我们常常听说，如今的世界正在经历着新一轮的技术革命，而物联网（IoT）、AI、云计算和虚拟化便是这场革命的主导者。比如AI，它使得数据的产生、流通和存储发生了本质上地变化。因此，本文将着眼于云中的AI，讨论三大供应商如何将AI推向云以及如何选择AI平台来推动业务发展。

我们这里强调的AI真正含义是什么？

让我们从AI的基本定义开始。在本文中，AI指的是机器学习技术、会话UI元素和语音识别等。而在很大程度上，我们会将把重点放在A机器学习上，因为这是AI真正核心所在，也是AI未来的关键发展所在。

有一句话是这样说的:“AI就是那些还没做过的事情，”它来自于计算机科学家Larry Tesler，这是一个很好的讨论起点。过去曾有一段时间，我们会认为今天的一些新兴技术，比如OCR（光学字符识别）、语音识别、无人驾驶汽车等需要依赖于真正成熟的AI才能得以实现。不过，尽管目前AI只是实现了这些目标中的一部分，我们还是有可能在不用等待AI通过图灵测试的情况下来实现这些技术。

三大云AI供应商

综上所述，让我们来讨论一下为AI系统提供云技术服务的三大提供商，以及它们可能会为我们带来什么。首先,亚马逊，它是云计算世界的领导者。如同它推出存储和虚拟机服务一样，亚马逊在AI上也从入门级的产品SageMaker做起的。

时至今日，这款入门级的AI产品已经拥有许多现成的AI算法，这样用户不用自己编写代码就可以进行操作，而且SageMaker还提供了大量关于机器学习领域中的文档和支持内容，帮助用户理解算法的功能及其工具的工作原理。除了SageMaker，亚马逊还提供了Amazon ML，这是一种可进行高度定制化的机器学习技术。

谷歌的简便AI产品被称为Google Cloud AutoML。它目前处于Alpha阶段中，所以为了使用它，用户需要进入到谷歌的Alpha程序中。这个产品的焦点主要集中在图像处理上，考虑到谷歌涉及到的图像处理和无人驾驶汽车时，这并不奇怪。而更高一级的产品是Google Cloud Machine Learning，如同Amazon ML，它也可以进行高度定制化。

最后，我们再来看看微软，微软拥有Azure Machine Learing Studio，这是它的实验和入门产品，而支持高定制化的产品是Azure Machine Learning Services。值得一提的是，微软的Azure Machine Learning Studio产品拥有非常完整的算法集和用于处理这些算法及其数据集的拖放界面。对于那些可能已经了解了基础知识并希望获得更多操作全，不过还没有完全准备好迎接一个成熟的AI系统的用户来说，这是一个不错的选择。

那么，如何选择合适的技术来满足自身的需求呢?这取决于企业自身的诉求在。如亚马逊，SageMaker功能强大，可以帮助开发人员和其他人起步。它有很好的学习性文档，可以给那些有技术背景但可能没有机器学习经验的人提供帮助。

Azure Machine Learing Studio 拥有很好的用户界面，简单而有效。它有内置的教程，可以帮助用户使用该工具。该产品的另一个强大能力是它为用户提供了大量的开箱即用的算法。 如上所述，谷歌的AutoML目前在Alpha中，所以它还不是一个完整的产品。考虑到谷歌在图像处理和自动驾驶汽车等方面的背景，它的特色在于图像识别和分类。  

所以，为了在这几者之间做出选择，用户应该先查看下自己进行的技术投资。比如，如果企业在亚马逊、微软或谷歌进行了深度投资，那么它最好选择与自身独特技术互补的AI智能平台。

云AI的未来会如何？

那么，云中的AI会走向哪里？业界公认的是，我们可能会看到更多的这种工具被业务和开发人员采用。而随着AI应用的增加，更多的人将了解AI及其对他们的作用，随着我们进入这样的良性循环，用户日益提升的技能也会反过来推动AI应用具有更多的功能和能力。所有这一切意味着，使用这些工具所需的技能将得到高度重视。此外，该行业还有有一个强劲趋势，就是我们还可以看到更多类型的人工智能应用，不仅是机器学习，还有聊天机器人和会话UI。

AI和机器学习无疑是影响所有行业技术变革浪潮中的强大力量之一。但我们现在看到的只是冰山一角。通过选择一种能够为自身提供收集和解释数据的新方法的AI技术，企业组织可以彻底改变它的业务方式，并从根本上改变员工的工作方式。随着工业4.0、物联网、智能家居和云计算技术扩大了用户对AI的需求，我们将继续看到更多的科幻故事变成现实。

来源：IoT Agenda

作者：Jonathan Fries

翻译：张飞逸

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