Искусственный интеллект как услуга (AIaaS)

Что такое искусственный интеллект как услуга (AIaaS)?

Искусственный интеллект как услуга (AIaaS) — это стороннее предложение искусственного интеллекта (AI) аутсорсинг. Это позволяет отдельным лицам и компаниям экспериментировать с ИИ для различных целей без больших первоначальных инвестиций и с меньшим риском.

AIaaS предоставляет готовые платформы и легко настраивается, что упрощает тестирование различных Общественное облако платформы, сервисы и алгоритмы машинного обучения (ML).

[Встраиваемое содержимое]

Как работает ИИ?

ИИ охватывает множество технологий, в том числе роботов, компьютерное зрение, когнитивные вычисления, модели машинного обучения и обработка естественного языка (НЛП).

Алгоритмы машинного обучения — основной инструмент, используемый в ИИ — представляют собой набор рекомендаций или методов, которые обычно применяются компьютером для вычисления или решения проблемы. Типичные методы, которые компьютеры используют для решения проблем или предоставления возможностей для принятия решений, включают либо обширный анализ данных, либо создание обобщений и статистических прогнозов.

Алгоритмы ИИ часто делятся на две категории: глубокое обучение алгоритмы, использующие глубокие нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия и классификация.

Преимущества использования платформ AIaaS

Организации могут внедрять ИИ по разумной цене, используя модель поставки AIaaS, без необходимости разрабатывать или поддерживать один проект ИИ. Платформы AIaaS позволяют организациям создавать индивидуальные сервисы ИИ, которые являются адаптируемыми, масштабируемыми и простыми в использовании.

Ниже приведены дополнительные преимущества систем AIaaS:

• Быстрое развертывание. AIaaS — один из самых быстрых способов внедрить ИИ в организацию. Его легко установить и настроить. Поскольку существует множество вариантов использования ИИ, для бизнеса не всегда возможно создать и поддерживать инструмент ИИ для каждого из них. Настраиваемые параметры особенно полезны, поскольку организации могут быстро развертывать службы ИИ и настраивать их в соответствии с потребностями и ограничениями своего бизнеса.
• Требуются навыки работы с кодом от минимального до нулевого. AIaaS можно использовать, даже если в компании нет штатного разработчика или программиста ИИ. Все, что требуется, это слой инфраструктура без кода на предприятии, так как обычно в процессе установки не требуется кодирования или технических знаний.
• Экономия затрат. Экономия денег — основной фактор, влияющий на распространение AIaaS в ИТ-индустрии. AIaaS экономически эффективен для предприятий, поскольку они платят только за использование и функциональность ИИ и не нуждаются в значительных первоначальных вложениях.
• Ценовая прозрачность. Помимо сокращения труда, не добавляющего ценности, AIaaS также предлагает доступ к ИИ с высоким уровнем прозрачности и оплатой услуг. Поскольку большинство структур ценообразования AIaaS основаны на потреблении, компании платят только за используемые ими технологии ИИ.
• Масштабируемость. AIaaS хорошо подходит для компаний, стремящихся к масштабированию. Он идеально подходит для задач, которые не приносят существенной пользы, но требуют некоторого уровня когнитивного суждения. Поскольку AIaaS использует Индустриальная автоматизация для выполнения простых задач, не требующих вмешательства человека, у членов команды есть больше времени, чтобы сосредоточиться на других задачах.

Каковы проблемы AIaaS?

• Цены. Приобретение необходимого оборудования и программного обеспечения для запуска локальное облако вычисление ИИ стоит дорого. Добавьте расходы на персонал и техническое обслуживание, а также необходимые изменения оборудования для различных задач, и AIaaS станет непомерно дорогостоящим для многих организаций.
• Прозрачность. Большинство платформ AIaaS предоставляют пользователям доступ к услугам провайдера, но практически не обеспечивают прозрачности их внутренних операций.
• Безопасность. Безопасность данных является серьезной проблемой AIaaS, поскольку данные являются основой ИИ, и предприятия должны делиться данными с внешними поставщиками. Однако, маскирование данных и другие методы повышения конфиденциальности предназначены для защиты данных организации.
• Управление данными. Компании должны строго соблюдать ограничения на облачное хранилище данных в строго регулируемых отраслях. Например, организации в банковском секторе и секторе здравоохранения могут столкнуться с трудностями в использовании AIaaS, поскольку они могут столкнуться с такими ограничениями, как ограничения на то, как данные могут храниться, совместно использоваться и использоваться на платформе AIaaS.
• Блокировка поставщика-в. Если потребности компании не удовлетворяются одним поставщиком AIaaS, переход на другого может оказаться затруднительным. Это связано с тем, что разные поставщики ИИ используют разные стили ответа и соглашения о привязке к поставщику. Переход также может занять много времени у членов команды, поскольку им придется изучать новую программу с нуля.

Типы AIaaS

Различные платформы поставщиков ИИ предлагают несколько стилей машинного обучения и ИИ. Эти варианты могут соответствовать потребностям организации в области искусственного интеллекта, поскольку им необходимо оценить функции и цены, чтобы увидеть, что им подходит. Поставщики услуг облачного ИИ могут предложить специализированное оборудование, необходимое для некоторых задач ИИ, таких как Обработка на основе графического процессора для интенсивных нагрузок.

