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还以为 AI 离你很遥远?人人都能用 AI 的时代正在到来

发布时间:2017-04-10 来源:金属加工

去年十月,德国一家名为 Deschutes 的啤酒厂在酿酒时发现,啤酒没有在寻常的温度下发酵。不过幸运的是,一个软件系统触发了警告,问题也得以顺利解决。酿酒师 Brian Faivre 后来说:“最坏的情况是要废弃掉一整批酒。” 这无疑是一场灾难。

那款发现温度异常的软件来自微软,它使用了名为机器学习人工智能技术。这没什么了不起的,但有趣的是,Deschutes 是从微软云计算服务中,直接在网上租用的这个软件。Deschutes 每天都会使用该系统,决定什么时候停止一部分酿造过程,并开始下一个,这样可以节省时间,同时生产更好的啤酒。

它只是众多使用微软、亚马逊和 Google 的 AI 工具和云服务的公司之一。其它例子还有,C-SPAN 用亚马逊图像识别技术,自动识别电视节目中演讲者的角色;美国保险公司 USAA 计划使用 Google 类似的技术,评估车祸和洪水造成的损害,而不需要理算人员去现场;美国心脏协会在用亚马逊语音识别,开发聊天机器人。

AI 软件需要数千的处理器和大量的电力,这只有一些大型的科技公司才能负担得起。就像早期的 Google 系统,耗资超过 100 万美元,使用了约 1000 台计算机,这可不是谁都玩得起的。

Deschutes 没有时间也没有这样的技术,而且它要的是酿造啤酒,又不是数据中心。所以,越来越合理的是也,微软,亚马逊和 Google 这样的公司开始提供在线 AI 软件。

AI 变得人人可用,是云计算的最新战场

新一代的应用需要更加强大的数据科学和机器学习技术,而提供这种工具的竞争也越来越激烈。

亚马逊现在是公有云的领导者,不过各家都有其优势。Google 的 AI 工具声誉很高,微软有很强的企业服务基础,而亚马逊的优势在于,多数企业云端的数据都是在 AWS 中。

IDC 研究人员称,让强大的 AI 软件变得人人可用,才是云计算的最新战场,这也会决定哪家会成为云基础设施市场的最终赢家。

公共云的三家领头公司已经开放了语音和图像识别等功能,让各家公司在自己的应用中嵌入 AI。比如,微软提供了 25 种不同的功能,其中就包括可以感受情感,理解意图的认知软件。亚马逊在去年 11 月份推出了类似的工具,其 Rekognition 可以识别图像的内容,Polly 能将文本转换为语音,基于 Alexa 的 Lex 则可用语音和文本识别来构建对话机器人。

为了对销售周期和产品开发的各个方面进行更好的分析,优化和预测,越来越多的公司在尝试深度学习这样的技术。IDC 预计,未来五年在认知系统和 AI 上的支出,将每年增长 55%,而基于云的部分应该增长的更快。

比如,Pinterest 在用亚马逊的图像识别服务,让用户拍一个物品,比如鞋子,然后找到类似的鞋。印度的学校在使用微软的 Azure 机器学习,来预测哪些学生可能会辍学;印度的农民也在基于对季风数据的分析,来确定何时种植作物。强生则在使用 Google 的招聘机器学习算法,来分析候选人的技能、偏好、资历,从而匹配最好的岗位。

亚马逊 AWS 深度学习和 AI 部门的总经理 Matt Wood 认为:时机成熟的时候,深度学习会是 EC2(弹性计算)最受欢迎的特点之一。

Google 进入公有云市场偏晚,但希望凭自己在 AI 上的经验和大量计算资源迎头赶上。为此,它成立了一个新的 “高级解决方案实验室”,让外部公司参与 Google 为自己的员工设计的机器学习专家培训课程。USAA 最早加入的公司之一,它凭借 Google 的工程师为金融服务公司开发软件。

当然,并不是所有人都对云端的 AI 市场十分确定。毕竟,一些公司的大量数据仍然存储在内部,将其移动到云端既昂贵又耗时。AI 算法与数据,相比之下前较者更容易获得。

不过亚马逊的 Wood 并不同意,他注意到外界对公司的 Snowball 需求越来越多,这项服务能将大量信息传输到数据中心。去年 11 月,亚马逊还推出了一款名为 Snowmobile 的 18 轮卡车,可以一次转移 100PB 的数据。

以挪威电力公司 eSmart Systems AS 为例,它开发的无人机可以用于拍摄电力设备。它会开发自己的算法,来分析影像数据,寻找需要修理的设施。但它租用了微软的 Azure 云服务,从而获得分析所需的计算能力。

对于那些不想在计算能力上花太多精力的公司来说,云计算确实可能更合适,这也可以缩短 AI 应用的过程。而这也让各云计算公司看到了商机,随着市场增长和竞争加剧,每家公司都将发挥自己的优势。(来源:雷锋网)


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