你可能会经常看到各种关于人工智能、云计算、大数据方面铺天盖地的报道，对于“云”的报道也似乎让人产生了一种什么都是云的感觉，以前叫网盘的东西，现在也能叫云了。云无处不在了？
人工智能
先来看一下什么是人工智能？人工智能是一个更宽泛的表达，它包含机器学习、深度学习，并且又与神经网络应用密不可分。
人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。
在人工智能兴起以前，很容易找到一些连世界上最好的程序员也无法通过编程解决的简单问题，比如识别一张图片中有没有猫。听起来好像很简单，只需要编个图像处理程序，通过一定的算法，对照片进行判断，如果有猫，那就输出“真”，没有就输出“假”。但令人惊讶的是，即使是世界上最优秀的计算机科学家和程序员也不懂如何编写这样的程序。
我们该从哪里⼊手呢？我们先进一步简化这个问题：若假设所有图像的高和宽都是同样的400像素大小，一个像素由红绿蓝三个值构成，那么一张图像就由近50万个数值表示。那么哪些数值隐藏着我们需要的信息呢？是所有数值的平均数，还是四个⻆角的数值，抑或是图像中的某一个特别的点？事实上，要想解读图像中的内容，需要寻找仅仅在结合成千上万的数值时才会出现的特征，如边缘、质地、形状、眼睛、鼻子等，最终才能判断图像中是否有猫。
一种解决以上问题的思路是逆向思考。与其设计一个解决问题的程序，不如从最终的需求入手来寻找一个解决方案。事实上，这也是目前的机器学习和深度学习应⽤共同的核⼼思想：我们可以称其为“用数据编程”。与其枯坐在房间里思考怎么设计一个识别猫的程序，不如利用人类肉眼在图像中识别猫的能力。我们可以收集一些已知包含猫与不包含猫的真实图像，然后我们的目标就转化成如何从这些图像入⼿得到⼀个可以推断出图像中是否有猫的函数。这个函数的形式通常通过我们的知识来针对特定问题选定。例如，我们使⽤用一个二次函数来判断图像中是否有猫，但是像二次函数系数值这样的函数参数的具
体值则是通过数据来确定。
通俗来说，机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，以及如何使用数据来有效地获取函数参数具体值得学科。深度学习已逐渐成为处理图像、文本语料和声音信号等复杂高维度数据的主要方法。
我们现在正处于一个程序设计得到深度学习的帮助越来越多的时代，这可以说是计算机科学历史上的一个分水岭。举个例子，深度学习已经在你的手机里：拼写校正、语音识别、认出社交媒体照片里的好友们等。得益于优秀的算法、快速而廉价的算理、前所未有的大量数据以及强大的软件工具，如今大多数软件工程师都有能力建立复杂的模型来解决十年前连最优秀的科学家都觉得棘手的问题。
云计算
云计算通俗来说就是输入/输出和计算不在一个主机上。计算要用到计算设备，计算设备一般是指CPU、内存和硬盘，输入/输出设备一般是指键盘、鼠标、显示器、耳机、音响、话筒等外设。而我们的个人计算机是使用主板将这些东西连接到一起来协调工作。
一个软件在执行以完成某项任务的时候，如果用到的计算设备和输入/输出设备不是通过主板连接，而是通过网络连接，那么这个过程就叫云计算。
云计算运营商组建云端并对外出租计算设备，类型包括IaaS（Infrastructure as a server，基础设施即服务）、PaaS（Platform as a Server，平台即服务）、SaaS（Software as a Server，软件即服务）、DaaS（Data as a Server，数据即服务）。
IaaS
IaaS是Infrastructure as a server的缩写，意思是基础设施即服务。又云端公司把IT环境的基础设施建设好，然后直接对外出租硬件服务器或者虚拟机。消费者可以利用所有计算基础设施，包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（例如路由器、防火墙、负载均衡器等）的控制。如下图所示：
