云计算最初是实现资源管理的灵活性
云计算不光管资源，也要管应用
大数据拥抱云计算
数据的收集
数据的传输：基于硬盘的分布式队列
数据的存储：分布式文件系统
数据的分析：分布式计算的方法
人工智能拥抱大数据
推理、
知识教授、
基于统计的知识自学（事物间的关联）、
模拟大脑的工作方式（数学单元模拟神经元）、
神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出
将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，
所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，
每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。
当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。
例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。
毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。
学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。
当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。
正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
神经网络的普遍性定理
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，
比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。
专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。
但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的，这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商，邮箱)进行长期的积累，
如果没有数据，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一样，将人工智能程序给某个客户安装一套让客户去用，因为给某个客户单独安装一套，客户没有相关的数据做训练，结果往往是很差的。
但是云计算厂商往往是积累了大量数据的，于是就在云计算厂商里面安装一套，暴露一个服务接口，比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力，直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务，在云计算里面称为软件即服务，SaaS (Software AS A Service)
工智能程序作为SaaS平台进入了云计算
云计算的三兄弟凑齐了，分别是IaaS，PaaS和SaaS，所以一般在一个云计算平台上，云，大数据，人工智能都能找得到。对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。对于一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。所以云计算，大数据，人工智能就这样整合起来，完成了相遇，相识，相知。