當美國新罕布什爾州達特茅斯希區柯克醫療中心的一些患者踏上家中浴室的磅秤時，微軟公司的電腦就會獲取他們的相應指標。除此之外，該公司的電腦還能獲得患者的血壓讀數，甚至可以通過“監聽”護士和病人的通話來衡量一個人的情緒狀態。最后，微軟的人工智能軟件將進一步解析這些數據，并嘗試在任何人工通知發出之前向病人及工作人員警示新出現的健康問題。
這家醫院其實在“試演”著醫療衛生和微軟業務的一種未來景象。其正在使用基于微軟云計算服務的新“認知”服務，也就是我們熟知的Azure。微軟表示，機器學習技術的出租將成為其新的利潤來源，同時，各類公司還可以使用以往只有計算領域巨頭才能享用的人工智能技術來分析自己的企業數據和客戶。
負責監督云機器學習服務的微軟產品管理負責人Herain Oberoi指出：
“我們的客戶們將從傳統云服務轉向具備‘機器學習’和‘人工智能’元素的新式云服務”。“與我洽談過的每家公司都有一位頂級管理人員負責擬定這項技術的應用計劃"。
微軟的競爭對手Google、亞馬遜與IBM也在開發同樣的技術。今年6月，Google宣布成功研發出一種新型芯片，這種芯片可以提高機器學習軟件的運行速度及其云服務的競爭力。雖然亞馬遜和微軟一直在云計算服務上領先于Google，但Google首席執行官 Sundar Pichai 已經表示，機器學習服務將使Google走出一條差異化盈利道路。
而亞馬遜旗下的云計算部門AWS（亞馬遜云計算服務）也在去年推出了自己的第一項機器學習云服務項目。同年6月，該項目主任Andy Jassy承諾在未來幾個月內盡力擴大服務規模。
近年來，亞馬遜及其最大競爭對手都加快了機器學習技術方面的投資步伐，尤其是在像智能破譯照片或語音這類能夠受訓的軟件取得了重大研發突破后（這里面應用了深度學習技術）。
Google、微軟與IBM：人工智能云服務也能幫我們賺錢
第一批利用這些突破的消費產品包括亞馬遜的Alexa聲控家庭助理及Google的最新照片服務。其中，后者可以解讀圖像內容，并已擁有超過2億的用戶。這在某種程度上可以說明，將機器學習技術融入到被用于數據存儲和分析等任務外包的云服務中，或許會成為通過技術牟利（并讓這個市場更加有利可圖）的另一種方式。
據國際數據公司IDC估計，各大公司2015年在云服務方面的支出總額接近700億美元，而這一數字將在未來十年內翻一倍。而負責管理Google云機器學習產品的 Rob Craft 曾表示，大部分公司手中都掌握著大量的運營、業務和客戶數據，因此機器學習技術可以馬上為他們帶來更多效益。
“我們的目標是利用人工智能幫助他們從這些數據中挖掘更多的直接價值。”
由Google等公司提供的新型服務可以幫助用戶實現有關圖像與文本的多種應用， 譬如描述圖像內容，錄制電話錄音等音頻文件，從文本中提取關鍵術語以及進行兩種語言之間的文本互譯。
盡管微軟和IBM在機器學習技術上落后于Google，但他們還是推出了目前應用范圍最廣的APIs服務。
例如，微軟就推出了一個API來解讀面部表情。而IBM開發了一項API技術來評估社交平臺上文章作者的個人特征，而影響力較大的營銷公司則使用這項技術來幫助科羅娜（啤酒）、紅牛（功能性飲料）等品牌找出那些最具利用價值的社交媒體用戶，提高推廣效果。值得注意的是，不同的API服務可以結合使用。例如，企業可以設置一個系統來識別社交媒體圖片中的商標，記錄照片中任何人的面部表情，并從所有附帶文本中提取關鍵詞。
創業公司們：站在巨人的肩膀上
而軟件工程師們只需要一些免費的軟件構件就可以組建被Google等公司奉為至寶的機器學習系統。ROSS Intelligenc就是一家致力于通過軟件輔助加快各大律師事務所法律研究過程的創業公司，該公司創始人兼首席技術官Jimoh Ovbiagele表示，建設和運行一個頂尖的機器學習系統將耗費大量的時間和成本，把技術租出去會顯得更加明智
“我們完全可以站在巨人的肩膀上。ROSS處理法律問題的能力得益于IBM的一套語言處理技術，其中一些技術原理起源于2011年擊敗兩位益智問答游戲節目《危險邊緣》冠軍的超級電腦沃森。”
客戶：我們仍然在觀望
普華永道首席技術專家Chris Curran表示，大多數大型企業還遠遠沒到為機器學習服務投入大量資金的地步。他認為，大約3/4的公司還處于觀望階段，想仔細看看這些新技術有什么吸引人的地方。
Curran稱，雖然微軟等公司推出的新業務降低了希區柯克醫療中心等非技術公司在使用預編機器學習系統時遇到的困難，但只有在根據企業的特定需求進行“量身定制”時，這項技術才能發揮其最大價值。Google與微軟的圖像API比較擅長一般性評估，比如判斷照片是否包含“貓”或“摩天大樓”等事物元素。但食品生產商想要的卻是利用視覺系統來檢測其生產線產品的具體缺陷，而這可能要靠“定制”來解決。
值得高興的是，一些云服務供應商已經研究出了相應的解決方案，而有的也已經承諾為客戶提供算法訓練方案——允許客戶利用自己的數據訓練算法，進而解決自身問題。但Curran卻表示，創建自定義人工智能軟件并非易事：
“你需要合適的技術人員與專業知識，而這些資源目前都異常短缺。這是創業公司最大的一道坎。”
因此，本身就占據著有利地位的微軟、Google及亞馬遜仍然會在這項融合了機器學習技術的新型云服務大戰中掌握先機，并左右其發展方向。
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