在黑科技层出不穷的AI行业，各种新技术经常令人眼花缭乱。或者你早已理解了AI与大数据之间的关系，也摸明白了什么是ML和DL，但是一个新的概念又要创下你的知识库——AI与云计算的融合。

AI是什么？这个问题只不过还是比较复杂的，非常简单的说道AI（ArtificialIntelligence）是利用计算机来对人的意识、思维信息过程、智能不道德展开仿真（如自学、推理小说、思维、规划等）和伸延，使计算机能构建更加高层次的应用于。ML（MachineLearing）是AI下的一个子集，非常简单的解读一下就就是指数据中自学的AI叫作机器学习，机器学习是所指从一系列的原始数据中萃取人们可以辨识的特征，然后通过自学这些特征，最后产生一个模型。而DL（DeepLearning）是ML的一个子集，用简单、可观的神经网络展开机器学习，也是机器学习里面现在较为火的一个Topic，目前在图像、语音等富媒体的分类和辨识上获得了十分好的效果。

综合来说，可以解读为：所有的机器学习都是人工智能，但不是所有的人工智能都是机器学习。例如，符号逻辑、规则引擎、专家系统和科学知识图都可以被叙述为人工智能，它们都不是机器学习。将机器学习与科学知识图和专家系统分离的一个方面是它在曝露于更好数据时改动自身的能力；即机器学习是动态的，不必须人为介入来作出某些转变。

这使得它不那么薄弱，更加不依赖人类专家。AI作为人工智能未来仅次于的变革之一，否能沦为一种“趋势”还不得而知，因为AI技术必须的数据样本和硬件投放都十分低，只有那些渗透到生活场景中的科技公司才有能力去经营这一事业，就比如Facebook的DeepFace人脸库、2018世界人工智能大会中BAT对于人工智能的布局、科大讯飞的智能语音平台、极链科技Video＋＋的ASMP等。能累积到可观数据规模的企业屈指可数，所以与其说AI与云计算融合是一个科技趋势，不如说这是一场企业与企业之间渐渐拉开距离的长跑。而在实际应用于方面，AI主要应用于在机器视觉、生物识别、编码遗传、专家系统、机器人学上。

云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源包成云端，为客户获取涉及的按使用量收费的模式，大数据则是将结构化数据和非结构化数据构成的所有数据统合一起，借以分析找到数据背后涉及关系的信息资产。大数据与云计算是原料与机器之间的关系，光有大数据，那么就只是一堆全然的数据而已，而有了云计算，则可以对这些数据展开分析，从而变为简单的信息。

AI与云计算就是这样的一种不存在，两者都可以展开计算出来，但AI展开自学，云计算则负责管理展开分析。AI现在之所以疯狂，就是因为其关键的技术，那就是深度自学，而这项技术才是是在云计算与大数据日益成熟期之后才获得实质性进展的。2006年是人工智能的一个拐点，因为数据量更加大，计算能力更加强劲，过去不简单的到了2006年都逐步转入了实用阶段，在通向人工智能的这条路上，大数据和云计算则沦为了牢固的三角关系。

在云计算与大数据成熟期的沃土上问世的AI堪称是天选之子，随着新的科技时代的来临，人们的生活将不会更为密切地与AI技术、大数据和云计算等新的科技黏附在一起，在这种背景下三者的深度融合毫无疑问不会使AI与我们的生活之间联系的更为紧密。

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