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基于云计算的人工智能服务
* 来源 :http://www.msforteens.com * 发表时间 : 2018-09-30 13:04 * 浏览 :

  如今,采用人工智能的企业遇到了一个主要障碍,那就是在内部开发人工智能产品成本高昂,因此有了外包人工智能产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说,通过云计算来采用人工智能的成本要低得多。

  全球主要的云计算提供商现在提供基于云计算的人工智能产品。他们利用其专业的技术专长和雄厚的资金来提供下一代服务。

  人工智能服务既是硬件也是软件,但真正重要的是硬件。在定制芯片和采用通常用于图形处理和游戏的GPU作为人工智能处理器的过程中,处理器技术的指数式进步已经推动了人工智能革命。

  随着人工智能产品市场的扩大,所有主要的云计算提供商都推出了一定程度的人工智能服务。显然,由于从头开始构建这样一个系统的费用高昂,人工智能作为一项服务仍然一直位于行业巨头所在的领域。因此,需要对行业巨头进行深入研究。

  去年年底,IBM公司将其BlueMix云服务、SoftLayer数据中心和Watson AI合并为一个名为IBM Cloud的服务,该服务总共提供170多项服务。在用于人工智能服务的Watson品牌下,IBM公司提供不少于16项服务。大部分重点是分析数据、语音、文本。IBM公司拥有全球服务咨询业务,只有微软公司才能远程匹配。

  IBM Cloud 人工智能服务从Watson Studio开始,用于构建和培训人工智能模型,准备数据和对数据执行分析。这在一个集成环境中可用。对于现有数据,有沃森知识目录(Watson Knowledge Catalog)可以进行智能数据和分析资产发现、编目和治理,还有沃森发现(Watson Discovery)可以查找连接和关系。

  IBM公司已经指出,世界上只有20%的数据是可搜索的,IBM Cloud Watson对数据处理和发现的重视程度很高。这方面的一个例子是IBM Watson Services for Core ML,它允许企业构建基于人工智能的应用程序,这些应用程序可以安全地连接到他们的数据,并在本地部署数据中心、托管数据中心或云端运行。这些应用程序利用机器学习通过每次用户交互来适应和改进。

  其他数据发现应用程序包括Data Refinery,这是一种面向数据科学家、工程师和业务分析师的自助数据准备工具,以及深度学习,可帮助开发人员使用神经网络设计和部署深度学习模型,轻松扩展到数百次训练。

  为了构建人工智能平台,IBM拥有沃森代理(Watson Assistant)来构建和部署聊天机器人和虚拟助手,沃森物联网平台(Watson IoT Platform)为设备注册、连接、控制、快速可视化和数据存储提供云计算托管服务。

  IBM公司在语言识别和翻译方面也很重要。Watson Speech to Text(STT)将音频和语音转换为书面文本,而Watson Text to Speech(TTS)则相反,将书面文本转换为各种语言和语音的自然发音音频。

  在更深奥的一面,Watson视觉识别可以使用机器学习对视觉内容进行标记,分类和搜索,沃森语音分析器(Watson Tone Analyzer)分析书面内容中的情感和色调,沃森个性洞察(Watson Personality Insights)通过书面文本预测个性特征、需求和价值。

  亚马逊的人工智能工作分为两类:改进其Alexa等消费者设备和AWS公共云的服务。其中大部分业务的云服务实际上是建立在消费产品之上的,因此随着Alexa的改进,其业务也将得到改善。它们分为四大类,其中许多与消费者互动有相似之处:

  Amazon Lex使用语音和文本构建用于在任何应用程序中构建会话界面的服务。它具有自动语音识别功能,可将语音转换为文本和自然语言理解,以识别文本的意图。Lex技术现在用于Alexa,允许开发人员创建支持自然语言的聊天机器人。

  如果想做相反的事情,Amazon Polly可以将文本转换成栩栩如生的演讲语音。许多人工语音应用程序交付都很繁琐,你可以听到拼接在一起的单词之间中断。而Polly使用先进的深度学习技术来合成听起来像人类自然的发音。它提供了支持实时交互式对话所需的快速响应时间。

  Amazon Rekognition可以轻松地将图像分析添加到用户的应用程序中,以检测图像中的对象、场景,或搜索和比较人脸。亚马逊公司使用此服务每天为Prime Photos分析数十亿张图片。通过Rekognition API,可以轻松地在应用程序中构建可视化搜索和发现。

