如今，人工智能與云計算正在開始結合，并將在業(yè)務可擴展性方面將改變整個游戲規(guī)則。人工智能(AI)和云計算的結合并不是一種簡單的技術工作，人們迫切希望將這兩個主題合并成一個主題。

2017年底，人工智能市場規(guī)模約為25億美元，全球的人工智能市場規(guī)模預計在2025年底前將達到600億美元，并且是目前全球增長最快的市場之一。另一方面，云計算產業(yè)已經走過了從炒作到廣泛采用的道路，并且日趨成熟。

目前的公共云計算行業(yè)的市場規(guī)模已超過2000億美元，預計到2025年將超過1,2500億美元。因此，隨著云計算行業(yè)推動人工智能市場增長，人們對人工智能應用的預測會是保守的嗎?

開放的人工智能

自從自由軟件運動的精神領袖Richard Stallman創(chuàng)建GNU通用公共許可證以來，已經有25年的時間，該許可證催生了一代開源軟件項目。而開源軟件和免費軟件使谷歌和亞馬遜等企業(yè)能夠創(chuàng)建大量的服務器群，但如果他們不得不支付許可費用，想得到現(xiàn)在這樣的發(fā)展是不可能的。人工智能終于蓬勃發(fā)展，這在很大程度上歸因于云計算。

云計算對人工智能模型有兩方面的基礎：首先，考慮到這些公司使用的數(shù)據(jù)集如果不是用于云計算，那么它們將無法訪問;其次，因為只有云計算可以幫助企業(yè)通過以可承受的成本向多個客戶提供這種數(shù)據(jù)密集型服務所需的規(guī)模。

當然，阻礙人工智能達到臨界的最大因素之一是企業(yè)內部缺乏編程能力的人員。這意味著，雖然企業(yè)可能知道如何使用人工智能，但他們沒有辦法構建應用程序或算法來產生他們渴望的結果。

云計算改變了這一點，因為這意味著多年的研究和工具可供開發(fā)人員用于創(chuàng)建人工智能解決方案。這可以徹底改變企業(yè)的規(guī)模，因為這些創(chuàng)業(yè)公司正在構建令人興奮的人工智能新的功能，并且有無限的資源正在等待在云端利用。

如今，已有一些成功案例在使用人工智能尋找解決現(xiàn)有問題的新方法。

Veritone公司利用基于云計算的認知計算平臺為人工智能開發(fā)了一個操作系統(tǒng)，該平臺分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)集。Veritone公司認為，只有向所有企業(yè)、機構和個人開放(目前全球80%的數(shù)據(jù)無法被機器讀取)，其“認知云”平臺的全部潛力才會被釋放。

在另一個例子中，Quantifi公司是一家使用基于人工智能和機器學習的分析軟件來優(yōu)化企業(yè)數(shù)字廣告布局的公司，該公司采用人工智能和云計算技術，并迅速擴大規(guī)模。除了以節(jié)點速度分析數(shù)據(jù)集的能力外，該模型還釋放了人工智能和云計算的“測試和學習”能力。

Quantifi公司的客戶可以利用從數(shù)千個其他數(shù)字廣告實驗中收集的數(shù)據(jù)的能力，這意味著他們可以快速交付結果并大規(guī)模增長。如果沒有云計算，這將不可能實現(xiàn)。而采用云計算將使Quantifi公司能夠不斷向現(xiàn)有的數(shù)據(jù)池添加新的信息。

這些例子說明了人工智能是如何用于理解大量數(shù)據(jù)的，而擁有這些技能的公司可以快速擴展，因為它們正在產生其他企業(yè)想要實現(xiàn)但無法實現(xiàn)的結果。

Alexa促進企業(yè)遷移到云端

除了通過人工智能和機器學習使用全球數(shù)據(jù)資源創(chuàng)建新的收入驅動因素的創(chuàng)業(yè)公司之外，全球四大超級云計算廠商在過去幾年中都宣稱對人工智能感興趣。

人工智能需要大量的計算能力，因此具有近乎無限的計算機和數(shù)據(jù)處理能力的公共云是構建這些應用程序的理想場所。亞馬遜、微軟、谷歌、IBM等公司的目標是創(chuàng)建企業(yè)可以使用的創(chuàng)新人工智能應用程序。因此，通過其公共云生態(tài)系統(tǒng)增加了流量。

超級規(guī)模的廠商對人工智能的投資確切證明了其技術與云計算密不可分。IBM公司的沃森的自然語言搜索已被用于開發(fā)認知零售以及癌癥患者的DNA分析。

此外，流行的語音識別解決方案Amazon Echo已經實現(xiàn)了從廚房到企業(yè)研發(fā)實驗室的飛躍。與Hive和Nest公司等智能溫控器制造商合作意味著用戶可以使用Alexa來升溫或降溫，在今年晚些時候，豐田汽車的司機能夠向Alexa詢問新的更新內容，建立購物清單，并通過車輛控制連接的智能家居設備。

利用這些基于人工智能的平臺進行創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)量增多意味著投資于認知技術能力的意愿。這是云計算解決人工智能問題的一個例子，也就是說沒有足夠的企業(yè)擁有使用的技能。而前面所提到的第二個主要挑戰(zhàn)是非結構化數(shù)據(jù)。

在處理機器時，分析的質量和結果將取決于企業(yè)輸入算法的數(shù)據(jù)的質量。Talend公司的云計算和大數(shù)據(jù)軟件等解決方案使企業(yè)能夠保持從輸入數(shù)據(jù)到洞察信息的數(shù)據(jù)質量。鑒于人工智能的需求本質，使用它的企業(yè)必須具備強大的云計算戰(zhàn)略以及正確優(yōu)化其所需的軟件。