現(xiàn)代技術(shù)革新已經(jīng)超越了核心自動化的界限。如今，人們期望系統(tǒng)具備內(nèi)置智能，可自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)并做出決策。例如，語音激活助手、能識別異常行為的高級攝像頭以及可推薦替代治療方案的醫(yī)療程序等，都是智能系統(tǒng)的典型代表。
這些系統(tǒng)的核心構(gòu)建模塊是人工智能和云計算兩大變革性技術(shù)。人工智能賦予系統(tǒng)學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力，類似人類大腦的發(fā)展過程；云計算則為其全球部署和運營提供基礎(chǔ)設(shè)施支持。二者協(xié)同作用，助力企業(yè)實現(xiàn)更復(fù)雜、上下文敏感且個性化的商業(yè)體驗，同時提升運營效率。
認(rèn)知計算系統(tǒng)的特征
認(rèn)知計算系統(tǒng)執(zhí)行的任務(wù)不僅僅是簡單地履行預(yù)定的協(xié)議。它收集信息，進(jìn)行分析，得出結(jié)論，運用邏輯，并不斷改進(jìn)其方法。其主要特征包括以下幾點：
數(shù)據(jù)采集：系統(tǒng)收集多種形式的信息，如口頭指示、電子消息、用戶內(nèi)容和傳感器輸出等。云計算系統(tǒng)基于給定框架，為海量信息的存儲和維護(hù)提供基礎(chǔ)設(shè)施。
理解數(shù)據(jù)：信息收集后進(jìn)入處理階段，系統(tǒng)對其進(jìn)行清理、結(jié)構(gòu)化和分析等操作。例如，將用戶指令“播放音樂”理解為播放一首音樂作品的需求。
研究結(jié)果的影響：人工智能提升對歷史信息中模式的識別能力，如個人音樂品味或用戶重新配置恒溫器的間隔等模式。這使系統(tǒng)決策過程能基于更優(yōu)質(zhì)的信息，做出更高質(zhì)量的決策。
決策過程：系統(tǒng)依據(jù)預(yù)定邏輯規(guī)則或?qū)W習(xí)到的行為模式?jīng)Q定后續(xù)行動，例如推薦電影、下訂單或發(fā)送通知等。
用戶期望的滿足：系統(tǒng)生成語音、文本或自定義操作等形式的響應(yīng)，并根據(jù)所了解的用戶信息進(jìn)行個性化處理。
云計算的重要性
沒有云計算，智能系統(tǒng)難以大規(guī)模高效運行。云計算的重要性體現(xiàn)在以下方面：
靈活性：云基礎(chǔ)設(shè)施可根據(jù)需求變化靈活擴(kuò)展系統(tǒng)資源，滿足多個用戶同時訪問時的資源需求。
速度：云數(shù)據(jù)中心分布廣泛，提升運營能力，能夠即時且一致地響應(yīng)各類請求。
存儲：云平臺可存儲海量數(shù)據(jù)，為訓(xùn)練AI系統(tǒng)提供必要支持。云服務(wù)在全球多地托管，可通過多種設(shè)備訪問。
維護(hù)：服務(wù)器更新和維護(hù)由云服務(wù)提供商負(fù)責(zé)，開發(fā)者無需承擔(dān)相關(guān)任務(wù)。
人工智能如何推動智能
人工智能通過增強推理、學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，提升系統(tǒng)性能，優(yōu)化操作效果。其常見用途包括：
經(jīng)驗學(xué)習(xí)：隨著時間推移，人工智能算法在吸收更多數(shù)據(jù)時不斷改進(jìn)自身性能。
理解語言：自然語言處理(NLP)使系統(tǒng)能夠理解和響應(yīng)以人類語言形式給出的輸入。
視覺和聽覺識別：AI可識別人類面孔、物體和聽覺信號等。
預(yù)測分析：具備預(yù)測多種可能結(jié)果的能力，例如評估延遲發(fā)貨的可能性或確定最可能吸引客戶的下一個產(chǎn)品。
