Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS)

Czym jest sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS)?

Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) to oferta sztucznej inteligencji innej firmy (AI) outsourcingu. Umożliwia osobom fizycznym i firmom eksperymentowanie z AI do różnych celów bez dużych inwestycji początkowych i przy niższym ryzyku.

AIaaS zapewnia gotowe platformy i jest łatwy w konfiguracji, co ułatwia testowanie różnych publiczne chmury platformy, usługi i algorytmy uczenia maszynowego (ML)..

[Osadzone treści]

Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja obejmuje różne technologie, w tym roboty, wizja komputerowa, obliczenia kognitywne, modele uczenia maszynowego i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Algorytmy uczenia maszynowego — podstawowe narzędzie stosowane w sztucznej inteligencji — to zbiór wytycznych lub metod stosowanych zazwyczaj przez komputer w celu obliczenia lub rozwiązania problemu. Typowe metody stosowane przez komputery do rozwiązywania problemów lub zapewniania możliwości podejmowania decyzji obejmują obszerną analizę danych lub tworzenie uogólnień i prognoz statystycznych.

Algorytmy AI są często dzielone na dwie kategorie — głęboka nauka algorytmy wykorzystujące głębokie sieci neuronowe i algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja i klasyfikacja.

Korzyści z używania platform AIaaS

Organizacje mogą wdrażać sztuczną inteligencję po rozsądnych kosztach, korzystając z modelu dostarczania AIaaS bez konieczności opracowywania lub utrzymywania pojedynczego projektu AI. Platformy AIaaS umożliwiają organizacjom tworzenie niestandardowych usług AI, które można dostosowywać, skalować i są proste w użyciu.

Oto dodatkowe korzyści płynące z systemów AIaaS:

• Szybkie wdrożenie. AIaaS to jeden z najszybszych sposobów na wprowadzenie sztucznej inteligencji do organizacji. Jest łatwy w instalacji i konfiguracji. Ponieważ istnieje wiele przypadków użycia sztucznej inteligencji, nie zawsze jest możliwe, aby firma stworzyła i utrzymywała narzędzie sztucznej inteligencji dla każdego z nich. Konfigurowalne opcje są szczególnie przydatne, ponieważ organizacje mogą szybko wdrażać usługi AI i dostosowywać je do potrzeb i ograniczeń biznesowych.
• Wymagane umiejętności od niskiego do braku kodu. Z AIaaS można korzystać nawet wtedy, gdy w firmie brakuje wewnętrznego programisty lub programisty AI. Wszystko, czego potrzeba, to warstwa bezkodową infrastrukturę w przedsiębiorstwie, ponieważ generalnie podczas procesu konfiguracji nie jest potrzebne żadne kodowanie ani wiedza techniczna.
• Oszczędność kosztów. Oszczędność pieniędzy to główny czynnik wpływający na ekspansję AIaaS w branży IT. AIaaS jest opłacalne dla firm, ponieważ płacą tylko za użytkowanie i funkcjonalność sztucznej inteligencji i nie muszą dokonywać znacznych inwestycji z góry.
• Przejrzystość cen. Oprócz ograniczenia pracy niewnoszącej wartości dodanej, AIaaS oferuje również dostęp do sztucznej inteligencji o wysokim poziomie przejrzystości wraz z opłatami za usługi. Ponieważ większość struktur cenowych AIaaS opiera się na konsumpcji, firmy płacą tylko za technologie AI, z których korzystają.
• Skalowalność. AIaaS doskonale nadaje się dla firm, które chcą skalować. Jest idealny do zadań, które nie dodają znaczącej wartości, ale wymagają pewnego poziomu osądu poznawczego. Ponieważ AIaaS wykorzystuje automatyka przemysłowa wykonywać proste zadania bez interwencji człowieka, członkowie zespołu mają więcej czasu na skupienie się na innych zadaniach.

Jakie są wyzwania AIaaS?

