Kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS)

Hva er kunstig intelligens som en tjeneste (AIaaS)?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) er tredjepartstilbudet av kunstig intelligens (AI) Utkontraktering. Det gjør det mulig for enkeltpersoner og bedrifter å eksperimentere med kunstig intelligens til ulike formål uten en stor startinvestering og med lavere risiko.

AIaaS tilbyr ferdige plattformer og er enkel å sette opp, noe som gjør det enkelt å teste ut ulike offentlig sky plattformer, tjenester og maskinlæringsalgoritmer (ML)..

[Innebygd innhold]

Hvordan fungerer AI?

AI omfatter en rekke teknologier, inkludert roboter, datasyn, kognitiv databehandling, ML-modeller og naturlig språkbehandling (NLP).

Maskinlæringsalgoritmer - det primære verktøyet som brukes i AI - er en samling retningslinjer eller metoder som brukes, vanligvis av en datamaskin, for å beregne eller løse et problem. De typiske metodene datamaskiner bruker for å løse problemer eller gi beslutningsmuligheter inkluderer enten omfattende dataanalyse eller opprettelse av generaliseringer og statistiske prognoser.

AI-algoritmer deles ofte inn i to kategorier - dyp læring algoritmer som bruker dype nevrale nettverk og maskinlæringsalgoritmer som regresjon og klassifisering.

Fordelene ved å bruke AIaaS-plattformer

Organisasjoner kan utføre AI til en rimelig pris ved å bruke AIaaS-leveringsmodellen uten å måtte utvikle eller vedlikeholde et enkelt AI-prosjekt. AIaaS-plattformer gjør det mulig for organisasjoner å bygge tilpassede AI-tjenester som er tilpasningsdyktige, skalerbare og enkle å bruke.

Følgende er tilleggsfordeler med AIaaS-systemer:

• Rask utplassering. AIaaS er en av de raskeste måtene å introdusere AI til en organisasjon. Det er enkelt å installere og sette opp. Fordi det finnes en rekke AI-brukstilfeller, er det ikke alltid mulig for en bedrift å lage og vedlikeholde et AI-verktøy for hver enkelt. Tilpassbare alternativer er spesielt nyttige, siden organisasjoner kan distribuere AI-tjenester raskt og tilpasse dem i henhold til deres forretningsbehov og begrensninger.
• Kunnskaper med lav til ingen kode kreves. AIaaS kan brukes selv om et selskap mangler en egen AI-utvikler eller programmerer. Alt som kreves er et lag med no-code infrastruktur i bedriften, siden det vanligvis ikke er nødvendig med koding eller teknisk ekspertise under oppsettprosessen.
• Kostnadsbesparelser. Å spare penger er hovedfaktoren som påvirker utvidelsen av AIaaS i IT-bransjen. AIaaS er kostnadseffektivt for bedrifter fordi de kun betaler for bruk og AI-funksjonalitet og ikke trenger å gjøre store forhåndsinvesteringer.
• Pristransparens. I tillegg til å redusere ikke-verdiskapende arbeidskraft, tilbyr AIaaS også tilgang til AI med høy grad av åpenhet med serviceavgifter. Fordi de fleste AIaaS-prisstrukturer er basert på forbruk, betaler bedrifter kun for AI-teknologiene de bruker.
• Skalerbarhet. AIaaS er godt egnet for selskaper som ønsker å skalere. Den er ideell for oppgaver som ikke tilfører betydelig verdi, men som likevel trenger et visst nivå av kognitiv dømmekraft. Fordi AIaaS ansetter industriell automatisering for å fullføre enkle oppgaver uten å kreve menneskelig innblanding, har teammedlemmer mer tid til å fokusere på andre oppgaver.

Hva er utfordringene med AIaaS?

