Штучний інтелект як послуга (AIaaS)

Що таке штучний інтелект як послуга (AIaaS)?

Штучний інтелект як послуга (AIaaS) – це стороння пропозиція штучного інтелекту (AI) аутсорсинг. Це дозволяє окремим особам і компаніям експериментувати з ШІ для різних цілей без великих початкових інвестицій і з меншим ризиком.

AIaaS надає готові платформи та легко налаштовується, спрощуючи тестування різноманітних публічна хмара платформи, сервіси та алгоритми машинного навчання (ML)..

[Вбудоване вміст]

Як працює ШІ?

ШІ охоплює різноманітні технології, зокрема роботів, комп'ютерне бачення, когнітивні обчислення, моделі ML і обробка природної мови (НЛП).

Алгоритми машинного навчання — основний інструмент, який використовується в штучному інтелекті — це набір інструкцій або методів, які зазвичай застосовуються комп’ютером для обчислення або вирішення проблеми. Типові методи, які комп’ютери використовують для вирішення проблем або надання можливостей прийняття рішень, включають або обширний аналіз даних, або створення узагальнень і статистичних прогнозів.

Алгоритми ШІ часто діляться на дві категорії: глибоке навчання алгоритми, які використовують глибокі нейронні мережі та алгоритми машинного навчання, такі як регресія та класифікація.

Переваги використання платформ AIaaS

Організації можуть виконувати штучний інтелект за розумною ціною, використовуючи модель доставки AIaaS без необхідності розробляти чи підтримувати єдиний проект штучного інтелекту. Платформи AIaaS дозволяють організаціям створювати персоналізовані служби штучного інтелекту, які адаптуються, масштабуються та прості у використанні.

Нижче наведено додаткові переваги систем AIaaS:

• Швидке розгортання. AIaaS — це один із найшвидших способів впровадження ШІ в організації. Його легко встановити та налаштувати. Оскільки існує безліч варіантів використання штучного інтелекту, бізнес не завжди може створити та підтримувати інструмент штучного інтелекту для кожного з них. Настроювані параметри особливо корисні, оскільки організації можуть швидко розгортати служби ШІ та налаштовувати їх відповідно до своїх бізнес-потреб і обмежень.
• Потрібні навички роботи з кодом від низьких до нульових. AIaaS можна використовувати, навіть якщо в компанії немає власного розробника або програміста ШІ. Все, що потрібно, це шар безкодова інфраструктура на підприємстві, оскільки зазвичай під час налаштування не потрібні кодування чи технічні знання.
• Економія коштів. Економія грошей є основним фактором, що впливає на поширення AIaaS в ІТ-галузі. AIaaS є економічно ефективним для компаній, оскільки вони платять лише за використання та функціональність штучного інтелекту та не потребують значних початкових інвестицій.
• Прозорість цін. Окрім скорочення праці без додаткової вартості, AIaaS також пропонує доступ до штучного інтелекту з високим рівнем прозорості з оплатою послуг. Оскільки більшість структур ціноутворення AIaaS засновані на споживанні, підприємства платять лише за технології ШІ, які вони використовують.
• Масштабованість. AIaaS добре підходить для компаній, які прагнуть до масштабування. Він ідеально підходить для завдань, які не додають значної цінності, але потребують певного рівня когнітивного судження. Тому що AIaaS працює промислова автоматизація щоб виконувати прості завдання без втручання людини, члени команди мають більше часу, щоб зосередитися на інших завданнях.

Які виклики AIaaS?