生成式人工智能：使機(jī)器能夠生成書面內(nèi)容、創(chuàng)建編程語言以及音樂和視覺藝術(shù)形式等。
語音激活助手技術(shù)分析
以嵌入多個智能揚聲器系統(tǒng)的語音助手為例，當(dāng)用戶問“廣州的天氣情況如何？”時，設(shè)備接收聲波并將其發(fā)送到外部服務(wù)器，云計算基礎(chǔ)設(shè)施將口頭交流轉(zhuǎn)錄為書面形式，理解其重要性并提供正確的氣象信息。整個過程涉及以下環(huán)節(jié)：
語音采集與傳輸：用戶在智能揚聲器或帶顯示屏設(shè)備上說出自然語言語音命令。設(shè)備中的麥克風(fēng)和處理器聆聽聲音，當(dāng)聽到預(yù)設(shè)喚醒詞“Alexa”后，開始記錄用戶命令，并通過安全路徑將聲音文件傳輸?shù)皆品?wù)器進(jìn)行處理。
自動語音識別(ASR)：在云中的第一階段管道中，ASR將原始音頻流轉(zhuǎn)換為文本。它需識別不同口音、消除背景噪音，并實時捕捉聲音的細(xì)微差別。ASR模型在大量不同聲音的錄音上進(jìn)行訓(xùn)練，以準(zhǔn)確捕捉所講詞語并轉(zhuǎn)換為文本形式，如“廣州的天氣怎么樣？”。
自然語言理解(NLU)：系統(tǒng)進(jìn)入NLU階段，解讀用戶意圖。不僅要將語音轉(zhuǎn)換成文本，還需理解查詢意圖及提到的信息或?qū)嶓w，如城市“廣州”。訓(xùn)練有素的人工智能模型用于理解用戶詢問“廣州”天氣的意圖，同時考慮詞語模糊性、同義詞和請求上下文，以正確解釋請求。
知識與推理：系統(tǒng)進(jìn)入知識與推理階段，選擇訪問正確天氣信息的方式，通常通過查詢權(quán)威外部服務(wù)獲取，如天氣數(shù)據(jù)庫或API。系統(tǒng)應(yīng)用所學(xué)算法或已建立行為處理接收到的信息，例如推斷出廣州當(dāng)前是白天，并據(jù)此構(gòu)建響應(yīng)。若用戶僅詢問“天氣怎么樣？”，系統(tǒng)可利用地理位置信息或存儲的過去偏好，推斷“廣州”為最可能位置。
自然語言生成(NLG)：系統(tǒng)進(jìn)入NLG階段，將結(jié)構(gòu)化信息翻譯成語法正確、可讀性強且人類可接受的文本形式。例如，將原始信息{溫度：27°C，條件：晴朗}重寫為“廣州的天氣是27度，晴朗。”系統(tǒng)使用正確短語，遵循語法要求，并在每次重復(fù)中添加句子變化，使其盡可能自然。之后，系統(tǒng)使用文本轉(zhuǎn)語音(TTS)技術(shù)將生成文本轉(zhuǎn)換成聲音形式，創(chuàng)建友好對話且清晰發(fā)音的語音配置文件。音頻文件通過互聯(lián)網(wǎng)流式傳輸，為用戶提供清晰、自然的聲音響應(yīng)，整個過程僅需幾秒鐘。
技術(shù)基礎(chǔ)與優(yōu)化：云技術(shù)為語音助手的可擴(kuò)展性提供支持，可從全球各地管理數(shù)百萬個同時請求。它提供運行語音和語言深度學(xué)習(xí)算法、查詢外部數(shù)據(jù)庫和實時響應(yīng)所需的計算能力，同時提供數(shù)據(jù)加密傳輸和訪問控制等安全功能，確保敏感語音信息的安全處理。此外，智能系統(tǒng)會隨著經(jīng)驗積累而改進(jìn)，從與用戶的互動中學(xué)習(xí)，變得更加個性化，了解用戶偏好，并在用戶要求前主動提供推薦。
總結(jié)
智能云和人工智能(AI)解決方案助力企業(yè)突破自動化限制，使智能系統(tǒng)能夠聆聽、學(xué)習(xí)和行動，在醫(yī)療、金融、制造及日常生活等諸多領(lǐng)域創(chuàng)造顯著價值。云計算為解決方案提供所需的動力、靈活性和范圍，人工智能賦予系統(tǒng)思考、學(xué)習(xí)和優(yōu)化所需的智慧。二者結(jié)合，正逐步構(gòu)建一個更智能、高度互聯(lián)的全球環(huán)境。
