微软刚刚宣布下一个Windows10大版本将支持人工智能（AI）和机器学习（ML）。但是，尽管有营销炒作，微软知道人工智能和机器学习的真正负担在于云端的开源软件。这是MicrosoftAzure首席技术官MarkRussinovich在加利福尼亚州索诺玛举行的Linux基金会开源领导峰会(OSLS)上发表的信息。Russinovich在开篇就明确表示：人工智能技术和科技正在经历一场复兴。开源技术和社区图书馆和框架推动了自学机器学习开发人员的成长。云的计算能力使得大型数据集的处理具有成本效益并且普遍存在。随着越来越多的研究继续在整个社区进行和共享，我们将继续看到更多智能应用程序在所有处理平台上采用各种开源技术。具体来说，他举了两个例子，其中微软正在使用云计算和开源软件来帮助客户交付解决方案。第一个例子是Rolls-Royce的飞机引擎，它使用机器学习来跟踪磨损。然后将这些数据与人工智能结合使用，以主动维护发动机。微软还利用大约一半的云计算和开源软件来支持其DiagnosticXIntelligentDiseasePredictiveArchitecture，这是一个测试程序。它的唯一用途是检查美国国立卫生研究院(NIH)X射线数据库中的X射线图片。然后使用VisualStudioforAI和Azure机器学习将这些数据提供给开源机器学习和AI分析程序，例如CoreML、GoogleTensorFlow和ONNX。可以使用网络界面读取最终结果，并可用于诊断肺炎。为什么要使用这些技术？因为X光机比放射科医生多得多。仅在美国就有50,000名儿童死于肺炎，任何能够帮助及时发现这种致命疾病以进行治疗的工具都是成功的。Russinovich说，是什么促成了这些程序的创建？它是云计算。我们之前没有取得太大进展，因为直到现在，云计算才为AI和ML开发人员提供他们一直需要的东西。也就是说，以低成本提供按需、可扩展的计算能力，具有几乎无限的存储空间和高速GPU处理器，例如Nvidia的TeslaK80和P100s。总而言之，这为AI和ML开发人员提供了他们试验所需的资源。正如Russinovich所说：“人工智能和机器学习是一门艺术，我们需要进行实验。”根据Russinovich的说法，实现这一目标的工具、程序和框架几乎都是开源的。“从MySQLPostgreSQL、Hadoop、Cassandra和NoSQL数据库开始，它们都是完全开源的。对于分析和预测，您可以使用RandSPARK。最好的深度学习库TensorFlow、Keras和Caffe也是开源的。Russinovich继续说道：“早在2007年，机器学习专家就认为开源是人工智能和机器学习的正确方法。现在两者都基于开源。”在开源和云计算之间，Russinovich认为人工智能和机器学习正在改变每个行业并不是营销炒作。