• Cena. Zakup wymaganego sprzętu i oprogramowania do uruchomienia chmura lokalna sztuczna inteligencja jest kosztowna. Dodaj koszty personelu i utrzymania, a także potrzebne zmiany sprzętu do różnych zadań, a AIaaS stanie się kosztowny dla wielu organizacji.
• Przezroczystość. Większość platform AIaaS zapewnia użytkownikom dostęp do usług dostawcy, ale zapewnia niewielką lub żadną przejrzystość ich wewnętrznych operacji.
• Bezpieczeństwo. Bezpieczeństwo danych jest głównym problemem związanym z AIaaS, ponieważ dane są podstawą sztucznej inteligencji, a firmy muszą udostępniać dane zewnętrznym dostawcom. Jednakże, maskowanie danych oraz inne techniki zwiększające prywatność mają na celu ochronę danych organizacji.
• Zarządzanie danymi. Firmy muszą ściśle egzekwować ograniczenia dotyczące przechowywania danych w chmurze w ściśle regulowanych branżach. Na przykład organizacje z sektorów bankowego i opieki zdrowotnej mogą uznać korzystanie z AIaaS za trudne, ponieważ mogą napotkać ograniczenia, takie jak ograniczenia dotyczące sposobu przechowywania, udostępniania i wykorzystywania danych na platformie AIaaS.
• Blokada dostawcy-w. Jeśli potrzeby firmy nie są zaspokajane przez jednego dostawcę AIaaS, przejście na innego może być wyzwaniem. Wynika to z faktu, że różni dostawcy sztucznej inteligencji stosują różne style reagowania i umowy z dostawcami. Przejście może być również czasochłonne dla członków zespołu, ponieważ będą musieli nauczyć się nowego programu od podstaw.

Rodzaje AIaaS

Różne platformy dostawców sztucznej inteligencji oferują kilka stylów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Odmiany te można dopasować do potrzeb AI organizacji, ponieważ muszą one ocenić funkcje i ceny, aby zobaczyć, co się dla nich sprawdza. Dostawcy usług Cloud AI mogą oferować specjalistyczny sprzęt potrzebny do niektórych zadań AI, takich jak Przetwarzanie oparte na GPU do intensywnych obciążeń.

Oto kilka popularnych typów AIaaS:

• Boty. Boty i nasze chatboty są szeroko stosowane we wszystkich gałęziach przemysłu. Używają NLP do naśladowania prawdziwej ludzkiej mowy i są powszechnie stosowane w obsłudze klienta, aby udzielić odpowiednich odpowiedzi na najczęściej zadawane przez klientów pytania. Firmy oszczędzają czas i zasoby, reagując przez całą dobę i umożliwiając pracownikom skupienie się na bardziej wymagających zadaniach. Badanie przeprowadzone przez dostawcę sztucznej inteligencji, Tidio, wykazało to 62% konsumentów woli korzystać z chatbota obsługi klienta niż czekać, aż pracownicy odpowiedzą na ich zapytania.
• Nauczanie maszynowe. Firmy używają uczenia maszynowego do badania i identyfikowania trendów w swoich danych, prognozowania i uczenia się na bieżąco. Ta technika przetwarzania danych ma działać z niewielką lub żadną ingerencją człowieka, umożliwiając firmom stosowanie AIaaS bez specjalistycznych umiejętności technicznych. Uczenie maszynowe jest dostępne w różnych opcjach, od wstępnie wytrenowanych modeli po modele zaprojektowane dla konkretnego przypadku użycia.
• Interfejsy programowania aplikacji (API). An API jest mostem programowym, który umożliwia komunikację między dwiema aplikacjami. Przykładem tego jest zewnętrzna strona rezerwacji linii lotniczych — taka jak Expedia, Kayak lub CheapOair — która wykorzystuje informacje z kilku baz danych linii lotniczych, aby wyświetlić wszystkie ich oferty w jednym dogodnym miejscu. Inne typowe zastosowania interfejsów API obejmują widzenie maszynowe, konwersacyjna sztuczna inteligencja i aplikacje NLP, takie jak wykrywanie pilności lub Analiza nastrojów.
• Etykietowanie danych. Etykietowanie danych to proces opisywania ogromnych ilości danych w celu ich efektywnego uporządkowania. Ma wiele zastosowań, takich jak gwarantowanie jakości danych, kategoryzowanie danych według rozmiaru i tworzenie sztucznej inteligencji. Dane są oznaczane przy użyciu uczenia maszynowego typu „człowiek w pętli”, co umożliwia jedno i drugie interakcji ludzi i maszyn w sposób ciągły i ułatwia sztucznej inteligencji ocenę danych w przyszłości.

