今天跟大家講講云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能。為什么講這三個東西呢？因為這三個東西現(xiàn)在非?；穑⑶宜鼈冎g好像互相有關(guān)系：一般談云計算的時候會提到大數(shù)據(jù)、談人工智能的時候會提大數(shù)據(jù)、談人工智能的時候會提云計算……感覺三者之間相輔相成又不可分割。但如果是非技術(shù)的人員，就可能比較難理解這三者之間的相互關(guān)系，所以有必要解釋一下。

一、云計算
我們首先來說云計算。云計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源三個方面。

1.管理數(shù)據(jù)中心就像配電腦

什么叫計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源？

比如你要買臺筆記本電腦，是不是要關(guān)心這臺電腦是什么樣的CPU？多大的內(nèi)存？這兩個就被我們稱為計算資源。

這臺電腦要上網(wǎng)，就需要有個可以插網(wǎng)線的網(wǎng)口，或者有可以連接我們家路由器的無線網(wǎng)卡。您家也需要到運營商比如聯(lián)通、移動或者電信開通一個網(wǎng)絡(luò)，比如100M的帶寬。然后會有師傅弄一根網(wǎng)線到您家來，師傅可能會幫您將您的路由器和他們公司的網(wǎng)絡(luò)連接配置好。這樣您家的所有的電腦、手機、平板就都可以通過您的路由器上網(wǎng)了。這就是網(wǎng)絡(luò)資源。

您可能還會問硬盤多大？過去的硬盤都很小，大小如10G之類的；后來即使500G、1T、2T的硬盤也不新鮮了。(1T是1000G)，這就是存儲資源。

對于一臺電腦是這個樣子的，對于一個數(shù)據(jù)中心也是同樣的。想象你有一個非常非常大的機房，里面堆了很多的服務(wù)器，這些服務(wù)器也是有CPU、內(nèi)存、硬盤的，也是通過類似路由器的設(shè)備上網(wǎng)的。這時的問題就是：運營數(shù)據(jù)中心的人是怎么把這些設(shè)備統(tǒng)一的管理起來的呢？

2.靈活就是想啥時要都有，想要多少都行

管理的目標就是要達到兩個方面的靈活性。具體哪兩個方面呢？

時間靈活性：想什么時候要就什么時候要，需要的時候一點就出來了；

空間靈活性：想要多少就有多少。需要一個太很小的電腦，可以滿足；需要一個特別大的空間例如云盤，云盤給每個人分配的空間動不動就很大很大，隨時上傳隨時有空間，永遠用不完，也是可以滿足的。

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3.虛擬化的半自動和云計算的全自動

要說虛擬化軟件解決了靈活性問題，其實并不全對。因為虛擬化軟件一般創(chuàng)建一臺虛擬的電腦，是需要人工指定這臺虛擬電腦放在哪臺物理機上的。這一過程可能還需要比較復(fù)雜的人工配置。所以使用VMware的虛擬化軟件，需要考一個很牛的證書，而能拿到這個證書的人，薪資是相當高，也可見復(fù)雜程度。

所以僅僅憑虛擬化軟件所能管理的物理機的集群規(guī)模都不是特別大，一般在十幾臺、幾十臺、最多百臺這么一個規(guī)模。

這一方面會影響時間靈活性：雖然虛擬出一臺電腦的時間很短，但是隨著集群規(guī)模的擴大，人工配置的過程越來越復(fù)雜，越來越耗時。另一方面也影響空間靈活性：當用戶數(shù)量多時，這點集群規(guī)模，還遠達不到想要多少要多少的程度，很可能這點資源很快就用完了，還得去采購。

所以隨著集群的規(guī)模越來越大，基本都是千臺起步，動輒上萬臺、甚至幾十上百萬臺。如果去查一下BAT，包括網(wǎng)易、谷歌、亞馬遜，服務(wù)器數(shù)目都大的嚇人。這么多機器要靠人去選一個位置放這臺虛擬化的電腦并做相應(yīng)的配置，幾乎是不可能的事情，還是需要機器去做這個事情。