Ниже приведены некоторые популярные типы AIaaS:

• Боты. Боты и chatbots широко используются во всех отраслях промышленности. Они используют НЛП, чтобы имитировать реальную человеческую речь, и обычно используются в обслуживании клиентов, чтобы давать релевантные ответы на наиболее частые запросы клиентов. Компании экономят время и ресурсы, отвечая круглосуточно и позволяя сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах. Исследование, проведенное поставщиком ИИ Tidio, показало, что 62% потребителей предпочтут использовать чат-бот службы поддержки клиентов, чем ждать, пока агенты-люди ответят на их запросы.
• Машинное обучение. Предприятия используют машинное обучение для изучения и выявления тенденций в своих данных, создания прогнозов и обучения по ходу дела. Этот метод обработки данных предназначен для работы с минимальным вмешательством человека или без него, что позволяет предприятиям использовать AIaaS без специальных технических навыков. ML поставляется в различных вариантах, от предварительно обученных моделей до моделей, разработанных для конкретного варианта использования.
• Интерфейсы прикладного программирования (API). An API представляет собой программный мост, который обеспечивает связь между двумя приложениями. Примером этого является сторонний веб-сайт бронирования авиабилетов, такой как Expedia, Kayak или CheapOair, который использует информацию из нескольких баз данных авиакомпаний для отображения всех их предложений в одном удобном месте. Другие распространенные области применения API включают машинное зрение, разговорный ИИ и приложения НЛП, такие как обнаружение срочности или анализ настроений.
• Маркировка данных. Маркировка данных — это процесс аннотирования огромных объемов данных для их эффективного упорядочивания. Он имеет множество применений, таких как гарантия качества данных, классификация данных по размеру и создание ИИ. Данные помечаются с помощью машинного обучения «человек в цикле», что позволяет как люди и машины для взаимодействия постоянно и позволяет ИИ легко оценивать данные в будущем.

[Встраиваемое содержимое]

Поставщики AIaaS

Платформы ИИ, в том числе Амазонское машинное обучение, Microsoft Azure Cognitive Services и Google Cloud Machine Learning могут помочь организациям определить, что может быть возможно с их данными. Перед принятием решения организации могут узнать, что работает, и включить масштабирование, протестировав алгоритмы и услуги различных поставщиков. Когда будет найдена платформа, которая масштабируется в соответствии с требованиями, ресурсы этих крупных поставщиков могут обеспечить необходимое масштабирование вычислительными мощностями.

Ниже приведены некоторые популярные платформы поставщиков, предлагающие услуги AIaaS:

• Веб-сервисы Amazon (AWS). AWS — это платформа, которая предлагает несколько облачных сервисов и более 200 сервисов по всему миру. AWS предоставляет несколько продуктов для распространенных вариантов использования машинного обучения и искусственного интеллекта, включая Amazon SageMaker и Amazon Alexa. Клиенты, компании и люди с ограниченными возможностями получают выгоду от этих сервисов Amazon AI.
• Аналитики. Anolytics — это платформа AIaaS для аннотирования данных, которая предлагает услуги аутсорсинга для моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Гугл ИИ. Google Cloud предоставляет множество Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как Tensor Processing Unit (TPU), который ускоряет обучение моделей ИИ. Чтобы ускорить процесс разработки, Google также предлагает несколько других технологий искусственного интеллекта, в том числе Google Lending DocAI, которая автоматизирует обработку ипотечных документов.
• IBM Ватсон. Предприятия могут выбирать из множества готовых приложений из IBM Watson, в том числе Watson Assistant для создания виртуальных помощников и Watson Natural Language Understanding для выполнения сложных задач анализа текста. Никаких предварительных знаний в области науки о данных или машинного обучения не требуется, и разработчики также могут создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом облаке с помощью IBM Watson Studio.
• ЖивойЧеловек. LivePerson — стартап SaaS, использующий разговорное облако LivePerson. Это позволяет интегрировать системы для голосовой связи, электронной почты и обмена сообщениями с клиентами и направлено на использование обнаружения намерений, чтобы информировать бренды о том, чего хотят их клиенты.
• ИИ Microsoft Azure. Специалисты по данным, инженеры и специалисты по машинному обучению часто используют Microsoft Azure платформы машинного обучения и искусственного интеллекта. Одной из таких платформ является облачная служба Azure NLP, которая помогает интерпретировать и анализировать тексты. Питон поддержка языка R также доступна через Azure. Microsoft Azure предлагает готовые библиотеки, специализированные пакеты кода и другие предложения AIaaS, включая диалоговый ИИ и Azure Cognitive Services.
• СервисСейчас. Одной из самых популярных услуг, предлагаемых ServiceNow, является AIOps, которая представляет собой платформу искусственного интеллекта, предназначенную для упрощения ИТ-операций. Благодаря таким продуктам, как AI Contact Center и AI Customer Care, ServiceNow также предлагает варианты цифровой безопасности.
• САС. SAS — это аналитическая платформа на основе искусственного интеллекта, которая использует искусственный интеллект для обработки больших данных, а также для управления и извлечения данных из различных источников. Компания также предлагает услуги в области НЛП и визуального добыча данных и предоставляет простой графический интерфейс через язык SAS.

Будущее AIaaS

Глобальная исследовательская компания Market Research Future опубликовала отчет под названием «Искусственный интеллект как информация о рынке услуг по технологиям, по вертикали и региону — прогноз до 2030 года», в котором прогнозируется, что к 43.29 году рынок AIaaS достигнет 2030 млрд долларов (долларов США), увеличиваясь в среднем ежегодно. темп роста 25.8%.

Первопроходцев привлекает AIaaS, потому что он имеет много преимуществ и является быстрорастущей отраслью. Его недостатки показывают, что еще есть возможности для улучшения, но, несмотря на потенциальные препятствия на пути его развития, прогнозируется, что AIaaS будет столь же значительным, как и другие. а-а-службы продукции.

Во многих аспектах технология искусственного интеллекта превосходит людей, но человеческий мозг остается непревзойденным. Узнайте о четыре основных типа ИИ и что они влекут за собой.