云计算、大数据、人工智能,谁将开启下一个时代?

视界云科技


云计算、大数据、人工智能三者之间不是彼此割裂的,而是一体的。

首先,云计算包括了网络、存储、计算等功能,是数据的底层技术支撑,相当于人的大脑。最初的目的是对资源进行管理。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,是人工智能的重要“营养源”,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能需要数据的喂养,同时也需要云计算平台提供深度学习的底层支持。


科技行者


  互联网的已经经历了PC时代和移动互联网时代,不可否认仅仅4年,移动互联网在某种程度上已经达到饱和。那么哪种技术可以开启下一个时代?是云计算、大数据还是人工智能?

  在此之前,我们可以先来系统的了解一下,云计算、大数据和人工智能是什么?在目前的发展状况如何?

  云计算

  云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

  就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。

  目前在市场上云计算的服务形式可分为三种,即基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

  IaaS是消费者通过互联网从完善的计算机基础设施获得服务。提供基础设施服务的云服务商主要包括:BAT为首的互联网巨头,以小鸟云计算为代表的第三方云服务平台,以及国外的AWS、azure等云服务商。

  SaaS是一种通过互联网提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。例如:用友、金蝶之类的软件服务。

  PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是,PaaS的出现可以加快SaaS的发展,尤其是加快SaaS应用的开发速度。例如:猪八戒。

  据数据显示,2017云计算产业规模超过2500亿元,同比增长30%。根据今年工信部印发的《云计算发展三年行动计划(2017-2019)》,提出到2019年,要将中国的云计算产业规模从2015年的1500亿元扩大至4300亿元,云计算在制造业、政务等多领域的应用水平显著提升,并成为信息化建设的主要形态和建设网络强国、制造强国的重要支撑。

  大数据

  大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云在演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技。

  在经历了政策热,资本热之后,大数据行业进入了稳步发展阶段。大数据已从概念层面落实到了应用层面,大数据与各行各业的融合发展成为了行业热议的话题。数据显示,2016年中国大数据市场规模约为168亿人民币 ,增长率达45%。据预测,2016年至2020年,大数据在教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融等全球七大重点领域的应用价值预计在32200—53900亿美元之间。

  人工智能

  人工智能,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  毫无疑问,人工智能已经成为时下最热门的话题之一。从目前人工智能的应用场景来看,当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能,如图像识别、语音识别等生物识别分析,如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。商业模式主要集中在应用感知智能技术,如身份认证,基于人脸识别的门禁、打卡及安防,以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。

  面对人工智能的发展,也产生了不小的争议,人们对人工智能的担忧主要集中于可控性和失业方面。而无论舆论如何,人工智能的发展已经成为趋势。有数据显示,人工智能市场的年化增长率预计将达到36%,到2025年,其估值将从2015年的1260亿美元升至2025年的30000亿美元,新时代的颠覆不仅重新定义了传统企业的运营模式,而且还在逐渐演变为一个新的“生产要素”。

  云计算、大数据、人工智能,谁将开启下一个时代?

  由此可见,无论是云计算、大数据还是人工智能,都将会成为未来市场的主流。有这样一种说人工智能这台火箭,燃料为大数据,而云计算则是引擎。三者的联系确实非常紧密。人工智能之所以历经多年后才于近年大红大紫,原因归根于2006年出现的人工智能关键技术——“深度学习”,人工智能至此才有了实用价值,而深度学习正式在云计算和大数据日趋成熟的背景下才取得的实质性进展。

  2006年之所以是人工智能的一个拐点,因为数据量越来越大,计算能力越来越强,过去不实用的,到2006年逐步进入了实用阶段。这就意味着,在通往人工智能的路上,两个不可或缺的角色:大数据、云计算,三者是“铁三角”的关系。

  AlphaGo就是通过大量自我对弈的棋局,获取大量的数据,然后统计出各种走法与胜负的相关性(概率),AlphaGo通过自我对弈调整算法,就是用到了大数据的思想,即它并不知道这么调整在棋理上的根本原因是什么,只是知道这样调整与赢棋的相关性大。虽然这种方法并不是百分百准确,但通过大量数据的统计,就可以使得它的调整达到足够战胜人类九段棋手的准确性。

  未来以来,只是尚未流行

  随着科技的进步,时代的发展,无论是云计算、大数据、还是人工智能,都将成为新的发展机遇。我们必须弄清楚他们的本质,抓住机遇,跟上趋势,创新发展,才能高科技的发展大潮中立于不败之地。


西线学院


一句话,云计算、大数据及人工智能三者叠加的影响,势将共同引领下一个时代!它们三者是紧密联系、相互影响的关系,离开哪一个都会带来损失。

文 | 刘成军,造奇智能产业新媒体创始人兼主编,工业互联网研习社发起人


(欢迎关注工业互联网与人工智能领域新媒体)

