雲計算、大數據、人工智慧,誰將開啓下一個時代?

視界雲科技


雲計算、大數據、人工智能三者之間不是彼此割裂的,而是一體的。

首先,雲計算包括了網絡、存儲、計算等功能,是數據的底層技術支撐,相當於人的大腦。最初的目的是對資源進行管理。

大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識,是人工智能的重要“營養源”,這些知識只有通過消化,吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智能需要數據的餵養,同時也需要雲計算平臺提供深度學習的底層支持。


科技行者


  互聯網的已經經歷了PC時代和移動互聯網時代,不可否認僅僅4年,移動互聯網在某種程度上已經達到飽和。那麼哪種技術可以開啟下一個時代?是雲計算、大數據還是人工智能?

  在此之前,我們可以先來系統的瞭解一下,雲計算、大數據和人工智能是什麼?在目前的發展狀況如何?

  雲計算

  雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

  就好比是從古老的單臺發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通,就像煤氣、水電一樣,取用方便,費用低廉。最大的不同在於,它是通過互聯網進行傳輸的。

  目前在市場上雲計算的服務形式可分為三種,即基礎設施即服務(IaaS),平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)。

  IaaS是消費者通過互聯網從完善的計算機基礎設施獲得服務。提供基礎設施服務的雲服務商主要包括:BAT為首的互聯網巨頭,以小鳥雲計算為代表的第三方雲服務平臺,以及國外的AWS、azure等雲服務商。

  SaaS是一種通過互聯網提供軟件的模式,用戶無需購買軟件,而是向提供商租用基於Web的軟件,來管理企業經營活動。例如:用友、金蝶之類的軟件服務。

  PaaS實際上是指將軟件研發的平臺作為一種服務,以SaaS的模式提交給用戶。因此,PaaS也是SaaS模式的一種應用。但是,PaaS的出現可以加快SaaS的發展,尤其是加快SaaS應用的開發速度。例如:豬八戒。

  據數據顯示,2017雲計算產業規模超過2500億元,同比增長30%。根據今年工信部印發的《雲計算發展三年行動計劃(2017-2019)》,提出到2019年,要將中國的雲計算產業規模從2015年的1500億元擴大至4300億元,雲計算在製造業、政務等多領域的應用水平顯著提升,併成為信息化建設的主要形態和建設網絡強國、製造強國的重要支撐。

  大數據

  大數據,指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬雲在演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技。

  在經歷了政策熱,資本熱之後,大數據行業進入了穩步發展階段。大數據已從概念層面落實到了應用層面,大數據與各行各業的融合發展成為了行業熱議的話題。數據顯示,2016年中國大數據市場規模約為168億人民幣 ,增長率達45%。據預測,2016年至2020年,大數據在教育、交通、消費、電力、能源、大健康以及金融等全球七大重點領域的應用價值預計在32200—53900億美元之間。

  人工智能

  人工智能,英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

  毫無疑問,人工智能已經成為時下最熱門的話題之一。從目前人工智能的應用場景來看,當前人工智能仍是以特定應用領域為主的弱人工智能,如圖像識別、語音識別等生物識別分析,如智能搜索、智能推薦、智能排序等智能算法等。商業模式主要集中在應用感知智能技術,如身份認證,基於人臉識別的門禁、打卡及安防,以語音識別、語義理解為核心的智能客服、語音助手等。

  面對人工智能的發展,也產生了不小的爭議,人們對人工智能的擔憂主要集中於可控性和失業方面。而無論輿論如何,人工智能的發展已經成為趨勢。有數據顯示,人工智能市場的年化增長率預計將達到36%,到2025年,其估值將從2015年的1260億美元升至2025年的30000億美元,新時代的顛覆不僅重新定義了傳統企業的運營模式,而且還在逐漸演變為一個新的“生產要素”。

  雲計算、大數據、人工智能,誰將開啟下一個時代?