• Pris. Kjøpe nødvendig maskinvare og programvare for å starte en on-premises sky databehandling AI er kostbart. Legg til bemannings- og vedlikeholdskostnader, samt nødvendige maskinvareendringer for forskjellige oppgaver, og AIaaS blir uoverkommelig for mange organisasjoner.
• Åpenhet. Flertallet av AIaaS-plattformene gir brukere tilgang til leverandørens tjenester, men tilbyr liten eller ingen åpenhet i deres interne operasjoner.
• Sikkerhet. Datasikkerhet er en stor bekymring med AIaaS, ettersom data er grunnlaget for AI og bedrifter må dele data med eksterne leverandører. Derimot, datamaskering og andre personvernforbedrende teknikker er utviklet for å beskytte en organisasjons data.
• Datastyring. Bedrifter må strengt håndheve grensene for datalagring i skyen i sterkt regulerte bransjer. For eksempel kan organisasjoner i bank- og helsesektoren finne AIaaS utfordrende å bruke fordi de kan møte begrensninger som begrensninger på hvordan data kan lagres, deles og brukes i AIaaS-plattformen.
• Leverandørlås-i. Hvis en bedrifts behov ikke blir dekket av én AIaaS-leverandør, kan det være utfordrende å bytte til en annen. Dette er fordi forskjellige AI-leverandører bruker forskjellige svarstiler og leverandørlåseavtaler. Overgangen kan også være tidkrevende for teammedlemmer fordi de må lære det nye programmet fra bunnen av.

Typer AIaaS

Ulike AI-leverandørplattformer tilbyr flere stiler av maskinlæring og AI. Disse variasjonene kan passe til en organisasjons AI-behov, fordi de må evaluere funksjoner og priser for å se hva som fungerer for dem. Cloud AI-tjenesteleverandører kan tilby den spesialiserte maskinvaren som trengs for enkelte AI-oppgaver, som f.eks GPU-basert prosessering for intensive arbeidsbelastninger.

Følgende er noen populære typer AIaaS:

• roboter Bots og chatbots er bredt ansatt i alle bransjer. De bruker NLP for å etterligne ekte menneskelig tale og brukes vanligvis i kundeservice for å gi relevante svar på kundenes mest hyppige spørsmål. Bedrifter sparer tid og ressurser ved å svare døgnet rundt og gjøre det mulig for ansatte å fokusere på mer utfordrende oppgaver. En studie utført av AI-leverandøren Tidio fant det 62% av forbrukerne vil heller bruke en kundeservice chatbot enn å vente på at menneskelige agenter svarer på henvendelsene deres.
• Maskinlæring. Bedrifter bruker ML til å undersøke og identifisere trender i dataene deres, lage spådommer og lære mens de går. Denne databehandlingsteknikken er ment å kjøre med lite eller ingen menneskelig intervensjon, og gir bedrifter mulighet til å bruke AIaaS uten spesialiserte tekniske ferdigheter. ML kommer i en rekke alternativer, fra ferdigtrente modeller til modeller designet for en bestemt brukssituasjon.
• Applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API). An API er en programvarebro som muliggjør kommunikasjon mellom to applikasjoner. Et eksempel på dette er et tredjeparts flyselskaps bestillingsnettsted – som Expedia, Kayak eller CheapOair – som bruker informasjon fra flere flyselskapsdatabaser for å vise alle tilbudene deres på ett praktisk sted. Andre vanlige bruksområder for API-er inkluderer maskinsyn, samtale AI og NLP-applikasjoner som hastedeteksjon eller sentiment analyse.
• Datamerking. Datamerking er prosessen med å kommentere enorme mengder data for å effektivt ordne det. Den har mange bruksområder, for eksempel å garantere datakvalitet, kategorisere data etter størrelse og lage AI. Dataene er merket ved hjelp av menneskelig-i-løkken maskinlæring, som muliggjør begge deler mennesker og maskiner for å samhandle kontinuerlig og gjør det enkelt for AI å evaluere dataene i fremtiden.