人們發(fā)明了各種各樣的算法來做這個事情，算法的名字叫做調(diào)度(Scheduler)。通俗一點說，就是有一個調(diào)度中心，幾千臺機器都在一個池子里面，無論用戶需要多少CPU、內(nèi)存、硬盤的虛擬電腦，調(diào)度中心會自動在大池子里面找一個能夠滿足用戶需求的地方，把虛擬電腦啟動起來做好配置，用戶就直接能用了。這個階段我們稱為池化或者云化。到了這個階段，才可以稱為云計算，在這之前都只能叫虛擬化。

4.云計算的私有與公有

云計算大致分兩種：一個是私有云，一個是公有云，還有人把私有云和公有云連接起來稱為混合云，這里暫且不說這個。

私有云：把虛擬化和云化的這套軟件部署在別人的數(shù)據(jù)中心里面。使用私有云的用戶往往很有錢，自己買地建機房、自己買服務(wù)器，然后讓云廠商部署在自己這里。VMware后來除了虛擬化，也推出了云計算的產(chǎn)品，并且在私有云市場賺的盆滿缽滿。

公有云：把虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數(shù)據(jù)中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊一個賬號，就能在一個網(wǎng)頁上點一下創(chuàng)建一臺虛擬電腦。例如AWS即亞馬遜的公有云；例如國內(nèi)的阿里云、騰訊云、網(wǎng)易云等。

二、大數(shù)據(jù)擁抱云計算

在PaaS層中一個復(fù)雜的通用應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)平臺。大數(shù)據(jù)是如何一步一步融入云計算的呢？

1.數(shù)據(jù)不大也包含智慧

一開始這個大數(shù)據(jù)并不大。原來才有多少數(shù)據(jù)？現(xiàn)在大家都去看電子書，上網(wǎng)看新聞了，在我們80后小時候，信息量沒有那么大，也就看看書、看看報，一個星期的報紙加起來才有多少字？如果你不在一個大城市，一個普通的學(xué)校的圖書館加起來也沒幾個書架，是后來隨著信息化的到來，信息才會越來越多。

首先我們來看一下大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)，就分三種類型，一種叫結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一種叫非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有一種叫半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：即有固定格式和有限長度的數(shù)據(jù)。例如填的表格就是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，國籍：中華人民共和國，民族：漢，性別：男，這都叫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)：現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)越來越多，就是不定長、無固定格式的數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁，有時候非常長，有時候幾句話就沒了；例如語音，視頻都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：是一些XML或者HTML的格式的，不從事技術(shù)的可能不了解，但也沒有關(guān)系。

其實數(shù)據(jù)本身不是有用的，必須要經(jīng)過一定的處理。例如你每天跑步帶個手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù)，網(wǎng)上這么多網(wǎng)頁也是數(shù)據(jù)，我們稱為Data。數(shù)據(jù)本身沒有什么用處，但數(shù)據(jù)里面包含一個很重要的東西，叫做信息（Information）。

所以數(shù)據(jù)的應(yīng)用分這四個步驟：數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧。

最終的階段是很多商家都想要的。你看我收集了這么多的數(shù)據(jù)，能不能基于這些數(shù)據(jù)來幫我做下一步的決策，改善我的產(chǎn)品。例如讓用戶看視頻的時候旁邊彈出廣告，正好是他想買的東西；再如讓用戶聽音樂時，另外推薦一些他非常想聽的其他音樂。

三、人工智能擁抱大數(shù)據(jù)

1.機器什么時候才能懂人心

雖說有了大數(shù)據(jù)，人的欲望卻不能夠滿足。雖說在大數(shù)據(jù)平臺里面有搜索引擎這個東西，想要什么東西一搜就出來了。但也存在這樣的情況：我想要的東西不會搜，表達不出來，搜索出來的又不是我想要的。

例如音樂軟件推薦了一首歌，這首歌我沒聽過，當然不知道名字，也沒法搜。但是軟件推薦給我，我的確喜歡，這就是搜索做不到的事情。當人們使用這種應(yīng)用時，會發(fā)現(xiàn)機器知道我想要什么，而不是說當我想要時，去機器里面搜索。這個機器真像我的朋友一樣懂我，這就有點人工智能的意思了

人們很早就在想這個事情了。最早的時候，人們想象，要是有一堵墻，墻后面是個機器，我給它說話，它就給我回應(yīng)。如果我感覺不出它那邊是人還是機器，那它就真的是一個人工智能的東西了。

