相信大家都聽(tīng)說(shuō)過(guò)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能，并且它們之間好像互相有關(guān)系：一般談云計(jì)算的時(shí)候會(huì)提到大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)提人工智能、談人工智能的時(shí)候會(huì)提云計(jì)算……三者之間相輔相成又不可分割，那么這三者之間到底是怎么一回事呢，今天小編就來(lái)講講。 

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云計(jì)算

1、云計(jì)算最初的目標(biāo)

云計(jì)算最初的目標(biāo)是對(duì)資源的管理，管理的主要是計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲(chǔ)資源三個(gè)方面。管理的目標(biāo)就是要達(dá)到空間靈活性和時(shí)間靈活性，即我們常說(shuō)的云計(jì)算的彈性。而解決這個(gè)彈性的問(wèn)題，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展。

時(shí)間靈活性：想什么時(shí)候要就什么時(shí)候要，需要的時(shí)候一點(diǎn)就出來(lái)了；

空間靈活性：想要多少就有多少。需要一個(gè)太很小的電腦，可以滿足；需要一個(gè)特別大的空間例如云盤(pán)，云盤(pán)給每個(gè)人分配的空間動(dòng)不動(dòng)就很大很大，隨時(shí)上傳隨時(shí)有空間，永遠(yuǎn)用不完，也是可以滿足的。

然后人們發(fā)明了一個(gè)叫做調(diào)度(Scheduler)的算法。通俗一點(diǎn)說(shuō)，就是有一個(gè)調(diào)度中心，幾千臺(tái)機(jī)器都在一個(gè)池子里面，無(wú)論用戶需要多少CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)的虛擬電腦，調(diào)度中心會(huì)自動(dòng)在大池子里面找一個(gè)能夠滿足用戶需求的地方，把虛擬電腦啟動(dòng)起來(lái)做好配置，用戶就直接能用了。這個(gè)階段我們稱為池化或者云化。到了這個(gè)階段，才可以稱為云計(jì)算，在這之前都只能叫虛擬化。

2、云計(jì)算的私有與公有

云計(jì)算大致分兩種：一個(gè)是私有云，一個(gè)是公有云。

私有云：把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面。使用私有云的用戶往往很有錢，自己買地建機(jī)房、自己買服務(wù)器，然后讓云廠商部署在自己這里。VMware后來(lái)除了虛擬化，也推出了云計(jì)算的產(chǎn)品，并且在私有云市場(chǎng)賺的盆滿缽滿。

公有云：把虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數(shù)據(jù)中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，就能在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上點(diǎn)一下創(chuàng)建一臺(tái)虛擬電腦。例如AWS即亞馬遜的公有云；例如國(guó)內(nèi)的阿里云、騰訊云、網(wǎng)易云等。

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云計(jì)算基本上實(shí)現(xiàn)了時(shí)間靈活性和空間靈活性；實(shí)現(xiàn)了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源的彈性。計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)我們常稱為基礎(chǔ)設(shè)施Infranstracture, 因而這個(gè)階段的彈性稱為資源層面的彈性。管理資源的云平臺(tái)，我們稱為基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，也就是我們常聽(tīng)到的IaaS（Infranstracture As A Service）。

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大數(shù)據(jù)

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)推理和知識(shí)表示等六大方向，目前機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進(jìn)行合理的思考和合理的行動(dòng)是目前人工智能研究的主流方向。

1、大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算

大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)，就分三種類型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：即有固定格式和有限長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，國(guó)籍：中華人民共和國(guó)，民族：漢，性別：男，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，就是不定長(zhǎng)、無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁(yè)，有時(shí)候非常長(zhǎng)，有時(shí)候幾句話就沒(méi)了；例如語(yǔ)音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是一些XML或者HTML的格式的，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒(méi)有關(guān)系。

其實(shí)數(shù)據(jù)本身不是有用的，必須要經(jīng)過(guò)一定的處理。例如你每天跑步帶個(gè)手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁(yè)也是數(shù)據(jù)，我們稱為Data。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有什么用處，但數(shù)據(jù)里面包含一個(gè)很重要的東西，叫做信息（Information）。

數(shù)據(jù)十分雜亂，經(jīng)過(guò)梳理和清洗，才能夠稱為信息。梳理和清洗就需要這幾個(gè)步驟：

第一個(gè)步驟叫數(shù)據(jù)的收集。

第二個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的傳輸。

第三個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

第四個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。

第五個(gè)步驟是對(duì)于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘。

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2、大數(shù)據(jù)時(shí)代

當(dāng)數(shù)據(jù)量很小時(shí)，很少的幾臺(tái)機(jī)器就能解決。慢慢的，當(dāng)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，最牛的服務(wù)器都解決不了問(wèn)題時(shí)，怎么辦呢？這時(shí)就要聚合多臺(tái)機(jī)器的力量，大家齊心協(xié)力一起把這個(gè)事搞定，眾人拾柴火焰高。