  由此可見,無論是雲計算、大數據還是人工智能,都將會成為未來市場的主流。有這樣一種說人工智能這臺火箭,燃料為大數據,而云計算則是引擎。三者的聯繫確實非常緊密。人工智能之所以歷經多年後才於近年大紅大紫,原因歸根於2006年出現的人工智能關鍵技術——“深度學習”,人工智能至此才有了實用價值,而深度學習正式在雲計算和大數據日趨成熟的背景下才取得的實質性進展。

  2006年之所以是人工智能的一個拐點,因為數據量越來越大,計算能力越來越強,過去不實用的,到2006年逐步進入了實用階段。這就意味著,在通往人工智能的路上,兩個不可或缺的角色:大數據、雲計算,三者是“鐵三角”的關係。

  AlphaGo就是通過大量自我對弈的棋局,獲取大量的數據,然後統計出各種走法與勝負的相關性(概率),AlphaGo通過自我對弈調整算法,就是用到了大數據的思想,即它並不知道這麼調整在棋理上的根本原因是什麼,只是知道這樣調整與贏棋的相關性大。雖然這種方法並不是百分百準確,但通過大量數據的統計,就可以使得它的調整達到足夠戰勝人類九段棋手的準確性。

  未來以來,只是尚未流行

  隨著科技的進步,時代的發展,無論是雲計算、大數據、還是人工智能,都將成為新的發展機遇。我們必須弄清楚他們的本質,抓住機遇,跟上趨勢,創新發展,才能高科技的發展大潮中立於不敗之地。


西線學院


一句話,雲計算、大數據及人工智能三者疊加的影響,勢將共同引領下一個時代!它們三者是緊密聯繫、相互影響的關係,離開哪一個都會帶來損失。

文 | 劉成軍,造奇智能產業新媒體創始人兼主編,工業互聯網研習社發起人


(歡迎關注工業互聯網與人工智能領域新媒體)

1、首先說雲計算,包括公有云、私有云和混合雲。是將計算資源虛擬化和池化,即按需使用和付費,相比於傳統的服務器軟件資源部署,更加便捷;

2、大數據,是基礎,沒有數據集聚,談不上數據處理、分析、管理與應用。雲平臺可以提供超大規模的數據存儲與分析,以及安全管理。大數據也為人工智能分析提供"養分";

3、人工智能,大家談的比較多了,就不再多講了。


軍觀察


人工智能、大數據及雲計算,三者可以稱之為鐵三角關係!三者合力才能開啟下一個時代!

半個多世紀的某個夏天,麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party,共同研究用機器模擬智能的問題,也是在那時,“人工智能(AI)”的理念正式被提出!
人工智能(Artificial Intelligence)簡稱AI,AI能根據大量的歷史資料和實時觀察(real-time observation)找出對於未來預測性的洞察(predictive insights)。
如今人工智能商業化正在快速推進中,比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用!

對於未來而言,人工智能會在人類生活的方方面面,發揮越來越多的作用,也會刷更多的存在感,慢慢的更會懂我們很多!
不遠的將來會有越來越多的自動化的系統出現,比如刷臉支付已經在來的路上了!
先以人工智能為例,拋棄其他任何,也便不會有今天大紅大紫的人工智能!

不得不說的人工智能背後的基石:大數據
大數據是人工智能的基石,目前的深度學習主要是建立在大數據的基礎上,即對大數據進行訓練,並從中歸納出可以被計算機運用在類似數據上的知識或規律。
簡單而言何為大數據?

雖然很多人將其定義為“大數據就是大規模的數據”。
但是,這個說法並不準確!
“大規模”只是指數據的量而言!
數據量大,並不代表著數據一定有可以被深度學習算法利用的價值!
例如:地球繞太陽運轉的過程中,每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置,可以得到大量數據。可如果只有這樣的數據,其實並沒有太多可以挖掘的價值!
大數據這裡我們參閱馬丁·希爾伯特的總結,今天我們常說的大數據其實是在2000年後,因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產生的數據:
信息交換:據估算,從1986年到2007年這20年間,地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數量增長了約217倍,這些信息的數字化程度,則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化信息爆炸式增長的過程裡,每個參與信息交換的節點都可以在短時間內接收並存儲大量數據。
信息存儲:全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間,全球信息存儲能力增加了約120倍,所存儲信息的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時,即便用上我們所有的信息載體、存儲手段,我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%,而2007年這個數字已經增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數據提供了近乎無限的想象空間。
信息處理:有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力,我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時,也相應建立了靈活、強大的分佈式數據處理集群。
大數據在應用層面:大數據往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大數據都可以實時獲取、大數據往往混合了來自多個數據源的多維度信息、大數據的價值在於數據分析以及分析基礎上的數據挖掘和智能決策。

美國《大西洋月刊》公佈的一段A.I.聊天記錄截圖

延伸閱讀:聊天機器人竟自創語言“對話” 臉書將其緊急關停
實際上人工智能的發展,離不開海量數據進行訓練,究其根本大數據的循環往復無數次的訓練和深度學習才有了人工+智能!

