今天跟大家讲讲三个词:云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……

感觉三者之间相辅相成又不可分割。

但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。

云计算最初的目标

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。

云计算、大数据和人工智能如何区分?云计算

灵活就是想啥时要都有,想要多少都行

管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢?

举个例子来理解:比如有个人需要一台很小的电脑,只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽,你能给他吗?

像这么小规格的电脑,现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了,家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上,他想要这个资源时,只要一点就有了。

这种情况下它就能达到两个方面的灵活性:

时间灵活性:想什么时候要就什么时候要,需要的时候一点就出来了。空间灵活性:想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑,可以满足;需要一个特别大的空间例如云盘,云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大,随时上传随时有空间,永远用不完,也是可以满足的。

空间灵活性和时间灵活性,即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题,经历了漫长时间的发展。

大数据基于云计算

云计算、大数据和人工智能如何区分?大数据

人工智能拥抱大数据

人工智能的经济学解释

这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。

我们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?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。但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多了,每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律,虽然不能精确表达,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,每个人对于自己在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。

云计算、大数据和人工智能如何区分?人工智能

基于三者关系的美好生活

一个大数据公司,积累了大量的数据,会使用一些人工智能的算法提供一些服务;一个人工智能公司,也不可能没有大数据平台支撑。

所以,当云计算、大数据、人工智能这样整合起来,便完成了相遇、相识、相知的过程。

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