基于云计算的人工智能即服务产品

基于云计算的人工智能即服务产品

根据调研机构IDC公司的调查，到2021年，全球认知和人工智能系统支出预计将以50．1％的复合年增长率（CAGR）增长。这意味着这些技术的总支出将从2017年的120亿美元增加到2021年的576亿美元。

很显然，组织对人工智能即服务越来越感兴趣，而云计算供应商对其涌现的越来越多的产品也在积极响应。

人工智能即服务的类型

由于“人工智能”是涵盖各种技术的广义术语，因此目前具有许多类型的人工智能即服务。人工智能的核心是可以采用机器完成人类所做的同样事情。

人工智能即服务产品可以将这些类型的人工智能技术作为云计算服务提供。目前市场上的人工智能即服务产品一般分为以下几类：

机器学习框架：这些工具允许开发人员创建可随时间推移而改进的应用程序。一般来说，他们需要开发人员或数据科学家构建模型，然后使用现有数据来训练该模型。机器学习框架在与大数据分析相关的应用程序中尤其流行，但它们也可用于创建许多其他类型的应用程序。

完全托管的机器学习服务：有时候组织机构想要将机器学习功能添加到应用程序中，但是他们的开发人员或数据科学家缺乏一些必要的技能或经验。

人工智能即服务将创造一种通用的人工智能，可以作为云服务进行访问。一般的人工智能是一种能够以与人类相同的方式思考和沟通的计算机系统。

人工智能即服务的好处

一些组织（主要是非常大的企业）选择投资自己的人工智能研究和硬件。然而，许多企业更喜欢使用人工智能即服务，因为这种方法提供了许多好处，其中包括：

低成本：人工智能即服务不仅不需要为昂贵的硬件支付费用，还可以让组织只为他们所使用硬件支付费用。在云计算术语中，大多数人工智能工作负载被认为是“突发”的，也就是说，他们需要很短的时间获得大量的计算能力。

可扩展性：与其他类型的云服务一样，人工智能即服务使其非常容易扩展。组织通常从一个试点项目开始，让他们看到人工智能如何有用。

可用性：一些最好的人工智能工具可用于开源许可证，虽然价格低廉，但这些开源人工智能工具并不总是很容易使用。云计算人工智能服务通常使开发人员更容易访问人工智能功能，而无需他们成为这方面的技术专家。

人工智能即服务的缺点

人工智能即服务的两个最大缺点也是所有云计算服务都面临的两个问题：安全性和合规性。

另一个潜在的缺点是人工智能即服务可能非常复杂。组织将不得不花费时间和精力来培训或聘用具有人工智能和云计算技能的员工。然而，许多组织认为，这个障碍可以轻易克服，并且采用人工智能即服务将会得到长期的回报。

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