還以為AI離你很遙遠？

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?！?這無疑是一場災難。


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。這沒什么了不起的，但有趣的是，Deschutes 是從微軟的云計算服務中，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 工具和云服務的公司之一。其它例子還有，C-SPAN 用亞馬遜圖像識別技術，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，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，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


新一代的應用需要更加強大的數(shù)據(jù)科學和機器學習技術，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)服務基礎，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設施市場的最終贏家。

公共云的三家領頭公司已經(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 可以識別圖像的內容，Polly 能將文本轉換為語音，基于 Alexa 的 Lex 則可用語音和文本識別來構建對話機器人。

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)化和預測，越來越多的公司在嘗試深度學習這樣的技術。IDC 預計，未來五年在認知系統(tǒng)和 AI 上的支出，將每年增長 55％，而基于云的部分應該增長的更快。

比如，Pinterest 在用亞馬遜的圖像識別服務，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，可以一次轉移 100PB 的數(shù)據(jù)。


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)，尋找需要修理的設施。但它租用了微軟的 Azure 云服務，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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