有敏感客戶數(shù)據(jù)的那些應(yīng)用軟件）保留在內(nèi)部，就跟它們出于嚴(yán)格的安全或合規(guī)要求對(duì)待其他工作負(fù)載那樣,。不過(guò)總的來(lái)說(shuō),，公共云人工智能服務(wù)將是一種主流模式。

云特別適合人工智能,，最主要的原因之一就是可進(jìn)行嘗試,。由于大多數(shù)企業(yè)組織仍在探究機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析或自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的潛在用途,，它們想要一種環(huán)境讓自己可進(jìn)行嘗試,，沒(méi)有相當(dāng)大的經(jīng)濟(jì)投入或風(fēng)險(xiǎn)。

在眼下將公共云用于人工智能的企業(yè)中,，很大一部分將公共云用作試驗(yàn)床――這種成本低廉的方式便于開(kāi)始入手,，便于搞清楚哪些應(yīng)用適合不同形式的人工智能。

比如說(shuō),，公共云平臺(tái)讓企業(yè)組織得以試用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，看看使用數(shù)據(jù)可以取得怎樣的效果。之后,，企業(yè)組織可以在兩條路之間作一選擇：及時(shí)叫?；驍U(kuò)大規(guī)模。

如果你的人工智能應(yīng)用軟件將失敗,，隨后你可以改而嘗試另外的應(yīng)用軟件,。如果擴(kuò)大規(guī)模，那么你已經(jīng)處于能迅速擴(kuò)展的境地……云解放了你,，可以進(jìn)行這種嘗試,。”

此外，企業(yè)組織之所以常常選擇公共云來(lái)部署人工智能,，是由于有眾多資源可供使用,。

咨詢(xún)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司埃森哲的人工智能業(yè)務(wù)全球負(fù)責(zé)人妮古拉·莫里尼－比安齊諾（NicolaMorini-Bianzino）說(shuō)：“在云端，說(shuō)‘我準(zhǔn)備從一些自然語(yǔ)言處理開(kāi)始入手’來(lái)得比較容易,。然后,，你可以將一部分?jǐn)?shù)據(jù)移到云端，決定搞計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的不同應(yīng)用,，只管在你已經(jīng)創(chuàng)建的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)上擴(kuò)展和使用那些API,。”

公共云還讓企業(yè)組織不需要購(gòu)置許多人工智能工作負(fù)載所需的那種價(jià)格不菲的專(zhuān)用硬件。比如說(shuō),，如今大多數(shù)大牌公共云提供商提供基于GPU的云實(shí)例,，這些特別適用于計(jì)算密集型人工智能負(fù)載。

公共云人工智能面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)然,，任何新興技術(shù)（包括人工智能）都給企業(yè)出了一道學(xué)習(xí)難題,。IT團(tuán)隊(duì)可能不需要為部署人工智能全面改動(dòng)底層的云基礎(chǔ)設(shè)施,，但是它們得從其他方面完善技能組合，奉行一種更加以數(shù)據(jù)為中心的理念,。

想成功地部署人工智能,，IT團(tuán)隊(duì)就得磨礪其數(shù)據(jù)分析技能，學(xué)會(huì)識(shí)別龐大企業(yè)數(shù)據(jù)集當(dāng)中的某些模式或關(guān)系,，因?yàn)槿斯ぶ悄艿膬r(jià)值完全取決于饋送給它的數(shù)據(jù),。

[機(jī)器學(xué)習(xí)]算法的價(jià)值與你讓算法處理的那些數(shù)據(jù)的價(jià)值直接有關(guān)。所以,，要是數(shù)據(jù)不好,，算法也不好。

IT團(tuán)隊(duì)在搞機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí),，數(shù)據(jù)分析技能越來(lái)越重要,。一方面是由于，就機(jī)器學(xué)習(xí)而言,，IT系統(tǒng)能夠通過(guò)接觸數(shù)據(jù)而不是通過(guò)重新編程來(lái)不斷提升性能,。

此外，基礎(chǔ)設(shè)施管理團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該竭力與開(kāi)發(fā)人員一道消除障礙,。管理員越深入了解人工智能應(yīng)用程序是如何構(gòu)建和使用的,，從基礎(chǔ)設(shè)施的角度來(lái)看他們所做的選擇就越明智。

由于[IT團(tuán)隊(duì)]明白人工智能發(fā)展方面的變化,，以及這給基礎(chǔ)設(shè)施及使用帶來(lái)的影響,，他們?cè)谌绾钨?gòu)買(mǎi)公共云服務(wù)來(lái)支持人工智能方面會(huì)變得更明智。

挑選你的“大腦”

IT團(tuán)隊(duì)在人工智能應(yīng)用方面面臨的另一大挑戰(zhàn)是,，如何選擇一家稱(chēng)心如意的云提供商,。由于諸多廠商以讓人眼花繚亂的速度發(fā)布新的人工智能服務(wù)，很難知道該從哪里入手,。

各大公共云提供商還變成了主導(dǎo)性的人工智能廠商：每家廠商的優(yōu)點(diǎn),、弱點(diǎn)和使用場(chǎng)合各不相同，但是它們各自提供的服務(wù)涵蓋幾項(xiàng)常見(jiàn)的人工智能特性：機(jī)器學(xué)習(xí),、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和文本轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音等功能,。

AWS是公共云采用方面的領(lǐng)頭羊,，它在2016年的re:Invent大會(huì)上就展示了三項(xiàng)基于人工智能的服務(wù)。亞馬遜Rekognition提供了圖像處理平臺(tái),，亞馬遜Polly使用深度學(xué)習(xí)將文本轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音,，而亞馬遜Lex使用了與Alexa同樣的自動(dòng)化語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，那樣開(kāi)發(fā)人員就能用語(yǔ)音和文本構(gòu)建對(duì)話式界面,。能夠整合AWS的各個(gè)計(jì)算,、存儲(chǔ),、內(nèi)容交付和開(kāi)發(fā)工具，這種吸引力對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)不亞于亞馬遜人工智能套件本身,。

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