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AI 如何扭转云计算云计算曾经渗透到在线流动的各个方面。然而，最近人工智能的倒退和程序员日益复杂化，预示着云计算的新时代。
本文着眼于该技术如何呈现以及它如何影响咱们的生存。每位技术专家都晓得云技术的后劲，以及云技术如何影响企业和公民存储数据和现有工作负载的形式。
然而因为云是一项新技术，企业必须思考如何随着工夫的推移持续倒退。
像移动电话代替计算机和物联网这样的趋势对云技术做出了渺小的扭转。但当初最大的幻想就是人工智能（AI）如何改良云技术，就像云技术改良了 AI 开发一样。人工智能能最终说出话来吗？人工智能倒退的最大转变之一就是科技公司如何发明能够最终学习人的人工智能。
当然，机器学习比玩游戏更目的性。对话畛域中最大的畛域之一是语音响应响应人类命令。尽管咱们曾经有能够响应语音命令的 Cortana 等集体助理，但科技公司有趣味开发能够学习新词语以及如何做出不同反馈的 AI 零碎。
往年早些时候 Tay 试验显示，仍有很多工作要做，但指标是构建一个能够像普通人一样交换的 AI。云计算能够极大地帮忙实现这一指标。作为云技术的一部分的许多不同的服务器都领有人工智能能够拜访和应用的数据，以便做出决策并学习如何进行对话。
然而，随着人工智能学习这一点，它能够将这些新数据传回云端，从而帮忙其余人工智能学习。
联合 AI 和云如上所述，人工智能和云计算的后劲意味着专门从事这两项工作的公司正在投入更多精力参加这两项工作。正如 CIO 所指出的，许多这些云 AI 技术有两种模式。
它们是云机器学习平台，例如 Google 云机器学习，它将机器学习与云相结合，但没有深度学习框架，或者它们是 IBM Watson 等 AI 云服务。后者尤其引人关注，因为企业能够应用大量的应用程序来应用 AI 云服务。
例如，Wired 最近报道了组织如何依附 IBM Watson 来帮忙打击网络立功。这并不像将 Watson 插入 USB 并让其失常工作那么简略。钻研人员必须传授沃森如何应答黑客和罪犯的各个局部，因为它通过获取网络存储信息变得越来越有效率。
这个学习过程令人难以置信的是，只管沃森晓得这么多，但人类依然扮演着重要的角色。沃森能够浏览比人类更多的报告，但他依然犯了根本的谬误，比方认为“勒索软件”是一个中央。钻研人员帮忙沃森并领导数据，以便他学会正确思考。
在这个过程的每一步中，AI，云技术和人类都是须要的。人工智能须要学习，须要云技术，以便人工智能能够拜访更多对于网络立功的数据，而不是存储在服务器上，人类在人工智能出错时帮忙人工智能。这种单干和技术倒退能够实用于咱们明天能够想到的简直所有畛域，以及咱们当初甚至可能不会想到的一些畛域。
将人工智能，机器学习以及与技术存储在一起的数据相结合，意味着人工智能和人类能够剖析和收集比以往更多的数据。