如何理解大数据、云计算和人工智能三者间的关系?

8月1日,Nvidia和数据存储公司NetApp联合宣布推出用于企业的数据平台:Ontap AI。Nvidia的DGX超级计算机和NetApp的AFF A800云连接闪存为其提供动力,旨在通过提供前所未有的访问和性能,帮助企业实现对数据的“从核心到云端”控制。Nvidia副总裁兼总经理Jim McHugh表示:

“在人工智能领域,数据集成至关重要。”

由此可见,人工智能的发展离不开数据,数据又需要通过运算才能发挥其背后的作用,而这些又不得不提到云计算和大数据,那么他们之间到底有什么关系呢?

大数据

现代社会是由互联网、物联网和社交媒体等构成的一个庞大体系,每天都会产生大量的数据,这些量大且复杂到无法用传统数据处理方法来处理的数据集合,就是大数据。它具有体量大、类型多、速度快和收益广四大特点,要求有巨大的计算能力和海量存储资源。

云计算

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。简单来说,云计算分为3个层面:

基础设施即服务(laaS)——消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。

平台即服务(PaaS)——PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户,消费者可以直接在平台上进行应用和开发。

软件即服务(SaaS)——它是一种通过Internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。

云计算拥有无限分布处理的能力,我们可以从中得到海量的计算能力、存储能力和交换能力,并且在不同的层面得到应用开发的环境,以及开发的应用和服务可以通过云平台投射到用户的前端,让用户来消费它们。

人工智能

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。虽然人工智能现在还处于初级阶段,但其发展速度不可小觑。以前是模拟人类的思维和行为能力,现在是自我学习,学会从海量数据中抓取数据背后的规律来解决问题。

2016年被称为人工智能元年,AlphoGo战胜人类围棋高手李世石。

2017年则是人工智能领域大突破的一年,AlphoGo Zero采用强化学习算法,在抛弃人类经验的情况下,自己与自己对弈,通过不断学习训练来发现其中的规律,再进行推理思考,最终以100:0的战绩击败“前辈”。

作为21世纪关键词的它们,彼此之间是不可分割的。

云计算和大数据

大数据时代,数据不仅仅是数字或数字构成的,其范畴要大得多。比如互联网上的任何内容,包括文字、图片等,我们在微信朋友圈等社交网络的行为,浏览网络的记录,我们每天的出行轨迹、活动范围等等,这些都可以算做大数据的一部分。大数据的特征不仅仅是体量大,还需要具备多维度以及完备性的特点,因而要求巨大的计算能力和海量的存储资源。

云计算具有的海量计算能力、存储能力、网络交换能力和无限分布处理的能力,正是大数据所需要的。云计算一方面可以提供足够的算力为一些特定的大数据场景服务,另一方面还提供廉价的存储能力。它让大数据的技术得到很大的普及,而大数据的服务又可以通过云计算平台投送给用户,可以说,这两者是相辅相成的。

云计算、大数据和人工智能

人工智能的核心、数据以及算法。人工智能算法主要由两部分组成、深度学习和强化学习,其中深度学习就是多层人工神经网络,是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。这就需要大量的数据资源作为支撑,让其进行不断的训练学习。

但这一优点带来的便是显著增加的运算量,需要巨大的计算能力。云计算具有的计算能力就是人工智能的另一大支撑,云计算为人工智能提供足够的算力,人工智能也能通过云端投送到终端用户,可以说,高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。

人工智能、大数据和云计算是目前计算机科学和信息科学中最热门的研究领域,他们之间构成一个形成你中有我,我中有你的良性循环,彼此相互影响,共同发展。

编辑 | 平生

排版 | 平生

图片 | 网络

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