过去20年技术发展——从电缆到人工智能AI

通信，2000年热点；互联网，2005年热点；云计算，2010年热点；大数据，2015年热点；AI，2017年热点。看似完全不一样，实际却是相辅相成。

一层一层，之前的热点服务变为基础设施，后者则成为热点服务。原理差不多，只是应用观念不一样。

2000年左右是通信业的天下，主流是电视和电话服务。这时铺下的大量电缆是互联网蓬勃发展的基础。紧接着，通信业开始发展宽带业务，随着技术发展，网速越来越快，通信变为基础设施，服务则转向互联网。

互联网承载的服务上升，需要更高的计算能力。在互联网快速发展时，各家公司购买大量设备。但在互联网泡沫破灭时（大约是2008年的金融海啸），服务量下降，公司资金减少，这些设备变为沉没成本。加上硬件折损率高，二手设备很便宜，变卖不划算。

在大量设备闲置的基础上，为了降低成本，提高收入；一些公司希望运用这些设备创造价值。考虑此时网速快，可以通过网络租借硬件设备，将低价的硬件转为高价的服务。此时云计算诞生了。

虽然名字很好听，但实质上是租借硬件存储计算量的服务。云，就像是以前的电能，互联网则是管道。 即租即用，按时和按计算量收费。

主要有两个方面的好处：1. 对云计算提供商来说是创收，将闲置硬件转为高价的租用服务。虚拟化同时可以使计算量最大化，提高效率。 2.对购买者来说，则是降低成本。 按需购买，特别有利于初创行业。

在云计算基础下，逐渐发展为大数据。云计算使存储量和计算量价格下降，大量的客户数据可以保存在云计算平台中。高计算量则可以对这些数据进行处理，挖掘出有用信息，也就是从数据分析变为数据挖掘。

云计算提供低价的计算服务，大数据提供初始资料，慢慢地人工智能算法开始兴起。而云计算和大数据则变为AI底层的“硬件基础”。

AI算法的准确性主要和数据量有关，数据越多，AI得出的结果越好。虽然传得很可怕，但目前广泛应用的是弱人工智能，只是数学算法基于大量数据的新应用。机器学习跟以前的编程十分像，唯一不同的是，AI不需要精确编程，而是通过数学算法去拟合，然后用编程语言写出来。

目前AI广泛应用的算法已存在几十年，但算法准确度上升却是因为数据量和计算量上升。原理变化缓慢，应用变化飞快。

以上的变化脉络看似很清楚，但在当时看来真的是偶然，量变到质变；然而当普通人也知道的时候，这些技术已经发展成熟了。

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参考书目：
雷万云 《云计算》
吴军 《智能时代》

2018.1.28