[Innebygd innhold]

Leverandører av AIaaS

AI-plattformer, inkludert Amazon maskinlæring, Microsoft Azure Cognitive Services og Google Cloud Machine Learning, kan hjelpe organisasjoner med å finne ut hva som kan være mulig med dataene deres. Før de forplikter seg, kan organisasjoner lære hva som fungerer og aktivere skalering ved å teste algoritmene og tjenestene til forskjellige leverandører. Når en plattform blir funnet som skaleres til kravene, kan ressursene til disse store leverandørene sikkerhetskopiere den nødvendige skaleringen med datakapasitet.

Følgende er noen populære leverandørplattformer som tilbyr AIaaS-tjenester:

• Amazon Web Services (AWS). AWS er en plattform som tilbyr flere skytjenester og mer enn 200 tjenester over hele verden. AWS tilbyr flere produkter for vanlige brukstilfeller for maskinlæring og AI, inkludert Amazon SageMaker og Amazon Alexa. Kunder, selskaper og enkeltpersoner med funksjonsnedsettelser drar alle nytte av disse Amazon AI-tjenestene.
• Analytika. Analytics er en AIaaS-plattform for dataannotering som tilbyr outsourcingtjenester for ML- og AI-modeller.
• Google AI. Google Cloud gir mange AI og maskinlæringsverktøy, for eksempel Tensor Processing Unit (TPU), som akselererer trening av AI-modeller. For å fremskynde utviklingsprosessen tilbyr Google også flere andre AI-teknologier, inkludert Google Lending DocAI, som automatiserer behandlingen av boliglånsdokumenter.
• IBM Watson. Bedrifter kan velge fra en rekke forhåndsbygde apper fra IBM Watson, inkludert Watson Assistant for å lage virtuelle assistenter og Watson Natural Language Understanding for å utføre komplekse tekstanalyseoppgaver. Ingen forkunnskaper om datavitenskap eller maskinlæring er nødvendig, og utviklere kan også lage, trene og distribuere ML-modeller på tvers av hvilken som helst sky ved hjelp av IBM Watson Studio.
• LivePerson. Live er en SaaS-oppstart som bruker LivePerson Conversational Cloud. Den muliggjør integrering av systemer for kundeopplevelser for tale, e-post og meldinger og har som mål å bruke intensjonsoppdagelse for å informere merkevarer om hva kundene deres ønsker.
• Microsoft Azure AI. Dataforskere, ingeniører og maskinlæringseksperter bruker ofte Microsoft Azure maskinlæring og AI-plattformer. En slik plattform er den skybaserte tjenesten kalt Azure NLP, som hjelper til med å tolke og analysere tekster. Python og R-språkstøtte er også tilgjengelig gjennom Azure. Microsoft Azure tilbyr forhåndsbygde biblioteker, spesialiserte kodepakker og andre AIaaS-tilbud, inkludert samtale-AI og Azure Cognitive Services.
• ServiceNå. En av de mest populære tjenestene som tilbys av ServiceNow er AIOps, som er en plattform for kunstig intelligens som er utviklet for å forenkle IT-driften. Med produkter som AI Contact Center og AI Customer Care tilbyr ServiceNow også valg for digital sikkerhet.
• SAS SAS er en AI-drevet analyseplattform som bruker AI til å håndtere store data og administrere og hente data fra ulike kilder. Selskapet tilbyr også tjenester innen NLP og visuell data mining og gir en enkel GUI gjennom SAS-språket.

Fremtiden til AIaaS

Det globale markedsundersøkelsesselskapet Market Research Future publiserte rapporten med tittelen "AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region – forecast to 2030" som anslår at AIaaS-markedet vil nå $43.29 milliarder (USD) innen 2030, og utvides med en årlig sammensatt verdi. vekstrate på 25.8 %.

Tidlige brukere trekkes til AIaaS fordi det har mange fordeler og er en bransje i rask vekst. Manglene viser at det fortsatt er rom for forbedringer, men til tross for potensielle veisperringer for utviklingen, er AIaaS spådd å være like viktig som andre som en tjeneste produkter.

I mange aspekter overgår AI-teknologien mennesker, men den menneskelige hjernen forblir uovertruffen. Lær om fire primære typer AI og hva de innebærer.