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據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據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據集。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%的數據無法被機器讀取),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)點速度分析數據集的能力外,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千個其他數字廣告實驗中收集的數據的能力,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。而采用云計算將使Quantifi公司能夠不斷向現有的數據池添加新的信息。
這些例子說明了人工智能是如何用于理解大量數據的,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)想要實現但無法實現的結果。
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據資源創(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據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)是非結構化數據。
在處理機器時,分析的質量和結果將取決于企業(yè)輸入算法的數據的質量。Talend公司的云計算和大數據軟件等解決方案使企業(yè)能夠保持從輸入數據到洞察信息的數據質量。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。
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