Kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS)

Hvad er kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS)?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) er tredjepartstilbuddet om kunstig intelligens (AI) outsourcing. Det gør det muligt for enkeltpersoner og virksomheder at eksperimentere med kunstig intelligens til forskellige formål uden en stor initial investering og med lavere risiko.

AIaaS leverer out-of-the-box platforme og er let at sætte op, hvilket gør det nemt at teste forskellige Offentlig sky platforme, tjenester og machine learning (ML) algoritmer.

[Indlejret indhold]

Hvordan fungerer AI?

AI omfatter en række forskellige teknologier, herunder robotter, computersyn, kognitiv databehandling, ML-modeller og naturlig sprogbehandling (NLP).

Maskinlæringsalgoritmer - det primære værktøj, der bruges i kunstig intelligens - er en samling af retningslinjer eller metoder, der generelt anvendes af en computer til at beregne eller løse et problem. De typiske metoder, computere bruger til at løse problemer eller give beslutningsmuligheder, omfatter enten omfattende dataanalyse eller oprettelse af generaliseringer og statistiske prognoser.

AI-algoritmer er ofte opdelt i to kategorier — dyb læring algoritmer, der bruger dybe neurale netværk og maskinlæringsalgoritmer såsom regression og klassificering.

Fordelene ved at bruge AIaaS-platforme

Organisationer kan udføre AI til en rimelig pris ved at bruge AIaaS-leveringsmodellen uden at skulle udvikle eller vedligeholde et enkelt AI-projekt. AIaaS-platforme gør det muligt for organisationer at bygge tilpassede AI-tjenester, der er tilpasningsdygtige, skalerbare og nemme at bruge.

Følgende er yderligere fordele ved AIaaS-systemer:

• Hurtig implementering. AIaaS er en af ​​de hurtigste måder at introducere AI til en organisation. Det er nemt at installere og sætte op. Fordi der er en række forskellige AI-brugssager, er det ikke altid muligt for en virksomhed at skabe og vedligeholde et AI-værktøj til hver enkelt. Tilpasningsmuligheder er særligt nyttige, da organisationer kan implementere AI-tjenester hurtigt og tilpasse dem i overensstemmelse med deres forretningsbehov og begrænsninger.
• Lav til ingen kode færdigheder påkrævet. AIaaS kan bruges, selvom en virksomhed mangler en intern AI-udvikler eller programmør. Alt hvad der kræves er et lag af no-code infrastruktur i virksomheden, da der generelt ikke er behov for kodning eller teknisk ekspertise under opsætningsprocessen.
• Omkostningsbesparelser. At spare penge er den vigtigste faktor, der påvirker udvidelsen af ​​AIaaS i it-branchen. AIaaS er omkostningseffektivt for virksomheder, fordi de kun betaler for brug og AI-funktionalitet og ikke behøver at foretage store forhåndsinvesteringer.
• Prisgennemsigtighed. Udover at reducere ikke-værdiskabende arbejdskraft, tilbyder AIaaS også adgang til AI med et højt niveau af gennemsigtighed med servicegebyrer. Fordi de fleste AIaaS-prisstrukturer er baseret på forbrug, betaler virksomheder kun for de AI-teknologier, de bruger.
• Skalerbarhed. AIaaS er velegnet til virksomheder, der ønsker at skalere. Den er ideel til opgaver, der ikke tilføjer væsentlig værdi, men som alligevel kræver et vist niveau af kognitiv dømmekraft. Fordi AIaaS beskæftiger industriel automation for at udføre simple opgaver uden at kræve menneskelig indgriben, har teammedlemmer mere tid til at fokusere på andre opgaver.

Hvad er udfordringerne ved AIaaS?