1、首先说云计算,包括公有云、私有云和混合云。是将计算资源虚拟化和池化,即按需使用和付费,相比于传统的服务器软件资源部署,更加便捷;

2、大数据,是基础,没有数据集聚,谈不上数据处理、分析、管理与应用。云平台可以提供超大规模的数据存储与分析,以及安全管理。大数据也为人工智能分析提供"养分";

3、人工智能,大家谈的比较多了,就不再多讲了。


军观察


人工智能、大数据及云计算,三者可以称之为铁三角关系!三者合力才能开启下一个时代!

半个多世纪的某个夏天,麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party,共同研究用机器模拟智能的问题,也是在那时,“人工智能(AI)”的理念正式被提出!
人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,AI能根据大量的历史资料和实时观察(real-time observation)找出对于未来预测性的洞察(predictive insights)。
如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!

对于未来而言,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们很多!
不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比如刷脸支付已经在来的路上了!
先以人工智能为例,抛弃其他任何,也便不会有今天大红大紫的人工智能!

不得不说的人工智能背后的基石:大数据
大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。
简单而言何为大数据?

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。
但是,这个说法并不准确!
“大规模”只是指数据的量而言!
数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值!
例如:地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值!
大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:
信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
大数据在应用层面:大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。

美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图

延伸阅读:聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停
实际上人工智能的发展,离不开海量数据进行训练,究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能!

人工智能背后强大的助推器:云计算

云计算(详情参阅之前回答:什么是云计算?)是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行,NIST(美国国家标准与技术研究院)在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿,给出了云计算模式所具备的5个基本特征(按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务)、3种服务模式(SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)和IaaS(基础设施即服务))和4种部署方式(私有云、社区云、公有云和混合云)
云计算发展较早,经过10年发展,国内已经拥有超百亿规模,云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已!
未来可以预见的是,云计算将在助力人工智能发展层面意义深远!
而反之,人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累,也将会为云计算带来的未知和可能性!
人工智能也好、大数据也好、云计算也好,彼此依附相互助力,藕不断丝且相连!
三者合力搭档在一起,组合拳出击才更有力量,才能给未来多一些可能,给未知多一些可能性,给不可能多一些可能!

视界云科技



不是谁能开启下一个时代的问题,而是三者之间如何更好的融合来开启下一个时代的问题。

我们不是技术宅,也不是IT精英,但是,我们一直认为是三者的有机结合,才能开启下一个时代。

首先,大数据和云计算是底层架构,就像是基础设施一样,而人工智能是在这样的底层架构下的实际应用而已。

这三者不可能独立运行存在。


在路上觅寻


继云计算、大数据之后,营销自动化会成为企业级服务的下一个风口?

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Belanov


想想哪个能找到MH370,哪个能解决就业难就业乱,推测就会开启下个时代,百度百聘,indeed网站,google hire;另外,大数据似乎解决了流行,但是如何解决萧伯纳对流行的批评呢?


用户51092024836


博弈圣经著作人的理论学说;

BATJ金融行业鼓吹的AI、大数据、云计算,是金融行业的三仙归洞,就是小把戏、小智谋、小骗术,没有一点博弈取胜技术。


博弈圣经著作人:博弈取胜的人工智能

一个国家、一个单位、或者是一个人,只要没有博弈取胜技术,一定会出现债务危机,甚至资不抵债。

博弈圣经著作人:博弈取胜的人工智能

依靠金融、众筹、融资生存的公司,任何高估自己赢利的人们,在博弈圣经著作人的眼里,你就是没有赢利技术,还在苦苦支撑。


用户64551729537


我觉得是类人机器人,现代科技的发展无不与人类活动有关,大多数的科技是为了人类的便利或使用产生的。云计算,大数据,人工智能都只是替代了人的一部分活动,那将来必将产生同时替代人更多活动或便利的产品,那就是类人机器人。试想将来,你的50%以上的工作和更多的娱乐都是机器人来完成,甚至机器人可以造机器人,维修机器人,还可以为你做手术,可以照顾你,陪伴你成长,甚至有了思想。想想看,我们现在做的这些个科技创新不都是在为类人机器人这个将来的科技产物做准备吗。


精益之家


谁也开启不了下一个时代,我第一反应就是这么回答!科技以人为本,只有提高生产力的,促进社会进步的,开源节流的,更重要的是对劳苦大众有利,才是真科技!告诉我哪个不是薅羊毛的工具?我不否认这些可以提高效率,但回报率更高!加速资源更快速沉淀于少数人手里!



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