摘要：由此產(chǎn)生的企業(yè)人工智能狀況調(diào)查報(bào)告指出，的組織已經(jīng)部署了某種人工智能。在這個(gè)調(diào)查中，的受訪者預(yù)計(jì)人工智能將遇到障礙。基于人工智能的云計(jì)算到目前為止，本文主要關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)或平臺(tái)即服務(wù)產(chǎn)品，以便企業(yè)部署人工智能的功能。

對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，基于云計(jì)算的人工智能為人工智能技術(shù)的試點(diǎn)和部署提供了最簡(jiǎn)單的途徑。

顯然，人工智能和云計(jì)算的結(jié)合將為那些利用它的公司提供一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。而人們面臨的挑戰(zhàn)在于，將這兩種新興技術(shù)結(jié)合說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。

首先，企業(yè)將會(huì)越來(lái)越多地采用人工智能(AI)。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司的數(shù)據(jù)，人工智能和認(rèn)知系統(tǒng)的收入2017年達(dá)到125億美元，比2016年增長(zhǎng)59.3%。研究公司預(yù)測(cè)，到2020年，人工智能市場(chǎng)每年將增長(zhǎng)54.4%，屆時(shí)市場(chǎng)收入可能會(huì)超過460億美元。

IDC研究主管David Schubmehl表示：“基于認(rèn)知計(jì)算、人工智能和深度學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用是未來(lái)改變消費(fèi)者和企業(yè)工作、學(xué)習(xí)和娛樂的技術(shù)。”他補(bǔ)充說(shuō)：“人工智能系統(tǒng)正在迅速成為IT基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵部分，所有企業(yè)都需要了解和規(guī)劃在組織中采用和使用這些技術(shù)。”

2017年7月，Vanson Bourne公司對(duì)年銷售額超過5000萬(wàn)美元的企業(yè)中的260名IT和業(yè)務(wù)決策者進(jìn)行了調(diào)查。由此產(chǎn)生的“企業(yè)人工智能狀況”調(diào)查報(bào)告指出，80%的組織已經(jīng)部署了某種人工智能。盡管進(jìn)行了初步投資，但有30%的受訪者認(rèn)為，他們?cè)谌斯ぶ悄艿耐顿Y并不足夠，為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，未來(lái)三年需要增加投入。

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但是，盡管企業(yè)可能對(duì)人工智能的潛力充滿熱情，但他們也認(rèn)識(shí)到，技術(shù)的成功部署帶來(lái)了重大的挑戰(zhàn)。在這個(gè)調(diào)查中，91%的受訪者預(yù)計(jì)人工智能將遇到障礙。更具體地說(shuō)，有40%的人認(rèn)為他們沒有合適的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)支持人工智能。此外，34%的人表示他們沒有合適的人才，33%的人表示技術(shù)尚未得到證實(shí)，30%的人表示他們?nèi)狈?shí)施的預(yù)算。

Teradata公司的企業(yè)人工智能狀況調(diào)查報(bào)表

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為了克服這些障礙，許多企業(yè)選擇通過云計(jì)算來(lái)挖掘人工智能服務(wù)。與企業(yè)在自己的數(shù)據(jù)中心部署人工智能的功能相比，這個(gè)決策提供了許多優(yōu)勢(shì)：?

人工智能在云計(jì)算中的好處

在很多方面，云計(jì)算和人工智能似乎是相互建立的，專家預(yù)測(cè)人工智能服務(wù)將成為云計(jì)算供應(yīng)商的未來(lái)的一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。例如，在今年早些時(shí)候，Canalys Research公司預(yù)測(cè)，未來(lái)云計(jì)算市場(chǎng)的增長(zhǎng)將受到云計(jì)算服務(wù)提供商正在開發(fā)的人工智能(AI)平臺(tái)的客戶的推動(dòng)，以開發(fā)新的應(yīng)用程序、流程、服務(wù)和用戶體驗(yàn)。

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很少有企業(yè)(即使是一些規(guī)模較大的企業(yè))有能力進(jìn)行人工智能的基礎(chǔ)研究。但是，所有主要的云計(jì)算供應(yīng)商都在大量投資人工智能研發(fā)。通過利用這些服務(wù)，組織能夠利用人工智能技術(shù)的進(jìn)步，而無(wú)需自己資助研究。另外，利用云計(jì)算人工智能服務(wù)還提供了許多其他好處：

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?采用高級(jí)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施-機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的并行處理能力。為了滿足這種需求，人工智能應(yīng)用程序必須在具有高級(jí)圖形處理單元(GPU)的系統(tǒng)上運(yùn)行。但是，這些系統(tǒng)可能非常昂貴 - 使它們對(duì)于試點(diǎn)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)有些不切實(shí)際。使用云計(jì)算服務(wù)可以讓企業(yè)獲得他們需要的人工智能計(jì)劃資源，同時(shí)只為他們所使用的資源支付費(fèi)用。如果一個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目沒有成功，他們可以很容易地關(guān)閉，而不用擔(dān)心他們需要為昂貴的硬件再支付費(fèi)用。

