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云计算的人工智能虽然发展缓慢,但得到更多的关注

随着IT专业人士尝试应用人工智能,许多人将在公有云执行此操作。但是,组织从不断增长的人工智能服务列表中选择,从AWS、Azure和其他厂商中挑选,并不是一件容易的事。

虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到,但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而,一个采纳趋势是明确的:公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。

调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说:“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中,但这是一个主要在云端发生的工作量。”

一些组织将选择在内部部署的数据中心保留人工智能应用程序,特别是那些包含敏感客户数据的应用程序,因为它们对其他工作负载具有严格的安全性或遵从性要求。但是,一般来说,公有云人工智能服务将成为主流模式,Aragon Research公司首席分析师Adrian Bowles对此表示认同。

Bowles表示,云计算特别适合人工智能的最大原因之一就是实验。因为大多数组织仍在探索机器学习,预测分析或自然语言处理等技术的潜在用途,所以他们希望有一个让他们进行实验的环境,而不需要重大的金融投资或风险。

“目前在公有云使用人工智能的企业中有很大一部分正在使用它作为测试台,这是一种廉价的入门方式,并找出哪些应用程序将适应不同形式的人工智能。”Bowles说。

公有云平台允许组织测试不同的机器学习算法,例如,查看他们的数据可能是什么样的,在那里,组织有两个选择:失败或扩大规模。

Bowles说:“如果组织的人工智能应用程序失败了,那么你可以继续前进。 如果它可以扩大规模,那么组织已经处在一个可以快速扩展的地方… 云计算让组织的实验得以实现。”

此外,由于可用的资源范围,组织通常选择公有云进行人工智能部署。

咨询和专业服务机构埃森哲公司人工智能实践全球主管Nicola Morini-Bianzino说:“在云端,更容易实现,组织要从自然语言处理开始,然后,可以将一些数据移动到云端,并决定在计算机视觉中进行不同的操作,只需组织在已创建的基础架构和数据创建之上扩展和使用这些API。”

Koplowitz说,公有云还消除了组织对昂贵的专业硬件投资的需求,这是许多人工智能工作负载所需要的。例如,大多数主要的公有云提供商现在都提供了基于GPU的云实例,这对于计算密集型人工智能工作负载特别有用。

公有云中人工智能的挑战

Morini Bianzino说,当然,任何新兴技术,其中包括人工智能,都给企业带来学习曲线。IT团队可能不需要人工智能部署他们的底层的云计算基础设施的检修,但他们必须以数据为中心的心态,在其他方面发展他们的技能。

对于成功的人工智能部署,IT团队必须磨练他们的数据分析技能,并学习识别大型企业数据集中的某些模式或关系,因为人工智能仅作为企业提供的数据才有价值。

他说:“机器学习算法的价值是组织通过算法推动的数据价值的直接函数。所以如果数据不好,那么算法也不好。”

Bowles认为,数据分析技能越来越重要,因为IT团队追求机器学习。其部分原因是,随着机器学习,IT系统可以通过接触数据而不是通过重新编程来提高其性能。

医疗保健IT组PA咨询管理顾问Lori Brown说,此外,基础设施管理团队应该设法打破与开发人员之间的障碍。管理人员需要更多了解AI应用程序的构建和使用情况,从基础设施的角度,可以做出更明智的选择。

Brown说:“随着IT团队了解人工智能开发变化的方式,以及对基础设施和消费的影响,他们可以更明智地了解将如何购买公有云服务来支持人工智能。”

人工智能挑战人类的大脑  

IT团队面对人工智能应用的另一个重大挑战是如何选择云提供商。随着供应商以令人眼花缭乱的速度发布新的云计算人工智能服务,很难知道该从何着手。

如今行业领先的公有云提供商也已成为主要的人工智能供应商。每个供应商的优势,弱点,以及用例各不相同,但其各自的服务涵盖几个常见的人工智能功能:机器学习,图像识别,自然语言处理和文本到语音功能。而云供应商市场的小众厂商尚未面临挑战。

了解公有云人工智能服务的选择  

专家们认为,公有云将成为希望运行人工智能工作负载的企业的游戏规则,但是通过每个供应商的人工智能服务进行梳理,都能发现类似的功能。

由于服务提供商之间的整体功能平等,个别提供商的独特功能通常适用于有专门需求的企业或开发人员尝试该技术。

云计算提供商使人工智能成为焦点,如果在人工智能服务中脱颖而出,并且将开发人员吸引到其平台,那么可以很好地将云计算市场转移到其平台上。 Morini-Bianzino说:“未来,云计算的竞争将非常依赖对人工智能的最佳视野。每个人都在寻找市场中松动的砖块下手,而人工智能就将是那个大锤。”

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