这是一个非常好的问题,作为一名科研、教育工作者,我来说说我的看法。 首先,从技术体系结构上来看,云计算可以看成是人工智能的一个基础,可以为人工智能提供算力支撑,基于云计算也可以搭建大数据平台,从而为人工智能提供数据支撑,最终借助于人工智能技术来完成一系列的业务处理。 云计算是一个技术体系,同时云计算也是一个技术生态,随着云计算逐渐开始向智能云方向发展,云计算与人工智能的结合也是一个必然的发展趋势。借助于云计算的交付能力,人工智能与行业场景的结合也会越来越紧密,这对于推动人工智能技术的落地应用有非常重要的意义。 云计算技术是围绕服务展开的,云计算的服务根据用户的需要被分成了IaaS、PaaS和SaaS三大层次,当前云计算的服务也逐渐从早期的IaaS向PaaS和SaaS覆盖,这个过程中必然会要求云计算逐渐细化服务的粒度,因此基于PaaS和SaaS也就衍生出了大量新的服务概念,比如数据服务、智能服务等等,由于智能服务的类型非常多,所以这也为云计算打开了一个新的价值空间。 云计算的场景适应能力非常强,企业的工业互联网之路往往也是从上云开始的,所以在云计算的推动下,人工智能技术更容易与行业场景相结合,比如当前基于计算机视觉和自然语言处理的智能云服务,已经开始逐渐在多个行业领域落地应用。对于技术研发人员来说,借助于云计算所提供的各种基础服务,会在很大程度上降低人工智能技术的研发和场景应用难度。 我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。 如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我! 简单来说,人工智能是随着大数据和云计算而起来的,而大数据与云计算又是密不可分的。 大数据与人工智能 针对人工智能,我们所接触的包括语音识别、语义分析、计算机视觉等等,那么,问题就来了,人工智能系统是如何学会这些东西的?答案是用海量数据来训练。 就比如在喵星人的识别上,与教育孩童一样,人工智能也需要"被教",而这教育过程中的素材就是海量关于猫以及其他动物的图像数据,通过学习、改进,让人工智能能够分析并知晓猫的特征,进而能够根据这些特征从陌生图片中准确的识别出猫。 人工智能与云计算 前面我们也提到,人工智能算法是需要用海量数据来进行的针对性训练的,那么,问题又来了:这些数据从哪里来?放在哪里存储、处理和运算?这个地方就是云计算,当然,更为准确的云服务、云端。 相比于硬件存储设备,云端这一虚拟存储设备能够提供更多的空间。将算法放到云上,基于云服务上的海量数据对其进行培训。与此同时,云上还有许多API等接口工具可以为算法的训练和运行提供协助。 大数据和云计算 大数据意味着海量的数据,而这些数据所需要的的算力不是仅凭一台计算机就能够承担的。在这方面,云计算的分布式架构就为其提供了一个解决方案。与此同时,在云端,数据的挖掘也是一项重要的工作。 更多优质回答,请持续关注镁客网头条号~ 简单来说,人工智能的核心是机器学习,需要大量的数据进行训练,因此就涉及到了大数据。 而无论是数据的存储能力,还是机器学习过程所需要的计算能力,都是一般中小型企业不具备的,云平台可以提供这样一个服务。 所以我们可以打个比喻,云计算是"一口锅",大数据是"食材",人工智能是"柴火",掌勺的大厨自然就是各位开发人员了,要获得一份美味的佳肴,每者都缺一不可。 物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。 云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。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。 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,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。 人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。 简单总结:通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台,再通过大数据分析,甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动,生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。 云计算与大数据 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 人工智能与大数据 如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿,某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大,而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。 与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比,这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系),而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。 