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?可擴(kuò)展性-當(dāng)企業(yè)在最初的人工智能方面取得成功時(shí)，往往希望擴(kuò)展這些項(xiàng)目。隨著需求的增加，云計(jì)算可以很容易地?cái)U(kuò)大或縮小這些項(xiàng)目規(guī)模。云模型使企業(yè)可以更容易地將技術(shù)的使用范圍擴(kuò)展到組織內(nèi)的其他部門和業(yè)務(wù)部門。

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?易于使用-對(duì)于了解人工智能技術(shù)的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家而言，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈。因此，這些專業(yè)人員的薪酬非常高。許多組織發(fā)現(xiàn)他們找不到或者很難招募人工智能的專業(yè)人才，而在現(xiàn)有員工中開發(fā)和提升人工智能技能需要一定的時(shí)間。然而，主要的云計(jì)算供應(yīng)商正在通過推出人工智能服務(wù)來(lái)滿足這一需求，這些服務(wù)簡(jiǎn)化了創(chuàng)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程，以及將語(yǔ)音、圖像識(shí)別或自然語(yǔ)言處理添加到應(yīng)用程序的過程。這又反過來(lái)有助于企業(yè)克服內(nèi)部人工智能人才缺乏的問題。

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?獲得技術(shù)–Teradata公司進(jìn)行的調(diào)查中，受訪者指出，人工智能技術(shù)還不成熟，每天都在發(fā)生變化。由于他們投資了人工智能研究和開發(fā)，主要的云計(jì)算供應(yīng)商正在定期推出人工智能新的功能。如果企業(yè)為自己的數(shù)據(jù)中心投資人工智能硬件和軟件，他們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)他們的技術(shù)很快就會(huì)過時(shí)。但是使用人工智能的云服務(wù)可以讓組織保持先進(jìn)性。

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?低成本——本文已經(jīng)多次提到過基于云計(jì)算的人工智能的財(cái)務(wù)優(yōu)勢(shì)，但它卻值得重復(fù)。云計(jì)算模型允許組織只為他們?cè)谌斯ぶ悄軕?yīng)用程序部署中使用的計(jì)算資源付費(fèi)。這就消除了企業(yè)支付昂貴的前期資本的需要，允許組織將基礎(chǔ)設(shè)施成本轉(zhuǎn)換為運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，并降低人工智能項(xiàng)目的總體價(jià)格。?

人工智能在云端的挑戰(zhàn)

當(dāng)然，使用基于云計(jì)算的人工智能也帶來(lái)了一些障礙——最明顯的是遵從性和安全性。

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目前，企業(yè)正在采用人工智能技術(shù)的較大原因之一是執(zhí)行預(yù)測(cè)分析。他們正在使用云計(jì)算服務(wù)來(lái)構(gòu)建和培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以幫助他們獲得有價(jià)值的可操作的見解。

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但是這些模型只有在提供大量數(shù)據(jù)時(shí)才有用。而且在某些情況下，這些數(shù)據(jù)可能是敏感的，需要應(yīng)對(duì)潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊，并遵從相關(guān)法規(guī)的管轄。在一些行業(yè)中，組織可能被阻止在云端處理或存儲(chǔ)某些種類的數(shù)據(jù)。世界上一些地區(qū)也限制了某些類型的數(shù)據(jù)在地理上駐留的地方。

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因此，在部署云端的人工智能服務(wù)之前，組織需要確保他們具有足夠的安全措施來(lái)保護(hù)有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并且滿足所有的合規(guī)要求。他們不能簡(jiǎn)單地認(rèn)為云計(jì)算提供商具有必要的安全措施，因?yàn)槠髽I(yè)將分擔(dān)安全責(zé)任。

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另外，了解各種可用的人工智能云服務(wù)可能會(huì)非常混亂。云計(jì)算供應(yīng)商使用了許多不同的術(shù)語(yǔ)：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。不同的供應(yīng)商有時(shí)會(huì)使用這些術(shù)語(yǔ)來(lái)表示不同的東西。

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了解一個(gè)特定的人工智能云服務(wù)是否能夠滿足需求的較好方法就是進(jìn)行嘗試。大多數(shù)供應(yīng)商通過免費(fèi)或廉價(jià)的試用期來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。但是，這個(gè)試用的過程需要一些時(shí)間。?