一個(gè)小公司需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，不需要采購(gòu)一千臺(tái)機(jī)器，只要到公有云上一點(diǎn)，這一千臺(tái)機(jī)器都出來(lái)了，并且上面已經(jīng)部署好了的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，只要把數(shù)據(jù)放進(jìn)去算就可以了。

云計(jì)算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算，二者就這樣結(jié)合了。

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AI（人工智能）

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)推理和知識(shí)表示等六大方向，目前機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進(jìn)行合理的思考和合理的行動(dòng)是目前人工智能研究的主流方向。

1、機(jī)器什么時(shí)候才能懂人心

雖說(shuō)有了大數(shù)據(jù)，人的欲望卻不能夠滿足。雖說(shuō)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)里面有搜索引擎這個(gè)東西，想要什么東西一搜就出來(lái)了。但也存在這樣的情況：我想要的東西不會(huì)搜，表達(dá)不出來(lái)，搜索出來(lái)的又不是我想要的。

例如音樂(lè)軟件推薦了一首歌，這首歌我沒(méi)聽(tīng)過(guò)，當(dāng)然不知道名字，也沒(méi)法搜。但是軟件推薦給我，我的確喜歡，這就是搜索做不到的事情。當(dāng)人們使用這種應(yīng)用時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器知道我想要什么，而不是說(shuō)當(dāng)我想要時(shí)，去機(jī)器里面搜索。這個(gè)機(jī)器真像我的朋友一樣懂我，這就有點(diǎn)人工智能的意思了。

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2、讓機(jī)器學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)

怎么才能做到這一點(diǎn)呢？人們就想：我首先要告訴計(jì)算機(jī)人類的推理的能力。你看人重要的是什么？人和動(dòng)物的區(qū)別在什么？就是能推理。要是把我這個(gè)推理的能力告訴機(jī)器，讓機(jī)器根據(jù)你的提問(wèn)，推理出相應(yīng)的回答，這樣多好？

其實(shí)目前人們慢慢地讓機(jī)器能夠做到一些推理了，例如證明數(shù)學(xué)公式。這是一個(gè)非常讓人驚喜的一個(gè)過(guò)程，機(jī)器竟然能夠證明數(shù)學(xué)公式。但慢慢又發(fā)現(xiàn)其實(shí)這個(gè)結(jié)果也沒(méi)有那么令人驚喜。因?yàn)榇蠹野l(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題：數(shù)學(xué)公式非常嚴(yán)謹(jǐn)，推理過(guò)程也非常嚴(yán)謹(jǐn)，而且數(shù)學(xué)公式很容易拿機(jī)器來(lái)進(jìn)行表達(dá)，程序也相對(duì)容易表達(dá)。

因此，僅僅告訴機(jī)器嚴(yán)格的推理是不夠的，還要告訴機(jī)器一些知識(shí)。

于是人們想到：機(jī)器是和人完全不一樣的物種，干脆讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)好了。

機(jī)器怎么學(xué)習(xí)呢？既然機(jī)器的統(tǒng)計(jì)能力這么強(qiáng)，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，一定能從大量的數(shù)字中發(fā)現(xiàn)一定的規(guī)律。

3、大數(shù)據(jù)與人工智能

如果我們把人工智能看成一個(gè)嗷嗷待哺擁有無(wú)限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量的深度的數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個(gè)天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長(zhǎng)大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。

人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值化操作，比如機(jī)器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價(jià)值的兩個(gè)主要體現(xiàn)當(dāng)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運(yùn)行的效果就會(huì)越好，因?yàn)橹悄荏w通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”和“驗(yàn)證”，從而保障運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。

人工智能是程序算法和大數(shù)據(jù)結(jié)合的產(chǎn)物。而云計(jì)算是程序的算法部分，物聯(lián)網(wǎng)是收集大數(shù)據(jù)的根系的一部分?？梢院?jiǎn)單的認(rèn)為：人工智能=云計(jì)算+大數(shù)據(jù)。

在云計(jì)算與大數(shù)據(jù)成熟的沃土上誕生的AI可謂是天選之子，隨著新科技時(shí)代的到來(lái)，人們的生活將會(huì)更加緊密地與AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等新科技粘連在一起，在這種背景下三者的深度融合無(wú)疑會(huì)使AI與我們的生活之間聯(lián)系的更加密切。