AI如何改變雲計算
雲計算已經滲透到在線活動的各個方面。然而，最近人工智慧的發展和程式設計師日益複雜化，預示著雲計算的新時代。本文著眼於該技術如何出現以及它如何影響我們的生活。
每位技術專家都知道雲技術的潛力，以及雲技術如何影響企業和公民存儲數據和現有工作負載的方式。但是由於雲是一項新技術，企業必須考慮如何隨著時間的推移繼續發展。
像行動電話代替計算機和物聯網這樣的趨勢對雲技術做出了微小的改變。但現在最大的夢想就是人工智慧（AI）如何改進雲技術，就像雲技術改進了AI開發一樣。
人工智慧能最終說出話來嗎？
人工智慧發展的最大轉變之一就是科技公司如何創造可以最終學習人的人工智慧。當然，機器學習比玩遊戲更目的性。對話領域中最大的領域之一是語音響應響應人類命令。
雖然我們已經有可以響應語音命令的Cortana等個人助理，但科技公司有興趣開發可以學習新詞語以及如何做出不同反應的AI系統。今年早些時候Tay實驗顯示，仍有很多工作要做，但目標是構建一個可以像普通人一樣交流的AI。
雲計算可以極大地幫助實現這一目標。作為雲技術的一部分的許多不同的伺服器都擁有人工智慧可以訪問和使用的數據，以便做出決策並學習如何進行對話。但是，隨著人工智慧學習這一點，它可以將這些新數據傳回雲端，從而幫助其他人工智慧學習。
結合AI和雲
如上所述，人工智慧和雲計算的潛力意味著專門從事這兩項工作的公司正在投入更多精力參與這兩項工作。正如CIO所指出的，許多這些雲AI技術有兩種形式。它們是雲機器學習平台，例如Google雲機器學習，它將機器學習與雲相結合，但沒有深度學習框架，或者它們是IBM Watson等AI雲服務。
後者尤其引人關注，因為企業可以使用大量的應用程式來使用AI雲服務。例如，Wired最近報導了組織如何依靠IBM Watson來幫助打擊網絡犯罪。這並不像將Watson插入USB並讓其正常工作那麼簡單。研究人員必須教授沃森如何應對黑客和罪犯的各個部分，因為它通過獲取網絡存儲信息變得越來越有效率。
這個學習過程令人難以置信的是，儘管沃森知道這麼多，但人類仍然扮演著重要的角色。沃森可以閱讀比人類更多的報告，但他仍然犯了基本的錯誤，比如認為「勒索軟體」是一個地方。研究人員幫助沃森並指導數據，以便他學會正確思考。
在這個過程的每一步中，AI，雲技術和人類都是需要的。人工智慧需要學習，需要雲技術，以便人工智慧可以訪問更多關於網絡犯罪的數據，而不是存儲在伺服器上，人類在人工智慧出錯時幫助人工智慧。這種合作和技術發展可以適用於我們今天可以想到的幾乎所有領域，以及我們現在甚至可能不會想到的一些領域。
將人工智慧，機器學習以及與技術存儲在一起的數據相結合，意味著人工智慧和人類可以分析和收集比以往更多的數據。