• Pris. Køb af den nødvendige hardware og software for at starte en on-premises cloud computer-AI er dyrt. Tilføj personale- og vedligeholdelsesomkostninger samt nødvendige hardwareændringer til forskellige opgaver, og AIaaS bliver uoverkommelig for mange organisationer.
• Gennemsigtighed. De fleste AIaaS-platforme giver brugerne adgang til udbyderens tjenester, men tilbyder kun lidt eller ingen gennemsigtighed i deres interne drift.
• Sikkerhed. Datasikkerhed er et stort problem med AIaaS, da data er grundlaget for AI, og virksomheder skal dele data med eksterne leverandører. Imidlertid, datamaskering og andre privatlivsforbedrende teknikker er designet til at beskytte en organisations data.
• Datastyring. Virksomheder skal nøje håndhæve grænserne for datalagring i skyen i stærkt regulerede industrier. For eksempel kan organisationer i bank- og sundhedssektoren finde AIaaS udfordrende at bruge, fordi de kan støde på begrænsninger såsom begrænsninger for, hvordan data kan lagres, deles og bruges i AIaaS-platformen.
• Leverandørlås-i. Hvis en virksomheds behov ikke bliver opfyldt af én AIaaS-udbyder, kan det være en udfordring at skifte til en anden. Dette skyldes, at forskellige AI-udbydere anvender forskellige svarstile og leverandørlåseaftaler. Overgangen kan også være tidskrævende for teammedlemmer, fordi de skal lære det nye program fra bunden.

Typer af AIaaS

Forskellige AI-udbyderplatforme tilbyder flere stilarter af maskinlæring og AI. Disse variationer kan passe til en organisations AI-behov, fordi de skal evaluere funktioner og priser for at se, hvad der virker for dem. Cloud AI-tjenesteudbydere kan tilbyde den specialiserede hardware, der er nødvendig til nogle AI-opgaver, som f.eks GPU-baseret behandling til intensive arbejdsbyrder.

Følgende er nogle populære typer af AIaaS:

• bots Bots og chatbots er bredt ansat i alle brancher. De bruger NLP til at efterligne ægte menneskelig tale og bruges generelt i kundeservice til at give relevante svar på kundernes hyppigste forespørgsler. Virksomheder sparer tid og ressourcer ved at reagere døgnet rundt og gøre det muligt for medarbejderne at fokusere på mere udfordrende opgaver. Det fandt en undersøgelse foretaget af AI-udbyderen Tidio 62% af forbrugerne vil hellere bruge en kundeservice chatbot end at vente på, at menneskelige agenter svarer på deres henvendelser.
• Maskinelæring. Virksomheder bruger ML til at undersøge og identificere tendenser i deres data, lave forudsigelser og lære, mens de går. Denne databehandlingsteknik er beregnet til at køre med ringe eller ingen menneskelig indgriben, hvilket giver virksomheder mulighed for at anvende AIaaS uden specialiserede tekniske færdigheder. ML kommer i en række forskellige muligheder, fra fortrænede modeller til modeller designet til en bestemt brug.
• Applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er). An API er en softwarebro, der muliggør kommunikation mellem to applikationer. Et eksempel på dette er et tredjeparts flyselskabs reservationswebsted - såsom Expedia, Kayak eller CheapOair - der bruger oplysninger fra flere flyselskabsdatabaser til at vise alle deres tilbud på ét bekvemt sted. Andre almindelige anvendelser af API'er omfatter maskinsyn, samtale AI og NLP-applikationer såsom hastedetektion eller følelser analyse.
• Datamærkning. Datamærkning er processen med at kommentere enorme mængder data for effektivt at arrangere det. Det har adskillige anvendelser, såsom at garantere datakvalitet, kategorisere data efter størrelse og skabe AI. Dataene er mærket ved hjælp af human-in-the-loop machine learning, som muliggør begge dele mennesker og maskiner til at interagere løbende og gør det nemt for AI at evaluere dataene i fremtiden.

[Indlejret indhold]

Leverandører af AIaaS

AI-platforme, herunder Amazon maskinindlæring, Microsoft Azure Cognitive Services og Google Cloud Machine Learning, kan hjælpe organisationer med at bestemme, hvad der kan være muligt med deres data. Før de forpligter sig, kan organisationer lære, hvad der virker, og aktivere skalering ved at teste forskellige udbyderes algoritmer og tjenester. Når der findes en platform, der skalerer til kravene, kan disse store udbyderes ressourcer sikkerhedskopiere den nødvendige skalering med computerkapacitet.

