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      還以為AI離你很遙遠?

      還以為AI離你很遙遠?

      全球公有云的領(lǐng)導者非亞馬遜莫屬,不過其它公司也在想方設(shè)想超越,其中關(guān)鍵的一點就是對 AI 服務(wù)的應(yīng)用。最近彭博社一篇文章,認為各行業(yè)對 AI,特別是基于云端的智能服務(wù)的需求日益增多,很可能是云計算最新的戰(zhàn)場。

      濟寧果殼科技

      2017-04-10 12:12:42

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      去年十月,德國一家名為 Deschutes 的啤酒廠在釀酒時發(fā)現(xiàn),啤酒沒有在尋常的溫度下發(fā)酵。不過幸運的是,一個軟件系統(tǒng)觸發(fā)了警告,問題也得以順利解決。釀酒師 Brian Faivre 后來說:“最壞的情況是要廢棄掉一整批酒。” 這無疑是一場災(zāi)難。
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      那款發(fā)現(xiàn)溫度異常的軟件來自微軟,它使用了名為機器學習的人工智能技術(shù)。這沒什么了不起的,但有趣的是,Deschutes 是從微軟的云計算服務(wù)中,直接在網(wǎng)上租用的這個軟件。Deschutes 每天都會使用該系統(tǒng),決定什么時候停止一部分釀造過程,并開始下一個,這樣可以節(jié)省時間,同時生產(chǎn)更好的啤酒。

      它只是眾多使用微軟、亞馬遜和 Google 的 AI 工具和云服務(wù)的公司之一。其它例子還有,C-SPAN 用亞馬遜圖像識別技術(shù),自動識別電視節(jié)目中演講者的角色;美國保險公司 USAA 計劃使用 Google 類似的技術(shù),評估車禍和洪水造成的損害,而不需要理算人員去現(xiàn)場;美國心臟協(xié)會在用亞馬遜語音識別,開發(fā)聊天機器人。

      AI 軟件需要數(shù)千的處理器和大量的電力,這只有一些大型的科技公司才能負擔得起。就像早期的 Google 系統(tǒng),耗資超過 100 萬美元,使用了約 1000 臺計算機,這可不是誰都玩得起的。

      Deschutes 沒有時間也沒有這樣的技術(shù),而且它要的是釀造啤酒,又不是數(shù)據(jù)中心。所以,越來越合理的是也,微軟,亞馬遜和 Google 這樣的公司開始提供在線 AI 軟件。

      讓 AI 變得人人可用,是云計算的最新戰(zhàn)場

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      新一代的應(yīng)用需要更加強大的數(shù)據(jù)科學和機器學習技術(shù),而提供這種工具的競爭也越來越激烈。

      亞馬遜現(xiàn)在是公有云的領(lǐng)導者,不過各家都有其優(yōu)勢。Google 的 AI 工具聲譽很高,微軟有很強的企業(yè)服務(wù)基礎(chǔ),而亞馬遜的優(yōu)勢在于,多數(shù)企業(yè)云端的數(shù)據(jù)都是在 AWS 中。

      IDC 研究人員稱,讓強大的 AI 軟件變得人人可用,才是云計算的最新戰(zhàn)場,這也會決定哪家會成為云基礎(chǔ)設(shè)施市場的最終贏家。

      公共云的三家領(lǐng)頭公司已經(jīng)開放了語音和圖像識別等功能,讓各家公司在自己的應(yīng)用中嵌入 AI。比如,微軟提供了 25 種不同的功能,其中就包括可以感受情感,理解意圖的認知軟件。亞馬遜在去年 11 月份推出了類似的工具,其 Rekognition 可以識別圖像的內(nèi)容,Polly 能將文本轉(zhuǎn)換為語音,基于 Alexa 的 Lex 則可用語音和文本識別來構(gòu)建對話機器人。

      為了對銷售周期和產(chǎn)品開發(fā)的各個方面進行更好的分析,優(yōu)化和預(yù)測,越來越多的公司在嘗試深度學習這樣的技術(shù)。IDC 預(yù)計,未來五年在認知系統(tǒng)和 AI 上的支出,將每年增長 55%,而基于云的部分應(yīng)該增長的更快。

      比如,Pinterest 在用亞馬遜的圖像識別服務(wù),讓用戶拍一個物品,比如鞋子,然后找到類似的鞋。印度的學校在使用微軟的 Azure 機器學習,來預(yù)測哪些學生可能會輟學;印度的農(nóng)民也在基于對季風數(shù)據(jù)的分析,來確定何時種植作物。強生則在使用 Google 的招聘機器學習算法,來分析候選人的技能、偏好、資歷,從而匹配最好的崗位。

      亞馬遜 AWS 深度學習和 AI 部門的總經(jīng)理 Matt Wood 認為:時機成熟的時候,深度學習會是 EC2(彈性計算)最受歡迎的特點之一。

      Google 進入公有云市場偏晚,但希望憑自己在 AI 上的經(jīng)驗和大量計算資源迎頭趕上。為此,它成立了一個新的 “高級解決方案實驗室”,讓外部公司參與 Google 為自己的員工設(shè)計的機器學習專家培訓課程。USAA 最早加入的公司之一,它憑借 Google 的工程師為金融服務(wù)公司開發(fā)軟件。

      當然,并不是所有人都對云端的 AI 市場十分確定。畢竟,一些公司的大量數(shù)據(jù)仍然存儲在內(nèi)部,將其移動到云端既昂貴又耗時。AI 算法與數(shù)據(jù),相比之下前較者更容易獲得。

      不過亞馬遜的 Wood 并不同意,他注意到外界對公司的 Snowball 需求越來越多,這項服務(wù)能將大量信息傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。去年 11 月,亞馬遜還推出了一款名為 Snowmobile 的 18 輪卡車,可以一次轉(zhuǎn)移 100PB 的數(shù)據(jù)。
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      以挪威電力公司 eSmart Systems AS 為例,它開發(fā)的無人機可以用于拍攝電力設(shè)備。它會開發(fā)自己的算法,來分析影像數(shù)據(jù),尋找需要修理的設(shè)施。但它租用了微軟的 Azure 云服務(wù),從而獲得分析所需的計算能力。

      對于那些不想在計算能力上花太多精力的公司來說,云計算確實可能更合適,這也可以縮短 AI 應(yīng)用的過程。而這也讓各云計算公司看到了商機,隨著市場增長和競爭加劇,每家公司都將發(fā)揮自己的優(yōu)勢。

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