基于云計算的人工智能服務

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基于云計算的人工智能服務

導讀：如今，采用人工智能的企業遇到了一個主要障礙，那就是在內部開發人工智能產品成本高昂，因此有了外包人工智能產品的需求。而對于從中小企業到預算受限的大型企業來說，通過云計算來采用人工智能的成本要低得多。。

如今，采用人工智能的企業遇到了一個主要障礙，那就是在內部開發人工智能產品成本高昂，因此有了外包人工智能產品的需求。而對于從中小企業到預算受限的大型企業來說，通過云計算來采用人工智能的成本要低得多。

全球主要的云計算提供商現在提供基于云計算的人工智能產品。他們利用其專業的技術專長和雄厚的資金來提供下一代服務。

人工智能服務既是硬件也是軟件，但真正重要的是硬件。在定制芯片和采用通常用于圖形處理和游戲的GPU作為人工智能處理器的過程中，處理器技術的指數式進步已經推動了人工智能革命。

隨著人工智能產品市場的擴大，所有主要的云計算提供商都推出了一定程度的人工智能服務。顯然，由于從頭開始構建這樣一個系統的費用高昂，人工智能作為一項服務仍然一直位于行業巨頭所在的領域。因此，需要對行業巨頭進行深入研究。

IBM Cloud：最全面的人工智能軟件包

去年年底，IBM公司將其BlueMix云服務、SoftLayer數據中心和Watson AI合并為一個名為IBM Cloud的服務，該服務總共提供170多項服務。在用于人工智能服務的Watson品牌下，IBM公司提供不少于16項服務。大部分重點是分析數據、語音、文本。IBM公司擁有全球服務咨詢業務，只有微軟公司才能遠程匹配。

IBM Cloud人工智能服務從Watson Studio開始，用于構建和培訓人工智能模型，準備數據和對數據執行分析。這在一個集成環境中可用。對于現有數據，有沃森知識目錄（Watson Knowledge Catalog）可以進行智能數據和分析資產發現、編目和治理，還有沃森發現（Watson Discovery）可以查找連接和關系。

IBM公司已經指出，世界上只有20%的數據是可搜索的，IBM Cloud Watson對數據處理和發現的重視程度很高。這方面的一個例子是IBM Watson Services for Core ML，它允許企業構建基于人工智能的應用程序，這些應用程序可以安全地連接到他們的數據，并在本地部署數據中心、托管數據中心或云端運行。這些應用程序利用機器學習通過每次用戶交互來適應和改進。

其他數據發現應用程序包括Data Refinery，這是一種面向數據科學家、工程師和業務分析師的自助數據準備工具，以及深度學習，可幫助開發人員使用神經網絡設計和部署深度學習模型，輕松擴展到數百次訓練。

為了構建人工智能平臺，IBM擁有沃森代理（Watson Assistant）來構建和部署聊天機器人和虛擬助手，沃森物聯網平臺（Watson IoT Platform）為設備注冊、連接、控制、快速可視化和數據存儲提供云計算托管服務。

IBM公司在語言識別和翻譯方面也很重要。Watson Speech to Text（STT）將音頻和語音轉換為書面文本，而Watson Text to Speech（TTS）則相反，將書面文本轉換為各種語言和語音的自然發音音頻。

沃森語言翻譯器（Watson Language Translator）翻譯新聞、專利或會話文檔，沃森自然語言分類器（Watson Natural Language Classifier）解釋和分類自然語言，沃森自然語言理解（Watson Natural Language Understanding ）分析文本以從概念、實體和情感等內容中提取元數據。

在更深奧的一面，Watson視覺識別可以使用機器學習對視覺內容進行標記，分類和搜索，沃森語音分析器（Watson Tone Analyzer）分析書面內容中的情感和色調，沃森個性洞察（Watson Personality Insights）通過書面文本預測個性特征、需求和價值。

亞馬遜網絡服務：為商業重新定位的消費者人工智能

亞馬遜的人工智能工作分為兩類：改進其Alexa等消費者設備和AWS公共云的服務。其中大部分業務的云服務實際上是建立在消費產品之上的，因此隨著Alexa的改進，其業務也將得到改善。它們分為四大類，其中許多與消費者互動有相似之處：

Amazon Lex使用語音和文本構建用于在任何應用程序中構建會話界面的服務。它具有自動語音識別功能，可將語音轉換為文本和自然語言理解，以識別文本的意圖。Lex技術現在用于Alexa，允許開發人員創建支持自然語言的聊天機器人。

如果想做相反的事情，Amazon Polly可以將文本轉換成栩栩如生的演講語音。許多人工語音應用程序交付都很繁瑣，你可以聽到拼接在一起的單詞之間中斷。而Polly使用先進的深度學習技術來合成聽起來像人類自然的發音。它提供了支持實時交互式對話所需的快速響應時間。

Amazon Rekognition可以輕松地將圖像分析添加到用戶的應用程序中，以檢測圖像中的對象、場景，或搜索和比較人臉。亞馬遜公司使用此服務每天為Prime Photos分析數十億張圖片。通過Rekognition API，可以輕松地在應用程序中構建可視化搜索和發現。

