為了在競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位，越來(lái)越多的企業(yè)正在尋求將人工智能技術(shù)整合到其應(yīng)用程序、產(chǎn)品、服務(wù)，以及大數(shù)據(jù)分析方法中。而企業(yè)開(kāi)始使用人工智能技術(shù)的最簡(jiǎn)單和最流行的方法之一是使用基于云計(jì)算的人工智能即服務(wù)產(chǎn)品。
根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司的調(diào)查，到2021年，全球認(rèn)知和人工智能系統(tǒng)支出預(yù)計(jì)將以50．1％的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）增長(zhǎng)。這意味著這些技術(shù)的總支出將從2017年的120億美元增加到2021年的576億美元。
這些費(fèi)用的大部分將可能用于基于云計(jì)算的人工智能服務(wù)。RightScale 2018云狀況調(diào)查顯示，企業(yè)對(duì)使用與特定類(lèi)型的人工智能相關(guān)的云計(jì)算服務(wù)特別感興趣：那就是機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)調(diào)查受訪(fǎng)者計(jì)劃在未來(lái)使用哪種類(lèi)型的公共云服務(wù)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)在調(diào)查中列為首位，46％的受訪(fǎng)者正在嘗試采用該技術(shù)或計(jì)劃部署該技術(shù)，盡管事實(shí)上只有12％的受訪(fǎng)者正在使用這些服務(wù)。
很顯然，組織對(duì)人工智能即服務(wù)越來(lái)越感興趣，而云計(jì)算供應(yīng)商對(duì)其涌現(xiàn)的越來(lái)越多的產(chǎn)品也在積極響應(yīng)。
人工智能即服務(wù)的類(lèi)型
由于“人工智能”是涵蓋各種技術(shù)的廣義術(shù)語(yǔ)，因此目前具有許多類(lèi)型的人工智能即服務(wù)。人工智能的核心是可以采用機(jī)器完成人類(lèi)所做的同樣事情。例如，人工智能包含可以查看和識(shí)別圖片中物體的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。它還包括使系統(tǒng)能夠進(jìn)行正常對(duì)話(huà)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，以及允許計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下開(kāi)展學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
人工智能即服務(wù)產(chǎn)品可以將這些類(lèi)型的人工智能技術(shù)作為云計(jì)算服務(wù)提供。目前市場(chǎng)上的人工智能即服務(wù)產(chǎn)品一般分為以下幾類(lèi)：
機(jī)器人和數(shù)字助理：對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，當(dāng)他們聽(tīng)到“人工智能”這個(gè)術(shù)語(yǔ)時(shí)，首先想到的就是像蘋(píng)果的Siri，微軟的Cortana，或亞馬遜的Alexa這樣的數(shù)字助理。這些工具使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)與用戶(hù)進(jìn)行對(duì)話(huà)，許多工具還使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高他們的技能。許多企業(yè)希望為其產(chǎn)品和網(wǎng)站添加類(lèi)似的功能。事實(shí)上，據(jù)IDC公司稱(chēng)，2017年支出最多的人工智能用例是自動(dòng)化的客戶(hù)服務(wù)代理。但從頭開(kāi)始創(chuàng)建自己的機(jī)器人對(duì)于企業(yè)是一個(gè)艱巨的任務(wù)。作為替代方案，有一些廠商提供機(jī)器人平臺(tái)即服務(wù)。而用戶(hù)利用自己的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行培訓(xùn)，然后通過(guò)機(jī)器人回答簡(jiǎn)單的問(wèn)題，而讓工作人員從重復(fù)工作中解脫出來(lái)，可以處理更加復(fù)雜的任務(wù)。
認(rèn)知計(jì)算API：應(yīng)用程序編程接口（API）使開(kāi)發(fā)人員可以輕松地將技術(shù)或服務(wù)集成到正在構(gòu)建的應(yīng)用程序或產(chǎn)品中。領(lǐng)先的云供應(yīng)商都提供各種各樣的API。例如，想要制作照片共享應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)人員可能會(huì)使用面部識(shí)別API為應(yīng)用程序提供識(shí)別照片中個(gè)人的功能。得益于API，開(kāi)發(fā)人員無(wú)需從頭開(kāi)始編寫(xiě)面部識(shí)別代碼，甚至無(wú)需徹底了解它的工作原理。工作人員使用API來(lái)允許應(yīng)用程序訪(fǎng)問(wèn)云中的這種功能。API可用于各種不同的用途，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理、搜索、知識(shí)映射、翻譯和情感檢測(cè)。