• Ціни. Придбання необхідного обладнання та програмного забезпечення для запуску локальна хмара обчислення AI є дорогим. Додайте витрати на персонал і технічне обслуговування, а також необхідні зміни апаратного забезпечення для різних завдань, і AIaaS стане непомірно високою для багатьох організацій.
• прозорість. Більшість платформ AIaaS надають користувачам доступ до послуг провайдера, але майже не забезпечують прозорості їхніх внутрішніх операцій.
• Безпека. Безпека даних є серйозною проблемою для AIaaS, оскільки дані є основою штучного інтелекту, і компанії повинні ділитися даними із зовнішніми постачальниками. однак, маскування даних та інші методи підвищення конфіденційності призначені для захисту даних організації.
• Управління даними. Компанії повинні суворо встановлювати обмеження на хмарне зберігання даних у суворо регульованих галузях. Наприклад, для організацій у банківському секторі та секторі охорони здоров’я використання AIaaS може бути складним, оскільки вони можуть зіткнутися з такими обмеженнями, як обмеження щодо того, як дані можна зберігати, обмінюватися та використовувати на платформі AIaaS.
• Блокування продавця-в. Якщо потреби компанії не задовольняються одним постачальником AIaaS, перейти до іншого може бути складно. Це пояснюється тим, що різні постачальники штучного інтелекту використовують різні стилі відповіді та угоди про прив’язку постачальників. Перехід також може зайняти багато часу для членів команди, оскільки їм доведеться вивчати нову програму з нуля.

Типи AIaaS

Різні платформи постачальників AI пропонують кілька стилів машинного навчання та AI. Ці варіації можуть відповідати потребам ШІ організації, оскільки їм потрібно оцінити функції та ціни, щоб побачити, що їм підходить. Постачальники хмарних послуг AI можуть запропонувати спеціалізоване обладнання, необхідне для виконання деяких завдань AI, наприклад Обробка на основі GPU для інтенсивних навантажень.

Нижче наведено деякі популярні типи AIaaS:

• Боти. Боти і chatbots широко використовуються в усіх галузях промисловості. Вони використовують НЛП, щоб імітувати реальну людську мову, і зазвичай використовуються в обслуговуванні клієнтів, щоб надати релевантні відповіді на найчастіші запити клієнтів. Компанії економлять час і ресурси, реагуючи цілодобово та дозволяючи співробітникам зосередитися на більш складних завданнях. Це виявило дослідження, проведене постачальником штучного інтелекту Tidio 62% споживачів воліє використовувати чат-бота служби підтримки клієнтів, ніж чекати, доки агенти відповідатимуть на їхні запити.
• Машинне навчання. Компанії використовують машинне навчання, щоб досліджувати та визначати тенденції у своїх даних, робити прогнози та навчатися по ходу роботи. Цей метод обробки даних призначений для роботи з незначним втручанням людини або без нього, що дає можливість компаніям використовувати AIaaS без спеціальних технічних навичок. ML поставляється в різних варіантах, від попередньо навчених моделей до моделей, розроблених для конкретного випадку використання.
• Інтерфейси прикладного програмування (API). An API це програмний міст, який забезпечує зв'язок між двома програмами. Прикладом цього є сторонній веб-сайт бронювання авіакомпаній, такий як Expedia, Kayak або CheapOair, який використовує інформацію з кількох баз даних авіакомпаній, щоб відобразити всі їхні пропозиції в одному зручному місці. Інші поширені способи використання API включають машинне зір, розмовний ШІ і програми НЛП, такі як виявлення терміновості або аналіз настроїв.
• Маркування даних. Позначення даних — це процес анотування величезних обсягів даних для їх ефективного впорядкування. Він має багато застосувань, наприклад, гарантує якість даних, класифікує дані за розміром і створює ШІ. Дані маркуються за допомогою машинного навчання людини в циклі, що дозволяє обидва взаємодія людей і машин безперервно та полегшує штучному інтелекту оцінку даних у майбутньому.

[Вбудоване вміст]

Постачальники AIaaS

ШІ-платформи, в тому числі Амазонське машинне навчання, Microsoft Azure Cognitive Services і Google Cloud Machine Learning можуть допомогти організаціям визначити, що можна зробити з їхніми даними. Перш ніж взяти на себе зобов’язання, організації можуть дізнатися, що працює, і ввімкнути масштабування, протестувавши алгоритми та послуги різних постачальників. Коли знайдено платформу, яка масштабується відповідно до вимог, ресурси цих великих постачальників можуть забезпечити необхідне масштабування за допомогою обчислювальної потужності.