  机器学习是当今人工智能活动的先锋,但可能需要具备内部专业知识。相比之下,亚马逊机器学习提供了可视化工具和向导,可指导用户完成创建机器学习模型的过程,而无需学习复杂的机器学习算法和技术。它建立在亚马逊公司用于向购物者推荐商品的相同技术的基础上。

  微软公司将其人工智能产品分为三类:人工智能服务、人工智能工具和框架,以及人工智能基础设施。与亚马逊公司一样,它的一些商业人工智能产品实际上是基于消费产品。

  人工智能服务分为三个小组:预先构建的人工智能功能,如Azure认知服务;为面向客户的应用程序(如Web应用程序和聊天机器人)添加智能,认知搜索将Azure搜索与认知服务合并;会话人工智能与Azure Bot使用Azure机器学习(AML)进行服务和自定义人工智能开发。微软公司最近更新了它的机器人框架(Bot Framework),为开发人员创建了更丰富的对话框、完整个性和语音定制的下一代会话机器人。

  人工智能的工具和框架包括用于人工智能的Visual Studio工具、Azure记事本、数据科学虚拟机、Azure机器学习工作室,以及用于Azure物联网边缘运行时间(Azure Internet of Things Edge Runtime)的AI Toolkit。微软公司最近宣布开放Azure物联网边缘运行时间,这将允许开发人员在边缘修改和定制应用程序。到2020年,将采用20多亿个连接网络的物联网设备,这一点非常重要。Azure物联网边缘运行时间还可以作为一个平台,从中构建Azure的所有新的人工智能驱动应用程序。

  谷歌公司的一个关键区别是TPU(张量处理单元)。这是一款专门设计用于TensorFlow的专用芯片,TensorFlow是所有主要云计算提供商提供的谷歌开源机器学习平台,但没有一个可以加速TPU。并加快速度。TPU比CPU或GPU快15到30倍,提供高达180 teraflops的计算能力。

  与亚马逊和微软一样,谷歌公司已经从其面向消费者的产品中获取了人工智能,并将其提供给商业用户。谷歌计算引擎云计算产品提供了谷歌的应用程序,例如图像、翻译、收件箱(智能回复)和Android中的语音搜索背后的人工智能功能。

  谷歌公司的大部分人工智能产品都反映了其核心搜索能力。例如,Cloud Vision API可以识别图像中的对象、徽标和标志、特定或明确的内容、图像中的文本、可以在Web上找到类似的图像、或者检测面部和读取表情。奇怪的是,它不能提供面部识别。

  同样,云计算视频智能API(Cloud Video Intelligence API)允许用户搜索视频以查找内容,例如图像或文本。例如,它可以搜索图像以查找特定内容,并在此基础上阻止视频。

  DialogFlow用于构建处理客户消息、语音识别和响应的聊天机器人。它可以构建移动应用程序,消息传递服务和物联网设备之间的接口。自然语言API通过语法、实体和情感识别以及内容分类提供更深入的洞察力。

  谷歌公司还有一个语音到文本API,可以实时语音转换或120种语言的录音,而文字转语音API则可以从文本中产生自然的音频。Cloud Translation API提供超过100种语言的翻译服务,可与上述API配合使用。

  谷歌公司专注于机器学习,分析数据以便做出更好的决策,同时通过其Cloud ML服务为缺乏经验的人工智能开发人员提供灵活性和可访问性。开发人员可以使用谷歌公司现有的API培训高质量的机器学习模型,例如客户服务。

  对于更有经验的机器学习开发人员,谷歌公司提供了机器学习(ML)引擎,用于将机器学习模型投入生产,使用需要针对各种场景进行培训的TensorFlow模型。它有一个预测服务,它采用训练有素的模型并使用它们来预测新数据。

  Oracle AI:Oracle公司的主要支柱是它支持挖掘和提取数据的数据源。支持其数据库,MySQL和大数据集群,如Hadoop。它配备了流行的机器学习工具和框架来快速构建应用程序。

  Salesforce:该公司的Einstein人工智能平台与其他Salesforce云计算产品完全集成,可使用机器学习和预测分析构建应用程序,并利用其Salesforce数据。它用于构建聊天机器人和销售预测等应用程序。

  百度:百度公司了也致力于制造自己的人工智能处理器。它有一个名为Baidu Brain的移动服务,以及一个会话式人工智能操作系统DuerOS。但这只适用于中国。