隨著IT專業(yè)人士嘗試應(yīng)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(wù)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(shù)對許多企業(yè)IT團(tuán)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(fù)載的目的地。 

調(diào)研機構(gòu)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。” 

一些組織將選擇在內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)中心保留人工智能應(yīng)用程序，特別是那些包含敏感客戶數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，因為它們對其他工作負(fù)載具有嚴(yán)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(wù)將成為主流模式，Aragon Research公司首席分析師Adrian Bowles對此表示認(rèn)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(xué)習(xí)，預(yù)測分析或自然語言處理等技術(shù)的潛在用途，所以他們希望有一個讓他們進(jìn)行實驗的環(huán)境，而不需要重大的金融投資或風(fēng)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(yīng)用程序?qū)⑦m應(yīng)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(xué)習(xí)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(yīng)用程序失敗了，那么你可以繼續(xù)前進(jìn)。 如果它可以擴大規(guī)模，那么組織已經(jīng)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(jìn)行人工智能部署。 

咨詢和專業(yè)服務(wù)機構(gòu)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(jìn)行不同的操作，只需組織在已創(chuàng)建的基礎(chǔ)架構(gòu)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(fù)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(fù)載特別有用。

Morini Bianzino說，當(dāng)然，任何新興技術(shù)，其中包括人工智能，都給企業(yè)帶來學(xué)習(xí)曲線。IT團(tuán)隊可能不需要人工智能部署他們的底層的云計算基礎(chǔ)設(shè)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(tuán)隊必須磨練他們的數(shù)據(jù)分析技能，并學(xué)習(xí)識別大型企業(yè)數(shù)據(jù)集中的某些模式或關(guān)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(xué)習(xí)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(rèn)為，數(shù)據(jù)分析技能越來越重要，因為IT團(tuán)隊追求機器學(xué)習(xí)。其部分原因是，隨著機器學(xué)習(xí)，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(chǔ)設(shè)施管理團(tuán)隊?wèi)?yīng)該設(shè)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(yīng)用程序的構(gòu)建和使用情況，從基礎(chǔ)設(shè)施的角度，可以做出更明智的選擇。 

Brown說：“隨著IT團(tuán)隊了解人工智能開發(fā)變化的方式，以及對基礎(chǔ)設(shè)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(wù)來支持人工智能。”

IT團(tuán)隊面對人工智能應(yīng)用的另一個重大挑戰(zhàn)是如何選擇云提供商。隨著供應(yīng)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(wù)，很難知道該從何著手。 

如今行業(yè)領(lǐng)先的公有云提供商也已成為主要的人工智能供應(yīng)商：AWS，Azure，Google和IBM。每個供應(yīng)商的優(yōu)勢，弱點，以及用例各不相同，但其各自的服務(wù)涵蓋幾個常見的人工智能功能：機器學(xué)習(xí)，圖像識別，自然語言處理和文本到語音功能。而云供應(yīng)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(lǐng)導(dǎo)者，在2016的第三次發(fā)明會議上拉開了基于人工智能服務(wù)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(xué)習(xí)將文本轉(zhuǎn)化為語音，亞馬遜(Amazon) Lex使用與Alexa相同的自動語音識別技術(shù)，因此開發(fā)人員可以使用語音和文本構(gòu)建對話界面。集成AWS各種計算，存儲，內(nèi)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(yīng)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(shè)備還為企業(yè)帶來了與消費者互動的應(yīng)用程序。 

Koplowitz說：“就像人們以前一樣考慮捕捉眼球進(jìn)行交流的方式一樣，如果聲音成為與計算機進(jìn)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(shè)備，人們可以通過該設(shè)備進(jìn)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(wù)可從員工活動中獲得洞察力，以提高生產(chǎn)力并規(guī)劃會議時間，并為項目提供合作伙伴。微軟認(rèn)知服務(wù)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(shù)。 

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(wù)，這主要是針對亞馬遜Alexa和Google助手的相應(yīng)服務(wù)，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(wù)很受歡迎，為客戶構(gòu)建人工系統(tǒng)的獨立軟件供應(yīng)商通常轉(zhuǎn)向AWS和Azure云計算人工智能服務(wù)。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。”

專家們認(rèn)為，公有云將成為希望運行人工智能工作負(fù)載的企業(yè)的游戲規(guī)則，但是通過每個供應(yīng)商的人工智能服務(wù)進(jìn)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(wù)： 

(1)亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 

• Amazon Rekognition：這是一種使用深度學(xué)習(xí)來檢測和比較對象和面部的圖像識別服務(wù)，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(wù)，可讓應(yīng)用程序了解終端用戶語音輸入 。

• 亞馬遜Lex：基于Alexa技術(shù)提供自動語音識別和自然語言理解，用于開發(fā)團(tuán)隊構(gòu)建對話用戶界面，交互式應(yīng)用程序和識別語音的聊天室 。

• 亞馬遜機器學(xué)習(xí)：可視化工具可幫助開發(fā)人員創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型，并根據(jù)數(shù)據(jù)和高級數(shù)學(xué)算法將預(yù)測構(gòu)建到應(yīng)用程序中 。

(2)微軟Azure 

• 微軟的認(rèn)知服務(wù)：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(xué)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(gòu)建問題和預(yù)測決策 。

(3)谷歌云平臺 

• 谷歌云的機器學(xué)習(xí)引擎：基于Google TensorFlow的服務(wù)，使開發(fā)人員能夠構(gòu)建復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型 。

• 機器學(xué)習(xí)API：使應(yīng)用程序具有圖像和視頻分析、語音到文本轉(zhuǎn)換、語言翻譯和文本分析的應(yīng)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(zhuǎn)換文本，分析圖像并從數(shù)據(jù)中獲取洞察力來構(gòu)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(biāo)，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(shè)備，Bowles還沒有看到谷歌人工智能的采用率達(dá)到其承諾水平，或達(dá)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(lǐng)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(xué)習(xí)，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(xì)分市場，比如金融服務(wù)，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(shè)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(wù)?”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(wù)。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(yīng)商。”

盡管云計算服務(wù)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(wù)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(shù)。 

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(wù)，這就是在部署其應(yīng)用程序。”基于事實，他們在應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域已經(jīng)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(chǔ)上調(diào)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(yīng)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(wù)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(zhuǎn)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(rèn)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。”HERO譯

來源：企業(yè)網(wǎng)D1Net