云计算与人工智能的区别

云计算的定义

云计算是指用户通过互联网访问计算资源的能力，特别是存储容量和处理能力，而无需管理技术。这种模式可以从互联网访问数据和应用程序，而无需将数据或应用程序本地存储在计算机或本地服务器上。云计算的主要特性包括五个关键属性，包括可伸缩性、按需自助服务、灵活性以及按使用付费的模式。在讨论云计算的起源时，有必要提到它已成为几十年来流行的现象。具体说到“云”一词在其当前用法中，可以追溯到 2006 年谷歌首席执行官埃里克·施密特。然而，云计算的历史方面可以追溯到 1960 年代计算机使用初期，当时 J. C. R. Licklider 提出了“星际计算机网络”的设想，该网络具有实时全球可访问性和计算资源共享。

互联网的创建和 1990 年代虚拟化技术的发展进一步推动了网络的发展，这也为云计算的发展做出了贡献。云计算的商业用途始于 2000 年代初期，当时商业云计算服务于 2000 年初开始公开可用。2006 年，亚马逊推出了其商业云服务 Elastic Compute Cloud (EC2)，标志着其第一个重要里程碑。

人工智能的定义

人工智能可以定义为人类或机器自我编程以模仿人脑功能的能力。这些过程包括获取信息和用于利用信息的规则，使用规则得出近似或确切的结论，以及自我纠正功能。人工智能的一些重要应用领域包括专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉。

人工智能的想法要早得多，甚至可以追溯到古代文明，但现代人工智能的理论基础是在 1950 年代中期发展起来的。人工智能一词是在 1956 年由美国科学家约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上正式确立的。起初，人工智能的研究是为了解决问题和使用符号。正是在这个十年，美国军方的集体中心对这类工作产生了兴趣，并开始建造能够执行像人类一样简单的逻辑推理的早期计算机。这是第一个神经网络基本原理被完善的时期。

人工智能的应用主要始于 20 世纪 80 年代末，并且由于计算能力、大数据和机器学习算法的增强，自那时以来得到了飞速发展。现在，人工智能几乎存在于我们生活的每一个方面，从智能手机的 Siri 和 Amazon Alexa 等简单的语音助手，到自动驾驶汽车和复杂的健康筛查工具。

云计算的核心原则

虚拟化

这构成了云计算的基础。虚拟化是一种实践，在这种实践中，组织将服务器、存储和网络等实际物理计算基础设施转换为虚拟形式。这带来了合理的资源管理，从而实现了动态管理资源的能力。

弹性 (Elasticity)

在云计算系统中，资源可以根据服务需求自动增加或减少。这种弹性允许用户在高工作负载期间访问特定资源，同时避免在资源不经常使用时产生费用。

可扩展性

可伸缩性与弹性有关，但更侧重于系统通过纳入更多资源来增加工作量的能力。本质上，这可以通过增加现有资源的垂直维度能力或通过获取更多机器的水平维度来完成。

按需自助服务

用户可以在不涉及服务提供商的情况下请求和部署、修改甚至删除资源。这有助于用户获得控制权并直接访问计算资源，从而使系统使用起来更快。

广泛的网络访问

云服务是基于 Web 的，并且可以使用 Web 标准技术通过设备进行访问。因此，云服务可以与各种智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式机一起使用。这使得网站易于访问，并且用户在它们之间切换也很容易。

资源池

云计算允许云提供商共享基础设施的独特功能之一是多租户环境，它允许，例如，根据用户的需求动态分配和释放工作资源。这些做法允许汇集资源，从而实现巨大的规模经济和成本效益。

计量服务

云系统通过计量能力来管理资源及其使用情况。这有助于保持提供商和消费者双方的效率，因为用户通常会根据实际使用情况进行计费。

人工智能的核心原则

公平性

人工智能系统必须以不会危及创建或不公平地助长偏见的方式进行构建和使用。这包括不歧视所有个人和群体，并努力使人工智能系统的输出更加公平。

透明度

使用中的人工智能系统必须完全可解释其操作。这需要确保决策过程对用户、其他利益相关者和其他监管机构来说是清晰易懂的。透明度有助于建立信任并引入问责制的问题。

责任

我们相信，开发人员和人工智能用户在其各自领域应对其机器的输出负责。关于人工智能的运行以及由此造成的损害或错误的责任和义务必须明确定义，以避免不确定性。

安全性和鲁棒性

为确保人工智能按预期运行，应将其开发为在任何条件下都能安全运行。这包括旨在检测给定人工智能系统可能出现的负面事件的方差测试，以及旨在使人工智能系统能够解决任何不可预见的事件而不会造成致命伤害的代码修复。

