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云計算的人工智能雖然發(fā)展緩慢,但得到更多的關注

云計算 人工智能
隨著IT專業(yè)人士嘗試應用人工智能,許多人將在公有云執(zhí)行此操作。但是,組織從不斷增長的人工智能服務列表中選擇,從AWS、Azure和其他廠商中挑選,并不是一件容易的事。

隨著IT專業(yè)人士嘗試應用人工智能,許多人將在公有云執(zhí)行此操作。但是,組織從不斷增長的人工智能服務列表中選擇,從AWS、Azure和其他廠商中挑選,并不是一件容易的事。

雖然人工智能不再只是在科幻電影中看到,但是該技術對許多企業(yè)IT團隊來說仍然是陌生的。然而,一個采納趨勢是明確的:公有云將是大多數(shù)企業(yè)人工智能工作負載的目的地。

調研機構Forrester Research公司首席分析師Rob Koplowitz說:“這并不是說人工智能不會發(fā)生在人們的數(shù)據(jù)中心的企業(yè)中,但這是一個主要在云端發(fā)生的工作量。”

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一些組織將選擇在內部部署的數(shù)據(jù)中心保留人工智能應用程序,特別是那些包含敏感客戶數(shù)據(jù)的應用程序,因為它們對其他工作負載具有嚴格的安全性或遵從性要求。但是,一般來說,公有云人工智能服務將成為主流模式,Aragon Research公司首席分析師Adrian Bowles對此表示認同。

Bowles表示,云計算是特別適合人工智能的最大原因之一就是實驗。因為大多數(shù)組織仍在探索機器學習,預測分析或自然語言處理等技術的潛在用途,所以他們希望有一個讓他們進行實驗的環(huán)境,而不需要重大的金融投資或風險。

“目前在公有云使用人工智能的企業(yè)中有很大一部分正在使用它作為測試臺,這是一種廉價的入門方式,并找出哪些應用程序將適應不同形式的人工智能。”Bowles說。

公有云平臺,包括Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure,允許組織測試不同的機器學習算法,例如,查看他們的數(shù)據(jù)可能是什么樣的。從那里,組織有兩個選擇:失敗或擴大規(guī)模。

Bowles說:“如果組織的人工智能應用程序失敗了,那么你可以繼續(xù)前進。 如果它可以擴大規(guī)模,那么組織已經處在一個可以快速擴展的地方... 云計算讓組織的實驗得以實現(xiàn)。”

此外,由于可用的資源范圍,組織通常選擇公有云進行人工智能部署。

咨詢和專業(yè)服務機構埃森哲公司人工智能實踐全球主管Nicola Morini-Bianzino說:“在云端,更容易實現(xiàn),組織要從自然語言處理開始,然后,可以將一些數(shù)據(jù)移動到云端,并決定在計算機視覺中進行不同的操作,只需組織在已創(chuàng)建的基礎架構和數(shù)據(jù)創(chuàng)建之上擴展和使用這些API。”

Koplowitz說,公有云還消除了組織對昂貴的專業(yè)硬件投資的需求,這是許多人工智能工作負載所需要的。例如,大多數(shù)主要的公有云提供商現(xiàn)在都提供了基于GPU的云實例,這對于計算密集型人工智能工作負載特別有用。

公有云中人工智能的挑戰(zhàn)

Morini Bianzino說,當然,任何新興技術,其中包括人工智能,都給企業(yè)帶來學習曲線。IT團隊可能不需要人工智能部署他們的底層的云計算基礎設施的檢修,但他們必須以數(shù)據(jù)為中心的心態(tài),在其他方面發(fā)展他們的技能。

對于成功的人工智能部署,IT團隊必須磨練他們的數(shù)據(jù)分析技能,并學習識別大型企業(yè)數(shù)據(jù)集中的某些模式或關系,因為人工智能僅作為企業(yè)提供的數(shù)據(jù)才有價值。

他說:“機器學習算法的價值是組織通過算法推動的數(shù)據(jù)價值的直接函數(shù)。所以如果數(shù)據(jù)不好,算法也不好。”

