人們近幾年來一直在談?wù)摍C(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)樗梢杂绊懭祟惿畹母鱾€(gè)方面并創(chuàng)造巨大的利益。科學(xué)家也正在努力發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)，希望它們能夠自我進(jìn)化。使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)已經(jīng)被視為未來的科學(xué)，也有人講機(jī)器學(xué)習(xí)比作是自動化的下一個(gè)發(fā)展階段。

　　結(jié)合云計(jì)算的強(qiáng)大功能，機(jī)器學(xué)習(xí)可能會發(fā)揮更大的作用，這種融合被稱為 “ 智能云 ” 。目前，云的使用只涉及計(jì)算，存儲和網(wǎng)絡(luò)。但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)融入云，云的功能將大大增加。智能云能夠從存儲在其中的大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以建立預(yù)測模型，智能云將成為更高效地執(zhí)行任務(wù)的智能平臺。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)對云計(jì)算的影響：

　　云計(jì)算為高效且經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行 AI 系統(tǒng)提供了兩個(gè)基本先決條件：可擴(kuò)展性和低成本計(jì)算資源（主要是計(jì)算和存儲）以及處理能力以處理大量數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)對云的影響在以下幾個(gè)方面是最大的。

　　1.認(rèn)知計(jì)算：

　　云中的機(jī)器學(xué)習(xí)也是同樣的原理，存儲在云中的大量數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)過程提供了信息來源。數(shù)百萬用戶將云用于計(jì)算，存儲和網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。每天發(fā)生的數(shù)百萬個(gè)交互過程，為機(jī)器提供了可供學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來源。整個(gè)過程將為云中的應(yīng)用程序提供感官功能，應(yīng)用程序?qū)⒛軌驁?zhí)行認(rèn)知功能并做出決定。

　　目前市場上認(rèn)知計(jì)算的一些例子在人工智能領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。如 IBM Watson ， AWS IA 和Microsoft Cognitive API 在業(yè)內(nèi)都是值得關(guān)注的案例。

　　目前存在的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)更多處于實(shí)驗(yàn)階段，并且被賦予極小重要性的任務(wù)。隨著時(shí)間的推移，我們可以期待這些系統(tǒng)能夠接管醫(yī)療和服務(wù)甚至是商業(yè)和個(gè)人生活。

　　2.個(gè)人助理和聊天機(jī)器人：

　　個(gè)人助理讓個(gè)人的生活更輕松。像 Apple Siri ， Google Allo 和 Microsoft Cortana 這樣的產(chǎn)品都是預(yù)先編碼的語音識別系統(tǒng)，賦予機(jī)器以人的交流能力。但這些個(gè)人數(shù)字助理的能力非常有限。響應(yīng)已預(yù)先編入系統(tǒng)，大多數(shù)問題是擁有固定答案的。

　　由于云上的大量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)能力以及上述的認(rèn)知計(jì)算組件，個(gè)人助理可以取代幾乎所有形式的人際交互，擁有像科幻小說或超級英雄電影中的電腦系統(tǒng)已經(jīng)可以成為現(xiàn)實(shí)。

　　這種能力可以對需要巨大運(yùn)營能力的企業(yè)是有很大的幫助。想象一下，一臺電腦可以訪問你過去交易的所有信息，分析當(dāng)前的銷售情況，并預(yù)測未來的利潤。它還會告訴你哪里的功能存在問題，以及可以采取哪些措施進(jìn)行糾正。這一切的控制權(quán)仍掌握在人類手中，所有計(jì)算機(jī)都在處理所有信息并提供可能的解決方案。

　　Chatbots 早在客戶服務(wù)行業(yè)就已經(jīng)上升為通過聊天提供解決方案的首選。此外，隨著聊天應(yīng)用程序的不斷使用，這變得更加容易，完全消除了人員交互并減少了錯(cuò)誤。

　　實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)將提高這些聊天機(jī)器人的認(rèn)知能力，給他們?nèi)诵曰挠|覺。這些聊天機(jī)器人可以從過去的對話中學(xué)習(xí)，并提供更好的幫助，而不是客戶和聊天機(jī)器人之間的簡單的問答會話。聊天機(jī)器人可以發(fā)起有關(guān)之前問題的查詢或針對該問題的其他建議，主要目標(biāo)是盡可能使這些聊天機(jī)器人盡可能地個(gè)性化，以使客戶獲得私人服務(wù)感。

　　3.世界越來越依賴云

　　云計(jì)算正在成為許多領(lǐng)域中必不可少的計(jì)算服務(wù)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)的整合將增加市場對智能云的需求。憑借智能云提供的所有功能，這絕對是市場上最具破壞性的技術(shù)變革。隨著競爭日益激烈，智能云將成為管理大公司的核心必需品，并幫助他們保持競爭優(yōu)勢。