[Osadzone treści]

Dostawcy AIaaS

Platformy AI, w tym Uczenie maszynowe Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services i Google Cloud Machine Learning mogą pomóc organizacjom określić, jakie możliwości mogą mieć ich dane. Przed podjęciem decyzji organizacje mogą dowiedzieć się, co działa i umożliwić skalowanie, testując algorytmy i usługi różnych dostawców. Gdy zostanie znaleziona platforma, która skaluje się do wymagań, zasoby tych dużych dostawców mogą wykonać kopię zapasową wymaganego skalowania z mocą obliczeniową.

Oto niektóre popularne platformy dostawców, które oferują usługi AIaaS:

• Usługi sieciowe Amazon (AWS). AWS to platforma oferująca wiele usług w chmurze i ponad 200 usług na całym świecie. AWS zapewnia kilka produktów do typowych przypadków użycia uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, w tym Amazon SageMaker i Amazon Alexa. Klienci, firmy i osoby z upośledzeniami odnoszą korzyści z tych usług Amazon AI.
• Analitycy. Anolytics to platforma AIaaS do adnotacji danych, która oferuje usługi outsourcingowe dla modeli ML i AI.
• Sztuczna inteligencja Google. Google Cloud zapewnia wiele Narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takie jak Tensor Processing Unit (TPU), który przyspiesza szkolenie modeli AI. Aby przyspieszyć proces rozwoju, Google oferuje również kilka innych technologii AI, w tym Google Lending DocAI, który automatyzuje przetwarzanie dokumentów hipotecznych.
• IBM Watsona. Firmy mogą wybierać spośród wielu gotowych aplikacji z IBM Watson, w tym Watson Assistant do tworzenia wirtualnych asystentów i Watson Natural Language Understanding do wykonywania złożonych zadań związanych z analizą tekstu. Nie jest wymagana żadna wcześniejsza wiedza z zakresu nauki o danych ani uczenia maszynowego, a programiści mogą również tworzyć, trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego w dowolnej chmurze za pomocą IBM Watson Studio.
• Osoba na żywo. LivePerson to startup SaaS, który korzysta z LivePerson Conversational Cloud. Umożliwia integrację systemów do komunikacji głosowej, e-mailowej i komunikacyjnej z klientami i ma na celu wykorzystanie wykrywania intencji do informowania marek o tym, czego chcą ich klienci.
• Sztuczna inteligencja Microsoft Azure. Analitycy danych, inżynierowie i eksperci od uczenia maszynowego często używają Azure firmy Microsoft platformy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jedną z takich platform jest usługa w chmurze o nazwie Azure NLP, która pomaga w interpretacji i analizie tekstów. Python i obsługa języka R są również dostępne za pośrednictwem platformy Azure. Microsoft Azure oferuje gotowe biblioteki, wyspecjalizowane pakiety kodu i inne oferty AIaaS, w tym konwersacyjną sztuczną inteligencję i Azure Cognitive Services.
• Obsługa, natychmiast. Jedną z najpopularniejszych usług oferowanych przez ServiceNow jest Operacje AI, która jest platformą sztucznej inteligencji zaprojektowaną w celu uproszczenia operacji IT. Dzięki produktom, takim jak AI Contact Center i AI Customer Care, ServiceNow oferuje również opcje bezpieczeństwa cyfrowego.
• SAS SAS to oparta na sztucznej inteligencji platforma analityczna, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do obsługi dużych zbiorów danych oraz zarządzania i pobierania danych z różnych źródeł. Firma oferuje również usługi z zakresu NLP i wizualnego data mining i zapewnia łatwy GUI za pośrednictwem języka SAS.

Przyszłość AIaaS

Globalna firma badawcza rynku Market Research Future opublikowała raport zatytułowany „AI jako usługa Informacje rynkowe według technologii, według branż i regionów — prognoza do 2030 r.”, w którym przewiduje, że rynek AIaaS osiągnie 43.29 miliardów dolarów (USD) do 2030 r., rosnąc w tempie złożonym rocznie tempo wzrostu 25.8%.

Wcześni użytkownicy są przyciągani do AIaaS, ponieważ ma wiele zalet i jest szybko rozwijającą się branżą. Jego wady pokazują, że wciąż jest miejsce na ulepszenia, ale pomimo potencjalnych przeszkód na drodze do jego rozwoju przewiduje się, że AIaaS będzie tak samo znaczący jak inne jako usługa produktów.

Pod wieloma względami technologia sztucznej inteligencji przewyższa ludzi, ale ludzki mózg pozostaje niezrównany. Dowiedz się o cztery podstawowe typy AI i na czym polegają.