仁慈

人工智能必须被利用和培养以造福人类并改善社会福祉。它应该作为促进社会朝正确方向发展和进步的工具。为此，这一原则确保了人工智能系统的发展造福社会。

隐私

隐私对每个人都非常重要。人工智能系统还应包含数据隐私和安全，以便个人信息必须始终受到保护。

云计算的关键技术

面向服务的架构 (SOA)

SOA 是一种模式，其中应用程序组件通过网络为其他组件提供服务。它增强了模块化，使得为云创建应用程序以及维护和集成它们更加容易。

网格计算

网格计算涉及一组连接的计算机，它们共享资源并协同工作以解决大型问题，例如计算和模拟。它依赖于多台计算机解决一个问题，这一概念使其在云计算中有用。

效用计算

效用计算提供计算即服务，这可以更好地描述为电力或水务服务。消费者用他们得到的东西交换，这意味着资源可以被有效地利用以满足用户或客户的需求。

大数据分析

云平台提供数据处理和分析机制，促进从收集的数据中生成见解。Hadoop 和 Spark 等软件工具广泛用于云大数据处理。

容器

容器用于将应用程序及其所有依赖项打包到一个可以在任何平台上运行的单个对象中。Docker 和 Kubernetes 等软件使容器管理成为可能且可伸缩。

无服务器计算

无服务器计算本质上隐藏了服务器层，使开发人员能够专注于代码，而不必担心服务器。AWS Lambda 等解决方案根据事件运行代码，既高效又经济。

人工智能的关键技术

机器学习

机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它创建计算机可以通过数据学习并做出明智决策的方法。这些方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习在推荐系统、欺诈检测和分析中的工业应用是显而易见的。

深度学习 (DL)

作为机器学习的一个子领域，深度学习涉及利用具有多层的神经网络，称为深度神经网络，来分析数据中的因素。这些网络用于图像和语音识别、自然语言处理以及 L4 和 L5 自动驾驶汽车。

自然语言处理（NLP）

NLP 专注于使用自然语言并将其应用于机器理解自然语言并从中做有用的事情。它应用于聊天机器人、语言翻译和情感分析程序等解决方案。

计算机视觉

计算机视觉是一项旨在让机器理解和输入视觉信息并做出适当决策的技术。计算机视觉用于现实世界的问题，如面部识别、从医学图像或图片诊断疾病以及自动驾驶汽车。

机器人技术

机器人学中的人工智能通过精度和灵活性来完成复杂问题，从而使机器能够更智能地工作。机器人技术用于生产商品和服务，在医疗领域（例如，手术辅助机器人），以及在服务领域。

专家系统

专家系统是人工智能程序，旨在或创建以拥有专家的决策能力。专家系统用于医疗诊断、贷款、投资、保险、人际关系以及涉及专业知识和知识的许多其他领域。

云计算架构

云服务模型

• 基础设施即服务 (IaaS)： 以服务形式通过互联网交付计算资源。客户可以租用或获得虚拟机、存储空间和网络。
• 平台即服务 (PaaS)： 提供一种服务，使客户能够构建、使用和控制应用程序，同时无法访问物理支持。
• 软件即服务 (SaaS)： 这使得客户能够在一定时期内通过 Web 访问广告程序，无需安装。

云部署模型

这些模型定义了云服务将如何交付给消费者

• 公共云： 服务基于互联网技术，可供多个组织使用。一些常见的包括 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud。
• 私有云： 这种配置称为封闭网络，其中服务与组织的 network 完全分开，并且仅在组织及其附属单位内部使用。
• 混合云： 连接公共云和私有云，意味着数据和应用程序可以在两者之间迁移。它提供了更多的适应性和对这些资源的改进，以达到最高效率。

云组件

云计算架构的组成部分包括

• 前端平台： 这是客户通过其与云服务交互的层，因为它们包含所提供服务的 UI。它可以是 Web 浏览器或专用移动应用程序。
• 后端平台： 这些是云服务运行所在的服务器、存储系统和应用程序。它们负责数据计算、存储和检索。
• 云管理： 允许控制和观察云资源（就其效率、安全性和成本而言）的程序和实用程序。