　　智慧云將接管全世界。正如 這篇 IBM 文章 所述：

　　“數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為一個(gè)持續(xù)的過程而不是一次性的目標(biāo)，市場調(diào)整的公司不斷尋求下一個(gè)大的技術(shù)轉(zhuǎn)變，從而為他們帶來競爭優(yōu)勢。接下來的重大轉(zhuǎn)變是人工智能和云計(jì)算的融合，這將成為創(chuàng)新的源泉和加速變革的手段。“

　　在醫(yī)療保健等領(lǐng)域?qū)χ悄茉频男枨蟛荒鼙桓吖溃粫驷t(yī)生。相反，它可以作為虛擬助手來決定用于治療患者的正確方法。該機(jī)器可以收集多年的特定病例信息，進(jìn)行比較并推薦新的治療方法，以便醫(yī)生更輕松地進(jìn)行治療。諸如銀行，投資，教育等領(lǐng)域也可以利用智能云功能，使人類的生活變得更簡單，更高效。

　　4.商業(yè)智能：

　　隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的引入，商業(yè)智能會變得更加智能化。找出實(shí)時(shí)異常情況，識別并實(shí)時(shí)糾正錯(cuò)誤，預(yù)測未來結(jié)果是機(jī)器學(xué)習(xí)可以做到的。

　　主動分析和實(shí)時(shí)儀表板的需求很高。處理先前收集的數(shù)據(jù)并提供實(shí)時(shí)建議甚至未來預(yù)測的高級預(yù)測分析是市場需要的商業(yè)智能系統(tǒng)。將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到云計(jì)算中將有助于商業(yè)智能系統(tǒng)在他們的工作中更好地完成工作。

　　企業(yè)需要他們的商業(yè)智能來變得更積極主動，而不是被逼無奈。 BI 目前的趨勢預(yù)測和行動建議應(yīng)為領(lǐng)導(dǎo)者提供便利。機(jī)器學(xué)習(xí)有助于商業(yè)智能達(dá)到這一目標(biāo)。

　　5.物聯(lián)網(wǎng)：

　　物聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會無窮無盡。從自動駕駛汽車到智能家居到實(shí)時(shí)事故預(yù)測，物聯(lián)網(wǎng)正在努力將一切物體聯(lián)網(wǎng)。隨著連接和互聯(lián)性的增長，將會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)存儲在云中，來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)將更好地與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合。

　　物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代只會變得更好。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，系統(tǒng)甚至可以在用戶意識到之前就能夠識別和糾正系統(tǒng)問題。在有缺陷的部件影響整個(gè)系統(tǒng)之前，可以發(fā)出有關(guān)任何故障設(shè)備的警告。此外，一些流程可以基于先前的行動自動化，從而消除服務(wù)中的不便。

　　例如，互聯(lián)網(wǎng)的自動駕駛汽車將要知道在其周圍的其他汽車的確切位置。這將幫助他們保持距離，避免碰撞。如果有沖突，其他車就可以知道，以避讓該地區(qū)。對這種技術(shù)的需求正在迅速增長。從物聯(lián)網(wǎng)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算等領(lǐng)域的發(fā)展看起來是積極的。

　　6.AI即服務(wù)：

　　AI 正在通過云提供商由作為開源平臺（ AIaaS ）提供。這為用戶提供了大量用于 AI 的必要功能工具。據(jù)說 AIaaS 有可能成為提供快速和經(jīng)濟(jì)高效的 AI 解決方案的交付模式，而不是咨詢許多 AI專家來完成任務(wù)。

　　人工智能作為平臺服務(wù)使得不想?yún)⑴c過程復(fù)雜性的用戶可以更輕松地進(jìn)行智能自動化。這將進(jìn)一步增加云計(jì)算的能力，從而增加對云的需求。

　　共生關(guān)系：

　　智能云是未來。云計(jì)算和人工智能的相互依賴性將成為未來開發(fā)的任何系統(tǒng)或應(yīng)用程序的本質(zhì)。

　　計(jì)算機(jī)接管世界的風(fēng)險(xiǎn)以及對機(jī)器人的恐懼將使人類參與并負(fù)責(zé)機(jī)器，從而妨礙機(jī)器的全面自動化。在 Facebook AI 事件 之后 （其中兩個(gè) AI 系統(tǒng)開始在程序員不明白的語言進(jìn)行相互通信），我們需要在機(jī)器之間的交互控制有所增加。

　　但只要人類本著科技讓生活變得更輕松，相互依賴性就會存在。云可以幫助人工智能提供他們需要學(xué)習(xí)的信息，而人工智能可以提供更多信息，實(shí)現(xiàn)自動化，并使云變得更好，更智能。

　　隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算的發(fā)展，它們的未來似乎越來越緊密地聯(lián)系在一起。云計(jì)算通過機(jī)器學(xué)習(xí)變得更容易處理，擴(kuò)展。此外，業(yè)務(wù)在云上的范圍越廣，云就越需要集成機(jī)器學(xué)習(xí)，以便高效。未來，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)就不會有云的存在。