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云计算为什么重要?

使用云计算，人们可以省去购买硬件和软件，以及建立自有数据中心的费用。云计算也可以弹性扩展，这意味着提供适量数量的IT服务。这些云计算服务运行在全球范围内的数据中心网络上，这些数据中心定期更新为最新一代的硬件和软件，以提供高效的服务。这对用户有几个好处，包括减少网络延迟。云还提供了最优的安全解决方案，因为它提供了一组广泛的策略、技术和控制，可以从整体上提升安全。

云计算服务为企业提供了工作上的灵活性。如果IT托管和基础设施依赖于外部力量，用户可以有更多的时间投入到业务的其他方面，这将直接影响你的业务底线。有了云服务，您还可以轻松地获得额外的带宽，而不必对IT基础设施进行复杂的更新，这也很昂贵。

有了这些优势，云计算的未来具有巨大的潜力就更加明显了。云计算及其背后的技术有许多潜在的机会和能力。在未来，它可能会为人们提供广泛的工作、服务、平台、应用程序等等。
 

报告指出，新冠肺炎疫情加速了企业和消费者对新技术的采用，消费者对云计算和电子商务服务的需求与日俱增，无法在线为其客户提供服务的公司的生存空间也遭到挤压。超过五分之二的受调查公司表示，他们计划通过技术集成来减少人力，行政助理、文员等受影响最大。

新报告同时指出，自动化的发展也可能在护理、大数据、人工智能、云计算、绿色经济等领域创造出9700万个新的工作岗位，咨询、决策、推理、沟通、互动和内容制作等对人类技能有所需求的职位将增多。而且，未来将有越来越多来自不同背景的人才会共同协作，“展示出人类互动在新经济中的持续重要性。”

报告指出，目前，约有三分之二的工作由人类完成，剩余三分之一由机器处理，但到了2025年，机器完成工作的比例将升至二分之一。因此，很多劳动者可能需要接受新的技能培训、进入新岗位以应对这种改变。

报告显示，一些岗位容易被机器取代的工人可能要进入新的职业领域，94％的被调查企业希望员工掌握新工作技能，这一数据较2018年的65％有大幅增加。

领英数据科学团队为WEF进行的分析显示，在过去5年中，许多进入新经济领域的专业人员来自与此前完全不同的职业。如，转到数据科学和人工智能领域的人有一半来自无关行业。

报告认为，批判性思维、分析和解决问题仍然是全球知名企业认为在未来5年中重要性日益提高的顶级技能，此外，抗压能力、适应力和灵活性也非常重要。

报告建议，公司应加大对现有员工进行再培训的力度。报告预测，在日益自动化的世界中，将有一半的工人需要学习新技能，才能有效地完成工作。
 

机器学习原理：垃圾邮件过滤是一个很好的例子，它利用机器学习技术来学习如何从数百万封邮件中识别垃圾邮件，其中就用到了统计学技术。

例：如果每100个电子邮件中的85个，其中包括“便宜”和“伟哥”这两个词的邮件被认为是垃圾邮件，我们可以说有85%的概率，确定它是垃圾邮件。并通过其它几个指标(例如，从来没给你发送过邮件的人)结合起来，利用数十亿个电子邮件进行算法测试，随着训练次数不断增加来提升准确率。

深度学习并不等于人工智能，它只是一种算法，和普通的机器学习算法一样，是解决问题的一种方法。真要区分起来，人工智能、机器学习和深度学习，三者大概是下图这种关系。人工智能是一个很大的概念，机器学习是其中的一个子集，而深度学习又是机器学习的一个子集。

深度学习不是什么新技术，深度学习的概念源于人工神经网络的研究，早在上世纪 40 年代，通用计算机问世之前，科学家就提出了人工神经网络的概念。而那个时候的计算机刚刚开始发展，速度非常慢，最简单的网络也得数天才能训练完毕，效率极其低下，因此在接下来的十几年都没有被大量使用。近些年，随着算力的提升，GPU、TPU 的应用，神经网络得到了重大发展。

同机器学习方法一样，深度学习方法也有监督学习与无监督学习之分。例如，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称 CNN)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网络(Deep Belief Nets，简称 DBN)就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多，深度也越深。

所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。除了层数多外，每层”神经元“-小圆圈的数目也要多。例如，AlphaGo 的策略网络是 13 层，每一层的神经元数量为 192 个。深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。

（编辑：桂林站长网）

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