人工智能基础设施和框架

人工智能基础设施的核心组件

• 数据存储和管理
  卓越的存储系统解决方案对于人工智能系统支持非常大的数据数据库至关重要。这通常通过 Hadoop HDFS 或利用某些云存储解决方案来完成。良好的数据管理实践可确保收集到的数据易于检索，并且格式适合学习人工智能模型。
• 计算资源
  人工智能或大数据应用程序需要高性能计算平台来进行模型训练。这包括 GPU（图形处理单元）和 TPU（张量处理单元），因为深度学习需要强大的处理能力。此外，灵活的云计算平台在需要时为应用程序提供必要的计算资源，在不需要时则缩小规模。
• 数据处理框架
  所有这些框架都旨在管理大数据分析任务。最受欢迎的系统是 Apache Spark 和 Apache Flink，因为它们能够同时处理实时和批处理模式。它们促进了与人工智能不同任务相关的数据流和转换的管理。
• 机器学习框架
  这些使人们能够开发和训练人工智能模型，并包括框架和库。TensorFlow、PyTorch 和 Keras 因其广泛的网络架构和算法灵活性而广受欢迎。它们使开发过程变得方便，因为它们附带现成的模板和程序段。
• MLOps 平台
  对于 MLOps 平台，其使用和部署允许在其整个生命周期中有效管理已开发出的机器学习模型。MLflow 和 Kubeflow 等其他工具有助于将训练好的人工智能模型部署到生产环境中，使模型发挥最佳性能，并为所需的更新做好准备。

构建人工智能堆栈

另一方面，人工智能堆栈是指这些组件作为单个系统设计的集合，以补充整个人工智能工作流程。这包括

• 数据摄入
  从不同来源获取原始数据并准备好进行分析。
• 模型训练
  使用电子学习来教授人工智能概念，并利用计算资源和框架进行人工智能模型训练。
• 部署
  使用 MLOps 实践将模型迁移到生产环境。
• 监控和维护
  通常，在使用过程中会对模型进行更改，以适应新数据或新条件。

应用和用例

云计算应用

• 软件开发和测试： 这有助于 DevOps 团队中的个人/利益相关者快速配置开发、测试和生产环境。它还建议并要求在整个组织中建立稳定的集成和交付管道。
• 高性能计算 (HPC)： 因此，作为硬件提供商，云计算可以为模拟、数据分析和研究所需的资源提供显著更低的成本。
• 数据存储： 由于这种灵活性，文件、图像和视频存储在云服务中，因为对空间的需求更大。这样，用户和企业就可以从世界任何地方上传和下载数据，而无需为数据构建物理存储。
• 无服务器计算： AWS Lambda 和 Azure functions 等程序旨在响应事件来执行代码，同时让用户摆脱服务器维护。这降低了成本，并且可以根据流量量进行物理扩展。

人工智能应用

• 医疗保健： 包括诊断、特定治疗和趋势分析。例如，医疗领域的人工智能可用于通过识别正常图像或根据患者信息建议最佳治疗方案来诊断疾病。
• 金融： 因此，可以具体说明人工智能提高了欺诈检测能力，简化了交易，并使个性化治疗成为可能。因此，基于分析的交易模式，机器学习模型可以识别可疑活动和市场未来趋势。
• 零售： 人工智能在推荐系统、供应链管理以及通过聊天机器人和虚拟助手进行的客户关系方面的应用。其中大多数系统利用消费者购物配置文件的元数据来提供相关服务。

安全和隐私考虑

云安全

• 数据泄露： 云计算环境的简单事实是，存储在其中的数据可能很容易被黑客攻击，一旦发生这种情况，数据就成为公共财产。
• 数据丢失： 由云服务提供商停机和故障导致的数据丢失会对企业产生负面影响。
• 不安全的接口和 API： 传统上，API 存在于云服务中，如果这些 API 不够强大，就会产生漏洞。

人工智能安全

• 模型攻击： 当前的人工智能系统容易受到攻击，例如对抗性攻击，在这种攻击中，输入数据的微小修改会欺骗模型。
• 数据投毒： 人工智能系统的另一个危险是它们可以毒化训练数据以获得不准确的预测或分类。
• 隐私担忧： 人工智能系统涉及隐私风险，因为这些数据可能被用于超出其收集目的的用途，并且没有得到必要的保护。

隐私问题与解决方案

• 数据隐私： 在云计算中，隐私就是可用性，因此，数据免受未经授权访问或泄露的安全性。此类工具包括数据加密，引入访问控制至关重要。
• 合规性： 随着全球隐私法规的不断增加，组织必须遵守 GDPR、CCPA 等法律。为避免此类陷阱，组织应进行常规审计并修订其在该领域的政策。
• 人工智能隐私解决方案： 为解决隐私问题，人工智能系统还应采用差分隐私和联邦学习等方法，这些方法可以减少处理过程中的数据暴露。

结论

总而言之，云计算和人工智能是当今技术中使用的两个相反但又相互关联的概念。云计算为通过 Web 发送信息以进行存储、计算和有效处理大量数据提供了一个结构。而人工智能则表示模仿人脑处理信息方式的算法和模型的实际运行。值得注意的是，云计算为人工智能提供了所需的资源；反过来，人工智能利用这些资源并执行数据分析和流程自动化等任务。通过比较这些，人们可以看到这些技术如何作为推动各行业增长和进步的力量相互补充。