Følgende er nogle populære leverandørplatforme, der tilbyder AIaaS-tjenester:

• Amazon Web Services (AWS). AWS er en platform, der tilbyder flere cloud-tjenester og mere end 200 tjenester over hele kloden. AWS leverer adskillige produkter til almindelige brugstilfælde til maskinlæring og kunstig intelligens, herunder Amazon SageMaker og Amazon Alexa. Kunder, virksomheder og enkeltpersoner med funktionsnedsættelser nyder alle godt af disse Amazon AI-tjenester.
• Analytik. Analytics er en AIaaS-platform til dataannotering, der tilbyder outsourcing-tjenester til ML- og AI-modeller.
• Google AI. Google Cloud giver mange AI og maskinlæringsværktøjer, såsom Tensor Processing Unit (TPU), som accelererer AI-modeltræning. For at fremskynde udviklingsprocessen tilbyder Google også flere andre AI-teknologier, herunder Google Lending DocAI, som automatiserer behandlingen af ​​realkreditdokumenter.
• IBM Watson. Virksomheder kan vælge mellem en række forudbyggede apps fra IBM Watson, herunder Watson Assistant til at skabe virtuelle assistenter og Watson Natural Language Understanding til at udføre komplekse tekstanalyseopgaver. Ingen forudgående viden om datavidenskab eller maskinlæring er påkrævet, og udviklere kan også skabe, træne og implementere ML-modeller på tværs af enhver sky ved hjælp af IBM Watson Studio.
• LivePerson. LivePerson er en SaaS-startup, der bruger LivePerson Conversational Cloud. Det muliggør integration af systemer til kundeoplevelser med tale, e-mail og beskeder og sigter mod at bruge hensigtssøgning til at informere brands om, hvad deres kunder ønsker.
• Microsoft Azure AI. Data videnskabsmænd, ingeniører og maskinlæringseksperter bruger ofte Microsoft Azure maskinlæring og AI-platforme. En sådan platform er den cloud-baserede tjeneste kaldet Azure NLP, som hjælper med at fortolke og analysere tekster. Python og R-sprogunderstøttelse er også tilgængelig via Azure. Microsoft Azure tilbyder forudbyggede biblioteker, specialiserede kodepakker og andre AIaaS-tilbud, inklusive samtale-AI og Azure Cognitive Services.
• ServiceNu. En af de mest populære tjenester, der tilbydes af ServiceNow, er AI Ops, som er en kunstig intelligens-platform, der er designet til at hjælpe med at forenkle it-drift. Med produkter som AI Contact Center og AI Customer Care tilbyder ServiceNow også valgmuligheder for digital sikkerhed.
• SAS SAS er en AI-drevet analyseplatform, der bruger AI til at håndtere big data og administrere og hente data fra forskellige kilder. Virksomheden tilbyder også tjenester inden for NLP og visuel data mining og giver en nem GUI gennem SAS-sproget.

Fremtiden for AIaaS

Den globale markedsundersøgelsesvirksomhed Market Research Future offentliggjorde rapporten med titlen "AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region — forecast to 2030", der forudsiger, at AIaaS-markedet vil ramme 43.29 milliarder dollars (USD) i 2030 og udvides med en årlig stigning. vækstrate på 25.8 pct.

Tidlige brugere tiltrækkes af AIaaS, fordi det har mange fordele og er en industri i hastig vækst. Dets mangler viser, at der stadig er plads til forbedringer, men på trods af potentielle vejspærringer for dets udvikling, forudsiges AIaaS at være lige så væsentlig som andre som en tjeneste produkter.

I mange aspekter overgår AI-teknologien mennesker, men den menneskelige hjerne forbliver uovertruffen. Lær om fire primære typer AI og hvad de indebærer.