但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前,这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前,我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据,整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破,如果我们在三十年以后回头来看,将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术,它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。 人工智能与云计算 人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分,物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为:人工智能=云计算+大数据(一部分来自物联网)。随着物联网在生活中的铺开,它将成为大数据最大,最精准的来源。 现在已进入大数据、云计算、人工智能时代,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。 如何理解人工智能、云计算与大数据之间的关系。我们以人体为例简单类比一下。 首先, 人工智能可以类比为人体的整体的呈现,也就是一个外在的概念,即——"智能" 其次, 这个"人体"是如何运作的?这个时候就需要云计算。云计算扮演的是"大脑"的角色。 最后, 大脑要运作,内容是什么呢?内容就是收到的各种信息。大数据就是庞大的信息,一共"大脑"处理。 简言之:人工智能就是具备一定的人类智慧能力的机器或物体。这些人类智慧是云计算通过大数据计算,传输给机器或物体,所以这些机器或物体就看起来很智能了。 从这个角度来讲: 首先:大数据就是庞大的信息存储。 比如你的生活习惯、工作习惯、家人朋友的信息;以及汽车、飞机等物体的各种参数;气候变化等自然界的信息。把这一切的一切数据存储起来,就是大数据。 拿淘宝举例:我们在淘宝上购物时,浏览物品的轨迹、添加收藏的动作、将物品加入购物车、停留的时长、每个用户的购物喜好、以及个人信息、收货地址等等(当然不止这些)这些信息,淘宝都会有一个数据的存储。 将这些上亿用户的数据存储起来,就形成了庞大的数据。 其次,云计算就是根据人们的需要,在大数据中以最快的速度、最简便的方法找出人们需要的信息。并且找出这些这些数据之间的关联,并且做出预测信息变化的规律。 还是以淘宝为例,庞大的用户数据收集起来,如果不能调动使用,便是无用的。如何调动这些数据,就需要云计算的参与。我们在淘宝购物的时候,会发现淘宝会给我们推荐我们浏览过的相似物品。 同样,即便你没有浏览这个物品,但是和你有共同浏览倾向的这些人,根据其他人喜好的物品,也可以推测出来,你可能会喜欢这个物品。 这样一来,就可以调动庞大的数据资源,来为用户更好的服务,而不是传统意义上的物品的陈列。 第三,人工智能就是具备一定的人类智慧能力的机器或物体。 这些人类智慧是云计算通过大数据计算,传输给机器或物体,让这些具备人工智能的机器或物体更好的服务人类。 打个比喻:为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。 当然,三者之间的联系远千丝万缕,具有很高的专业门槛,远不止简单的逻辑和简单的应用。类比只是希望可以更加形象的描述他们之间的关系。 以上。 人工智能的实现,需要大数据作为人工智能对行为智能判断的依据,云计算是运用大数据运行出运算的结果并保存在云(互联网服务器)上。 这三者相互独立,又相辅相成。相信这样你就有一个大概概念了。 我认为大数据是大数据,云计算归云计算应该用在各自的层面上。以大数据为所有人加事物的秘密主要数据归集处。但云计算在方方面面都要有不同场景,不同方向,不同时间的算法是不一样的。所以得到结论也相对其方向的不同而不同。现在云计算还是初始阶段。是服务于行业发展为方向。大数据结构是当今社会收集的各项真实数据数字为基础而确定政策的方向。两者各自分工合作就是未来发展的基道路。百年未知之大变局中必须要用科技手段来解决问题和未来发展的方向。让中国人民群众无生产生活之忧。让全球走向世界人类命运共同体作出中国的贡献。首先得中国要有一定的实力话语权。在未来友好发展才能全球化应用。用数据数字说话是最大的话语权。这是必须的!中国加油! 人工智能和大数据去计算可以说没关系,也可以说有关系,人工智能更多的是一种算法和各种传感器的组合体,人工智能的计算部分按理来说是在人工智能本身就进行运算,就像人脑,不可能所有人都用一个中心大脑,只不过作为现在来说独立的人工智能成本有点高,技术还不很成熟,一些大量的运算比较依赖于网络上的计算机中心进行计算处理,终端要实现这么大的运算量成本太高,而且需要大量的能源提供,因此现在的AI终端更多的是一个传感器,把收集的数据传到网络上,然后再把计算的结果传回来再执行相应的动作。 人工智能可以理解为是使机器能够有人的部分能力的算法总称,为大数据与云计算是一种基础的设施与资源。如人工智能中的深度学习,其需要有大量的数量集做基础,同时也要求有机器有很大的计算能力。 简单说,人工智能就是一个软件,这个软件的数据库保存在数据云里,两者通过网络连接。