人工智能背後強大的助推器:雲計算

雲計算(詳情參閱之前回答:什麼是雲計算?)是將我們傳統的IT工作轉為以網絡為依託的雲平臺運行,NIST(美國國家標準與技術研究院)在2011年下半年公佈了雲計算定義的最終稿,給出了雲計算模式所具備的5個基本特徵(按需自助服務、廣泛的網絡訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務)、3種服務模式(SaaS(軟件即服務)、PaaS(平臺即服務)和IaaS(基礎設施即服務))和4種部署方式(私有云、社區雲、公有云和混合雲)
雲計算發展較早,經過10年發展,國內已經擁有超百億規模,雲計算也不再只是充當存儲與計算的工具而已!
未來可以預見的是,雲計算將在助力人工智能發展層面意義深遠!
而反之,人工智能的迅猛發展、巨大數據的積累,也將會為雲計算帶來的未知和可能性!
人工智能也好、大數據也好、雲計算也好,彼此依附相互助力,藕不斷絲且相連!
三者合力搭檔在一起,組合拳出擊才更有力量,才能給未來多一些可能,給未知多一些可能性,給不可能多一些可能!

視界雲科技



不是誰能開啟下一個時代的問題,而是三者之間如何更好的融合來開啟下一個時代的問題。

我們不是技術宅,也不是IT精英,但是,我們一直認為是三者的有機結合,才能開啟下一個時代。

首先,大數據和雲計算是底層架構,就像是基礎設施一樣,而人工智能是在這樣的底層架構下的實際應用而已。

這三者不可能獨立運行存在。


在路上覓尋


繼雲計算、大數據之後,營銷自動化會成為企業級服務的下一個風口?

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Belanov


想想哪個能找到MH370,哪個能解決就業難就業亂,推測就會開啟下個時代,百度百聘,indeed網站,google hire;另外,大數據似乎解決了流行,但是如何解決蕭伯納對流行的批評呢?


用戶51092024836


博弈聖經著作人的理論學說;

BATJ金融行業鼓吹的AI、大數據、雲計算,是金融行業的三仙歸洞,就是小把戲、小智謀、小騙術,沒有一點博弈取勝技術。


博弈聖經著作人:博弈取勝的人工智能

一個國家、一個單位、或者是一個人,只要沒有博弈取勝技術,一定會出現債務危機,甚至資不抵債。

博弈聖經著作人:博弈取勝的人工智能

依靠金融、眾籌、融資生存的公司,任何高估自己贏利的人們,在博弈聖經著作人的眼裡,你就是沒有贏利技術,還在苦苦支撐。


用戶64551729537


我覺得是類人機器人,現代科技的發展無不與人類活動有關,大多數的科技是為了人類的便利或使用產生的。雲計算,大數據,人工智能都只是替代了人的一部分活動,那將來必將產生同時替代人更多活動或便利的產品,那就是類人機器人。試想將來,你的50%以上的工作和更多的娛樂都是機器人來完成,甚至機器人可以造機器人,維修機器人,還可以為你做手術,可以照顧你,陪伴你成長,甚至有了思想。想想看,我們現在做的這些個科技創新不都是在為類人機器人這個將來的科技產物做準備嗎。


精益之家


誰也開啟不了下一個時代,我第一反應就是這麼回答!科技以人為本,只有提高生產力的,促進社會進步的,開源節流的,更重要的是對勞苦大眾有利,才是真科技!告訴我哪個不是薅羊毛的工具?我不否認這些可以提高效率,但回報率更高!加速資源更快速沉澱於少數人手裡!



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