Нижче наведено деякі популярні платформи постачальників, які пропонують послуги AIaaS:

• Веб-сервіси Amazon (AWS). AWS це платформа, яка пропонує кілька хмарних сервісів і понад 200 сервісів по всьому світу. AWS надає кілька продуктів для поширених випадків використання машинного навчання та ШІ, зокрема Amazon SageMaker і Amazon Alexa. Клієнти, компанії та особи з вадами — усі отримують користь від цих послуг Amazon AI.
• Анолітика. Anolytics — це платформа AIaaS для анотації даних, яка пропонує послуги аутсорсингу для моделей ML та AI.
• Google AI. Google Cloud пропонує багато ШІ та інструменти машинного навчання, як-от блок обробки тензорів (TPU), який прискорює навчання моделі ШІ. Щоб прискорити процес розробки, Google також пропонує кілька інших технологій ШІ, зокрема Google Lending DocAI, яка автоматизує обробку іпотечних документів.
• IBM Watson. Підприємства можуть вибрати з безлічі готових додатків IBM Watson, включаючи Watson Assistant для створення віртуальних помічників і Watson Natural Language Understanding для виконання складних завдань аналізу тексту. Попередніх знань у галузі обробки даних або машинного навчання не потрібно, і розробники також можуть створювати, навчати та розгортати моделі ML у будь-якій хмарі за допомогою IBM Watson Studio.
• LivePerson. LivePerson це стартап SaaS, який використовує LivePerson Conversational Cloud. Він забезпечує інтеграцію систем голосової комунікації, електронної пошти та обміну повідомленнями, а також спрямований на використання виявлення намірів, щоб інформувати бренди про те, чого хочуть їхні клієнти.
• Microsoft Azure AI. Науковці даних, інженери та експерти з машинного навчання часто використовують Microsoft Azure платформи машинного навчання та ШІ. Однією з таких платформ є хмарний сервіс під назвою Azure NLP, який допомагає інтерпретувати та аналізувати тексти. Python і підтримка мов R також доступна через Azure. Microsoft Azure пропонує готові бібліотеки, спеціалізовані пакети коду та інші пропозиції AIaaS, включаючи розмовний AI та Azure Cognitive Services.
• ServiceNow. Однією з найпопулярніших послуг, які пропонує ServiceNow, є AI Ops, яка є платформою штучного інтелекту, розробленою для спрощення ІТ-операцій. Завдяки таким продуктам, як AI Contact Center і AI Customer Care, ServiceNow також пропонує вибір цифрової безпеки.
• SAS SAS — це аналітична платформа на основі штучного інтелекту, яка використовує штучний інтелект для роботи з великими даними, керування та отримання даних із різних джерел. Компанія також пропонує послуги з НЛП та візуального видобуток даних і забезпечує простий графічний інтерфейс за допомогою мови SAS.

Майбутнє AIaaS

Глобальна дослідницька компанія Market Research Future опублікувала звіт під назвою «ШІ як інформація про ринок послуг за технологіями, за категоріями та регіонами — прогноз до 2030 року», згідно з яким до 43.29 року ринок AIaaS сягне 2030 мільярдів доларів США, щороку збільшуючись. темп зростання 25.8%.

Перших користувачів приваблює AIaaS, оскільки він має багато переваг і є галуззю, що швидко розвивається. Його недоліки свідчать про те, що ще є можливості для вдосконалення, але, незважаючи на потенційні перепони на шляху його розвитку, AIaaS, за прогнозами, буде таким же важливим, як і інші як послуга продукції.

У багатьох аспектах технології ШІ перевершують людину, але людський мозок залишається неперевершеним. Дізнайтеся про чотири основні типи ШІ і що вони передбачають.