Bowles認為,數(shù)據(jù)分析技能越來越重要,因為IT團隊追求機器學習。其部分原因是,隨著機器學習,IT系統(tǒng)可以通過接觸數(shù)據(jù)而不是通過重新編程來提高其性能。

醫(yī)療保健IT組PA咨詢管理顧問Lori Brown說,此外,基礎設施管理團隊應該設法打破與開發(fā)人員之間的障礙。管理人員需要更多了解AI應用程序的構建和使用情況,從基礎設施的角度,可以做出更明智的選擇。

Brown說:“隨著IT團隊了解人工智能開發(fā)變化的方式,以及對基礎設施和消費的影響,他們可以更明智地了解將如何購買公有云服務來支持人工智能。”

人工智能挑戰(zhàn)人類的大腦

IT團隊面對人工智能應用的另一個重大挑戰(zhàn)是如何選擇云提供商。隨著供應商以令人眼花繚亂的速度發(fā)布新的云計算人工智能服務,很難知道該從何著手。

如今行業(yè)領先的公有云提供商也已成為主要的人工智能供應商:AWS,Azure,Google和IBM。每個供應商的優(yōu)勢,弱點,以及用例各不相同,但其各自的服務涵蓋幾個常見的人工智能功能:機器學習,圖像識別,自然語言處理和文本到語音功能。而云供應商市場的小眾廠商尚未面臨挑戰(zhàn)。

AWS公司是公有云采用的行業(yè)領導者,在2016的第三次發(fā)明會議上拉開了基于人工智能服務的序幕。

亞馬遜Rekognition為亞馬遜圖像處理提供了一個平臺,亞馬遜波利利用深度的學習將文本轉化為語音,亞馬遜(Amazon) Lex使用與Alexa相同的自動語音識別技術,因此開發(fā)人員可以使用語音和文本構建對話界面。集成AWS各種計算,存儲,內容交付和開發(fā)工具的能力吸引了更多的用戶采用亞馬遜的人工智能套件。

除在應用程序開發(fā)平臺受到歡迎之外,廣受歡迎的亞馬遜Echo智能家居設備還為企業(yè)帶來了與消費者互動的應用程序。

Koplowitz說:“就像人們以前一樣考慮捕捉眼球進行交流的方式一樣,如果聲音成為與計算機進行交互的一種流行的方式,那么在系統(tǒng)中捕獲人們的對話就有很大的價值。去年圣誕節(jié)出售了很多亞馬遜Echo智能家居設備,人們可以通過該設備進行聯(lián)系。”

在今年5月初的會議上,微軟公司呼吁企業(yè)員工使用Microsoft Graph,這項服務可從員工活動中獲得洞察力,以提高生產力并規(guī)劃會議時間,并為項目提供合作伙伴。微軟認知服務提供廣泛的API,可為人工智能開發(fā)人員提供語音,語言,知識,搜索和視覺技術。

微軟的Cortana前端的自然語言理解(NLU)數(shù)字助理提供另一個面向客戶的服務,這主要是針對亞馬遜Alexa和Google助手的相應服務,這也吸引了部分行業(yè)的企業(yè)客戶。

因為這些提供商的服務很受歡迎,為客戶構建人工系統(tǒng)的獨立軟件供應商通常轉向AWS和Azure云計算人工智能服務。Bowles說:“他們幾乎總是在早期提供AWS和Azure,因為他們正在為人工智能創(chuàng)造一個商業(yè)模式。”

了解公有云人工智能服務的選擇

專家們認為,公有云將成為希望運行人工智能工作負載的企業(yè)的游戲規(guī)則,但是通過每個供應商的人工智能服務進行梳理,都能發(fā)現(xiàn)類似的功能。以下是四大云提供商為企業(yè)提供的人工智能服務:

(1)亞馬遜網絡服務

  • Amazon Rekognition:這是一種使用深度學習來檢測和比較對象和面部的圖像識別服務,為開發(fā)人員添加視覺搜索功能和圖像分類的功能
  • 亞馬遜Polly:一種文本到語音服務,可讓應用程序了解終端用戶語音輸入
  • 亞馬遜Lex:基于Alexa技術提供自動語音識別和自然語言理解,用于開發(fā)團隊構建對話用戶界面,交互式應用程序和識別語音的聊天室
  • 亞馬遜機器學習:可視化工具可幫助開發(fā)人員創(chuàng)建機器學習模型,并根據(jù)數(shù)據(jù)和高級數(shù)學算法將預測構建到應用程序中

(2)微軟Azure

  • 微軟的認知服務:基于機器智能實現(xiàn)各種功能的API:自定義搜索功能和實驗室,圖像和視頻處理;用于文本翻譯,語言學分析和對話UI的可定制語音和語言模型;API來將數(shù)據(jù)背景化,構建問題和預測決策

(3)谷歌云平臺

  • 谷歌云的機器學習引擎:基于Google TensorFlow的服務,使開發(fā)人員能夠構建復雜的機器學習模型
  • 機器學習API:使應用程序具有圖像和視頻分析、語音到文本轉換、語言翻譯和文本分析的應用程序的AI功能

(4)IBM Bluemix

  • 沃森開發(fā)人員云:IBM捆綁沃森工具和API。開發(fā)人員可以使用自然語言理解,翻譯語言,執(zhí)行文本和語音分析,從語音轉換文本,分析圖像并從數(shù)據(jù)中獲取洞察力來構建聊天室。

“數(shù)據(jù)將會生活在人工智能的核心,”Koplowitz說,“如果組織的數(shù)據(jù)是其目標,谷歌公司將在組織提供數(shù)據(jù)的世界中處于特殊地位。”

即使發(fā)布了具有挑戰(zhàn)性的Google Home智能家居設備,Bowles還沒有看到谷歌人工智能的采用率達到其承諾水平,或達到其競爭對手的水平。

他說:“但是在谷歌,組織不想在這一點上用任何東西來計算它們,特別是在像人工智能這樣不成熟的領域。”

IBM公司的Bluemix云平臺的未來可能取決于其人工智能的采用。 IBM的沃森API開發(fā)了典型的機器學習,視覺識別和NLU功能,以及文本和新聞故事的外文翻譯和分析。IBM可以在特定行業(yè)中細分市場,比如金融服務,H&R Block公司就是其中的人工智能采用者,醫(yī)療保健行業(yè)也是如此。

Koplowitz表示,IBM沒有智能家居設備,以自然的方式接觸沃森用戶。 “但是有人說,誰會走出去建立一個基于他們的系統(tǒng)的腫瘤服務?”他說。

但不清楚的是,具體的行業(yè)需求超過了這些頂級云提供商提供的廣泛服務。PA 咨詢公司的云專家Jeff Sage說:“有些因素將有助于組織選擇其中一個云供應商。”

供應商現(xiàn)在陷入僵局

盡管云計算服務的承諾如此,IBM和Google也必須將企業(yè)用戶從AWS和Azure吸引到他們的平臺上。由于四家服務提供商之間的整體功能平等,個別提供商的獨特功能通常適用于有專門需求的企業(yè)或開發(fā)人員嘗試該技術。

Koplowitz說:“AWS公司擁有一個偉大的端點,他們有很好的人工智能服務,這就是在部署其應用程序。”基于事實,他們在應用開發(fā)領域已經有了很大的發(fā)展勢頭。

Sage和Brown根據(jù)人工智能趨勢和個人需求,在客戶基礎上調整提供者建議,但他們同意大多數(shù)新功能不會針對特定供應商。

每個云計算提供商使人工智能成為焦點,如果在人工智能服務中脫穎而出,并且將開發(fā)人員吸引到其平臺,那么可以很好地將云計算市場轉移到其平臺上。 Morini-Bianzino說:“未來,云計算的競爭將非常依賴對人工智能的最佳視野。

甚至AWS在云市場的防御可能也不安全,因為其競爭者將人工智能視為打敗AWS公司的未來的一個機會。”

“我認為每個人都在尋找市場中松動的磚塊下手。”Koplowitz說,“而人工智能就將是那個大錘。”

責任編輯:未麗燕 來源: 企業(yè)網D1Net
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