基于人工智能的云計(jì)算

到目前為止，本文主要關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)(IaaS)或平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)產(chǎn)品，以便企業(yè)部署人工智能的功能。

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許多云計(jì)算供應(yīng)商也在挖掘人工智能，使他們現(xiàn)有的IaaS、PaaS和軟件即服務(wù)(SaaS)產(chǎn)品更好得到應(yīng)用。

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例如，Amazon公司提供了一個(gè)名為Macie的服務(wù)，它使用人工智能來(lái)幫助保護(hù)存儲(chǔ)在其S3云存儲(chǔ)服務(wù)上的數(shù)據(jù)。Oracle公司正在將人工智能技術(shù)納入其數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，以創(chuàng)建一個(gè)能夠管理和調(diào)整自身的自治數(shù)據(jù)庫(kù)。Salesforce公司將其Einstein AI嵌入到所有企業(yè)SaaS產(chǎn)品中。許多其他SaaS供應(yīng)商正在將人工智能功能整合到他們的解決方案中。

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最后，即使是那些不直接使用基于云計(jì)算的人工智能服務(wù)的公司也可能最終會(huì)利用某種形式的云端人工智能，因?yàn)槿斯ぶ悄軐⒊蔀榛谠朴?jì)算的軟件的一部分。根據(jù)Gartner公司的預(yù)測(cè)，到2020年，人工智能技術(shù)將幾乎滲透到每一個(gè)新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中，而這對(duì)于基于云計(jì)算的企業(yè)軟件來(lái)說(shuō)尤其如此。?

基于云端的人工智能服務(wù)

準(zhǔn)備好開始使用云端的人工智能的企業(yè)有許多可用選項(xiàng)。所有主要云計(jì)算供應(yīng)商都在提供人工智能服務(wù)，而其他一些公司已經(jīng)宣布或推出了云端的人工智能服務(wù)。以下的列表提供了一些最值得人們關(guān)注的云端人工智能解決方案的概述：

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(1)亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

?Lex -采用與亞馬遜Alexa相同的技術(shù)，Lex允許開發(fā)人員創(chuàng)建聊天機(jī)器人和對(duì)話界面。

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?Polly-Polly是一個(gè)文本轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音服務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)來(lái)產(chǎn)生逼真的語(yǔ)音。

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?Rekognition -Rekognition使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析圖像，識(shí)別對(duì)象、面孔、場(chǎng)景和名人，并標(biāo)記令人反感的內(nèi)容。

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?機(jī)器學(xué)習(xí)-亞馬遜公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家用于指導(dǎo)其業(yè)務(wù)決策的相同技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)提供創(chuàng)建模型和獲取預(yù)測(cè)的工具。

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?Apache MXNet-該服務(wù)通過Gluon界面簡(jiǎn)化了向應(yīng)用程序添加深度學(xué)習(xí)的過程。

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?TensorFlow-雖然TensorFlow是谷歌公司創(chuàng)建的工具，但用戶也可以在AWS云平臺(tái)上運(yùn)行這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。

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?Deep Learning AMIs - Deep Learning AMIs是預(yù)先配置的人工智能實(shí)例，可通過Amazon Linux或Ubuntu進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。

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(2)微軟Azure

?機(jī)器學(xué)習(xí)-微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)包含開發(fā)人員為其應(yīng)用程序添加人工智能功能所需的所有工具，包括Machine Learning Studio開發(fā)環(huán)境，Spark，Docker，Cognitive Toolkit，TensorFlow，Caffe等。

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?Bot Service-此服務(wù)旨在簡(jiǎn)化創(chuàng)建聊天機(jī)器人的過程。

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?認(rèn)知服務(wù)-這種API集合允許開發(fā)人員將視覺、知識(shí)、語(yǔ)言、語(yǔ)音，以及高級(jí)搜索功能添加到他們的應(yīng)用程序中。

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(3)谷歌云(Google Cloud)

?云計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)引擎-基于谷歌公司的TensorFlow框架，此服務(wù)允許用戶構(gòu)建和訓(xùn)練模型以生成預(yù)測(cè)。

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?自然語(yǔ)言API-此REST API可以提取信息、理解情感、解析意圖等等。

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?語(yǔ)音API-這種語(yǔ)音識(shí)別工具可將音頻轉(zhuǎn)換為超過110種不同語(yǔ)言的文本。

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?翻譯API-翻譯API可以快速將文本從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。

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?視覺API-使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該服務(wù)可以分析圖像內(nèi)容并對(duì)其進(jìn)行分類。

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(4)IBM Bluemix

?沃森(Watson)-IBM公司將所有人工智能服務(wù)(它稱為“認(rèn)知計(jì)算”)歸類為沃森(Watson)品牌。它包括用于構(gòu)建聊天機(jī)器人、視覺識(shí)別、發(fā)現(xiàn)、自然語(yǔ)言理解、發(fā)現(xiàn)新聞、知識(shí)工作室、文檔轉(zhuǎn)換、語(yǔ)音到文本、文本到語(yǔ)音、語(yǔ)言翻譯器、自然語(yǔ)言分類器、檢索和排序、個(gè)性洞察的對(duì)話、虛擬代理服務(wù)，以及音頻分析儀服務(wù)。