機器學習是當今人工智能活動的先鋒，但可能需要具備內部專業知識。相比之下，亞馬遜機器學習提供了可視化工具和向導，可指導用戶完成創建機器學習模型的過程，而無需學習復雜的機器學習算法和技術。它建立在亞馬遜公司用于向購物者推薦商品的相同技術的基礎上。

Microsoft Azure：強調開發者

微軟公司將其人工智能產品分為三類：人工智能服務、人工智能工具和框架，以及人工智能基礎設施。與亞馬遜公司一樣，它的一些商業人工智能產品實際上是基于消費產品。

人工智能服務分為三個小組：預先構建的人工智能功能，如Azure認知服務；為面向客戶的應用程序（如Web應用程序和聊天機器人）添加智能，認知搜索將Azure搜索與認知服務合并；會話人工智能與Azure Bot使用Azure機器學習（AML）進行服務和自定義人工智能開發。微軟公司最近更新了它的機器人框架（Bot Framework），為開發人員創建了更豐富的對話框、完整個性和語音定制的下一代會話機器人。

人工智能的工具和框架包括用于人工智能的Visual Studio工具、Azure記事本、數據科學虛擬機、Azure機器學習工作室，以及用于Azure物聯網邊緣運行時間（Azure Internet of Things Edge Runtime）的AI Toolkit。微軟公司最近宣布開放Azure物聯網邊緣運行時間，這將允許開發人員在邊緣修改和定制應用程序。到2020年，將采用20多億個連接網絡的物聯網設備，這一點非常重要。Azure物聯網邊緣運行時間還可以作為一個平臺，從中構建Azure的所有新的人工智能驅動應用程序。

Azure的人工智能基礎設施包括Azure數據服務和計算服務，包括Azure Kubernetes服務（AKS）和AI Silicon支持，包括GPU和FPGA。Azure數據服務是Azure上可用的數據庫，如SQL Server、MySQL、PostgreSQL、NoSQL和MariaDB。KubNeNes服務涉及流行的容器服務，它用于使現有的應用程序現代化和云啟用。Silicon support是簡單的加速超越CPU的高性能應用程序。

谷歌云：由特殊人工智能處理器加速

谷歌公司的一個關鍵區別是TPU（張量處理單元）。這是一款專門設計用于TensorFlow的專用芯片，TensorFlow是所有主要云計算提供商提供的谷歌開源機器學習平臺，但沒有一個可以加速TPU。并加快速度。TPU比CPU或GPU快15到30倍，提供高達180 teraflops的計算能力。

與亞馬遜和微軟一樣，谷歌公司已經從其面向消費者的產品中獲取了人工智能，并將其提供給商業用戶。谷歌計算引擎云計算產品提供了谷歌的應用程序，例如圖像、翻譯、收件箱（智能回復）和Android中的語音搜索背后的人工智能功能。

谷歌公司的大部分人工智能產品都反映了其核心搜索能力。例如，Cloud Vision API可以識別圖像中的對象、徽標和標志、特定或明確的內容、圖像中的文本、可以在Web上找到類似的圖像、或者檢測面部和讀取表情。奇怪的是，它不能提供面部識別。

同樣，云計算視頻智能API（Cloud Video Intelligence API）允許用戶搜索視頻以查找內容，例如圖像或文本。例如，它可以搜索圖像以查找特定內容，并在此基礎上阻止視頻。

DialogFlow用于構建處理客戶消息、語音識別和響應的聊天機器人。它可以構建移動應用程序，消息傳遞服務和物聯網設備之間的接口。自然語言API通過語法、實體和情感識別以及內容分類提供更深入的洞察力。

谷歌公司還有一個語音到文本API，可以實時語音轉換或120種語言的錄音，而文字轉語音API則可以從文本中產生自然的音頻。Cloud Translation API提供超過100種語言的翻譯服務，可與上述API配合使用。

谷歌公司專注于機器學習，分析數據以便做出更好的決策，同時通過其Cloud ML服務為缺乏經驗的人工智能開發人員提供靈活性和可訪問性。開發人員可以使用谷歌公司現有的API培訓高質量的機器學習模型，例如客戶服務。

對于更有經驗的機器學習開發人員，谷歌公司提供了機器學習（ML）引擎，用于將機器學習模型投入生產，使用需要針對各種場景進行培訓的TensorFlow模型。它有一個預測服務，它采用訓練有素的模型并使用它們來預測新數據。

其他云計算人工智能提供商：特色產品

Oracle AI：Oracle公司的主要支柱是它支持挖掘和提取數據的數據源。支持其數據庫，MySQL和大數據集群，如Hadoop。它配備了流行的機器學習工具和框架來快速構建應用程序。

Salesforce：該公司的Einstein人工智能平臺與其他Salesforce云計算產品完全集成，可使用機器學習和預測分析構建應用程序，并利用其Salesforce數據。它用于構建聊天機器人和銷售預測等應用程序。

百度：百度公司了也致力于制造自己的人工智能處理器。它有一個名為Baidu Brain的移動服務，以及一個會話式人工智能操作系統DuerOS。但這只適用于中國。

供應商區分其產品的特征

——轉自互聯網