云端公司一般都会有一个自助网站，用户可以向云端公司签订租赁协议以获取一个账号，登录之后可以管理自己的计算设备：开关机、安装操作系统、安装应用软件等。
IaaS型租用方式对用户来说优点很明显，就是非常灵活，也是自由度最大的一种类型。用户可以决定安装什么操作系统，以及是否需要安装或者安装什么类型的数据库，安装什么软件等等。就像自己买了台电脑，如何使用是你全权做主。
不过缺陷也很明显，除了管理维护量大之外，还有一个缺陷就是：计算资源严重浪费。操作系统、数据库以及中间件本身就要消耗大量的计算资源，而这些消耗对于租户而已是必须的但是又是无用的，因为用户只是想要运行软件。
PaaS
PaaS****是Platform as a Server的缩写，意思是平台即服务，即把运行用户所需的软件的平台作为服务出租。如下图所示：
云端公司要做事情就是运行软件所需要的下7层部署完毕，然后再PssS上划分小块（习惯称之为容器）对外出租，租户只需要安装和使用软件就可以了。
平台软件层包括操作系统、数据库、中间件和运行库，但是并不是每一个软件都需要这4部分的支持，需要什么是由软件决定的。所以PaaS又分为2种，半平台PaaS和全平台PaaS。
1）半平台PaaS：只安装操作系统，其他的租户自己去解决。这样会比较麻烦，因为你需要有较强的技术实力，而且需要耗费部分资源去安装软件运行需要的、的中间件、运行库、数据库。
2）全平台PaaS：安装应用软件依赖的全部平台软件，也就是4部分全部准备完毕。不过大家也知道，世界上的应用软件如此庞大，支撑他们的语言、数据库、中间件、运行库可能都不一样，PaaS云端公司不可能全部都去安装，所以他们支持的软件是有限的。
相对于IaaS来说，PaaS租户的灵活性降低了，只能在云端提供的有限平台范围内做软件，但是有点也很明显，能够最大化利用租用的资源和不需要租户有高深的IT技术。
SaaS
SaaS是Software as a Server的缩写，意思是软件即服务。把软件租出去，用户连安装都不需要了。同样来看图：
对比PaaS略微有一点不同，应用软件是云端公司来安装、运维的，租户使用软件，需要管理的是这些软件产生的数据信息。
一般来说SaaS适用的软件都有如下的特点：
（1）复杂：软件庞大、安装复杂、使用复杂、运维复杂，单独购买架构昂贵，例如ERP、CRM、BI等。
（2）模块化：按功能模块划分，需要什么功能就组什么模块。
（3）多租户：多个企业用户同时操作，使用同一个软件而不是互相干扰。当然，数据是逻辑隔离的，不同用户的数据检索字段之一必然是用户身份信息。
（4）多币种多语言多时区的支持。
DaaS
DaaS是Data as a Server的缩写，意思是数据即服务。云端公司负责建立全部的IT环境，收集用户需要的基础数据并且做数据分析，最后对分析结构或者算法提供编程接口，让数据成为服务。
如图：
DaaS是大数据时代的象征，能做DaaS服务的云端公司需要从数据积累、数据分析和数据交付三方面积累自身的核心竞争力。
感触
前几天看了一篇报道，在今年的智源大会上，全球最大预训练模型“悟道2.0”发布，达到了1.75万亿参数，超过之前由谷歌发布的Switch Transformer成为全球最大的预训练模型。基于开创性的FastMoE，打破了分布式训练的瓶颈。
云计算说的像用水用电一样的基础设施，在人工智能领域就要推广实现了。像在我们自己电脑上安装运行的传统软件需要依靠自身设备的运算能力，但像“悟道”这样的软件依靠平台算力直接向终端用户提供运算服务。人工智能+云计算，已经在我们周围带来越来越多的变化，你我都正在经历、见证这些！
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