2.讓機器學(xué)會推理

怎么才能做到這一點呢？人們就想：我首先要告訴計算機人類的推理的能力。你看人重要的是什么？人和動物的區(qū)別在什么？就是能推理。要是把我這個推理的能力告訴機器，讓機器根據(jù)你的提問，推理出相應(yīng)的回答，這樣多好？

其實目前人們慢慢地讓機器能夠做到一些推理了，例如證明數(shù)學(xué)公式。這是一個非常讓人驚喜的一個過程，機器竟然能夠證明數(shù)學(xué)公式。但慢慢又發(fā)現(xiàn)其實這個結(jié)果也沒有那么令人驚喜。因為大家發(fā)現(xiàn)了一個問題：數(shù)學(xué)公式非常嚴謹，推理過程也非常嚴謹，而且數(shù)學(xué)公式很容易拿機器來進行表達，程序也相對容易表達。

然而人類的語言就沒這么簡單了。有些時候同一句話在不同場合表達的意思是不一樣的，這個時候就只有人能夠理解，機器是無法理解的。

3.教給機器知識

因此，僅僅告訴機器嚴格的推理是不夠的，還要告訴機器一些知識。但告訴機器知識這個事情，一般人可能就做不來了?？赡軐＜铱梢裕热缯Z言領(lǐng)域的專家或者財經(jīng)領(lǐng)域的專家。

語言領(lǐng)域和財經(jīng)領(lǐng)域知識能不能表示成像數(shù)學(xué)公式一樣稍微嚴格點呢？例如語言專家可能會總結(jié)出主謂賓定狀補這些語法規(guī)則，主語后面一定是謂語，謂語后面一定是賓語，將這些總結(jié)出來，并嚴格表達出來不就行了嗎？后來發(fā)現(xiàn)這個不行，太難總結(jié)了。

4.人工智能需要大數(shù)據(jù)

人工智能可以做的事情非常多，例如可以鑒別垃圾郵件、鑒別黃色暴力文字和圖片等。這也是經(jīng)歷了三個階段的：

第一個階段依賴于關(guān)鍵詞黑白名單和過濾技術(shù)，包含哪些詞就是黃色或者暴力的文字。隨著這個網(wǎng)絡(luò)語言越來越多，詞也不斷地變化，不斷地更新這個詞庫就有點顧不過來。

第二個階段時，基于一些新的算法，比如說貝葉斯過濾等，你不用管貝葉斯算法是什么，但是這個名字你應(yīng)該聽過，這個一個基于概率的算法。

第三個階段就是基于大數(shù)據(jù)和人工智能，進行更加精準的用戶畫像和文本理解和圖像理解。

由于人工智能算法多是依賴于大量的數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)往往需要面向某個特定的領(lǐng)域(例如電商，郵箱)進行長期的積累，如果沒有數(shù)據(jù)，就算有人工智能算法也白搭，所以人工智能程序很少像前面的IaaS和PaaS一樣，將人工智能程序給某個客戶安裝一套，讓客戶去用。因為給某個客戶單獨安裝一套，客戶沒有相關(guān)的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，結(jié)果往往是很差的。

但云計算廠商往往是積累了大量數(shù)據(jù)的，于是就在云計算廠商里面安裝一套，暴露一個服務(wù)接口，比如您想鑒別一個文本是不是涉及黃色和暴力，直接用這個在線服務(wù)就可以了。這種形勢的服務(wù)，在云計算里面稱為軟件即服務(wù)，saas (Software AS A Service)

于是工智能程序作為saas平臺進入了云計算。

四、基于三者關(guān)系的美好生活

終于云計算的三兄弟湊齊了，分別是IaaS、PaaS和saas。所以一般在一個云計算平臺上，云、大數(shù)據(jù)、人工智能都能找得到。一個大數(shù)據(jù)公司，積累了大量的數(shù)據(jù)，會使用一些人工智能的算法提供一些服務(wù)；一個人工智能公司，也不可能沒有大數(shù)據(jù)平臺支撐。

所以，當云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能這樣整合起來，便完成了相遇、相識、相知的過程。

新聞名稱：大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能
本文來源：http://m.rwnh.cn/news13/104213.html

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