機(jī)器學(xué)習(xí)框架：這些工具允許開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建可隨時(shí)間推移而改進(jìn)的應(yīng)用程序。一般來(lái)說(shuō)，他們需要開(kāi)發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建模型，然后使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練該模型。機(jī)器學(xué)習(xí)框架在與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的應(yīng)用程序中尤其流行，但它們也可用于創(chuàng)建許多其他類(lèi)型的應(yīng)用程序。在云端訪(fǎng)問(wèn)這些框架比為自己的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)置自己的硬件和軟件更容易、成本也更低。
完全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)：有時(shí)候組織機(jī)構(gòu)想要將機(jī)器學(xué)習(xí)功能添加到應(yīng)用程序中，但是他們的開(kāi)發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學(xué)家缺乏一些必要的技能或經(jīng)驗(yàn)。完全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)使用模板、預(yù)建模型和／或拖放式開(kāi)發(fā)工具來(lái)簡(jiǎn)化和加速使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架的過(guò)程。
人工智能即服務(wù)將創(chuàng)造一種通用的人工智能，可以作為云服務(wù)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。一般的人工智能是一種能夠以與人類(lèi)相同的方式思考和溝通的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。大多數(shù)專(zhuān)家認(rèn)為，研究人員創(chuàng)建這樣的人工智能技術(shù)還需要多年的努力。
人工智能即服務(wù)的好處
一些組織（主要是非常大的企業(yè)）選擇投資自己的人工智能研究和硬件。然而，許多企業(yè)更喜歡使用人工智能即服務(wù)，因?yàn)檫@種方法提供了許多好處，其中包括：
高級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施：人工智能應(yīng)用程序，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，可以在具有多個(gè)并行運(yùn)行工作負(fù)載的高速圖形處理單元（GPU）的服務(wù)器上執(zhí)行最佳性能。但是，這些系統(tǒng)對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)非常昂貴，無(wú)法為組織和用例提供更多的幫助。人工智能即服務(wù)使組織讓企業(yè)能夠以可承受的成本來(lái)應(yīng)用這些超高速計(jì)算機(jī)。
低成本：人工智能即服務(wù)不僅不需要為昂貴的硬件支付費(fèi)用，還可以讓組織只為他們所使用硬件支付費(fèi)用。在云計(jì)算術(shù)語(yǔ)中，大多數(shù)人工智能工作負(fù)載被認(rèn)為是“突發(fā)”的，也就是說(shuō)，他們需要很短的時(shí)間獲得大量的計(jì)算能力。人工智能即服務(wù)只向他們收取使用的服務(wù)費(fèi)用，大大降低了成本。
可擴(kuò)展性：與其他類(lèi)型的云服務(wù)一樣，人工智能即服務(wù)使其非常容易擴(kuò)展。組織通常從一個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目開(kāi)始，讓他們看到人工智能如何有用。以人工智能即服務(wù)，他們可以快速將該試點(diǎn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)化為全面生產(chǎn)，并隨著需求的增長(zhǎng)而擴(kuò)大規(guī)模。
可用性：一些最好的人工智能工具可用于開(kāi)源許可證，雖然價(jià)格低廉，但這些開(kāi)源人工智能工具并不總是很容易使用。云計(jì)算人工智能服務(wù)通常使開(kāi)發(fā)人員更容易訪(fǎng)問(wèn)人工智能功能，而無(wú)需他們成為這方面的技術(shù)專(zhuān)家。
人工智能即服務(wù)的缺點(diǎn)
人工智能即服務(wù)的兩個(gè)最大缺點(diǎn)也是所有云計(jì)算服務(wù)都面臨的兩個(gè)問(wèn)題：安全性和合規(guī)性。
許多人工智能應(yīng)用程序（尤其是結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)功能的應(yīng)用程序）依賴(lài)于大量的數(shù)據(jù)。如果這些數(shù)據(jù)將駐留在云中或轉(zhuǎn)移到云端，組織需要確保它們具有適當(dāng)?shù)陌踩胧ㄔ诳臻e和傳輸時(shí)進(jìn)行加密。
在某些情況下，法規(guī)可能會(huì)阻止某些行業(yè)的某些類(lèi)型的敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中。其他法律要求某些數(shù)據(jù)仍在其所在國(guó)家的境內(nèi)。在這些情況下，可能無(wú)法將人工智能用作這些特定用例的服務(wù)。
另一個(gè)潛在的缺點(diǎn)是人工智能即服務(wù)可能非常復(fù)雜。組織將不得不花費(fèi)時(shí)間和精力來(lái)培訓(xùn)和／或聘用具有人工智能和云計(jì)算技能的員工。然而，許多組織認(rèn)為，這個(gè)障礙可以輕易克服，并且采用人工智能即服務(wù)將會(huì)得到長(zhǎng)期的回報(bào)。
人工智能即服務(wù)的供應(yīng)商
所有領(lǐng)先的云計(jì)算供應(yīng)商都提供人工智能即服務(wù)，而一些小型供應(yīng)商也提供基于云計(jì)算的人工智能服務(wù)。以下進(jìn)行一下概述：
