Integrovaná umělá inteligence Computing: Rozvoj chytřejší budoucnosti

Integrace umělé inteligence do výpočetních systémů je hnací silou revoluce, která narušuje všechny typy průmyslových odvětví a vytváří dokonce i nové trhy.

Jakákoli softwarová aplikace může zvýšit své schopnosti pomocí integrované umělé inteligence. Výhody jsou obrovské, od automatizace obchodních procesů po objevování obchodních poznatků a podvodných transakcí.

Modely umělé inteligence a jejich služby jsou také dostupné všem. Tento příspěvek se tedy zabývá tím, co může integrace umělé inteligence znamenat pro vaši firmu nebo počítačovou aplikaci a jak i vy můžete vyvinout chytřejší budoucnost.

Výpočetní technika bez AI

Tradiční počítač usnadňuje provádění výpočtů mnohem rychleji, než by to dokázal každý člověk sám, a právě to mu dává jeho sílu. Počítač s frekvencí 1 MHz může provést asi 1 milion aritmetických operací za sekundu, přičemž některé potřebují k dokončení více než jeden cyklus. Počítač s frekvencí 1 GHz může provést 1 miliardu operací za sekundu a počítače s více procesory tuto schopnost znásobí podle počtu jader.

Řešení problémů tímto způsobem vyžaduje pochopení problémů a vývoj softwaru, který umožní řešení. Musel existovat podprogram pro správu všech možných scénářů a výchozí rutiny pro neočekávané.

Tento přístup k vývoji softwaru je v pořádku a často je efektivní při provádění práce. Ale omezuje rozsah toho, co vývojář může a nemůže dělat. Zatímco byste jej mohli například použít k rychlé identifikaci asi 16.8 milionů rozdílů v hexadecimálních barvách pozadí od černé (0x000000) po bílou (0xFFFFFF), a s relativně malou spotřebou zdrojů, bude pro vás těžké použít stejnou metodologii pro rozlišení tváří pouhých deseti nebo sta lidí.

Jinými slovy, tento tradiční přístup k řešení problémů na počítači funguje dobře, pokud je zapojen jeden nebo několik faktorů. Ale jakmile musíte programově zvážit stovky nebo tisíce různých faktorů ve zlomku sekundy, pak se nový model a přístup k vývoji stává nezbytným. A přesně to umělá inteligence nabízí.

Slib AI

Integrovaná umělá inteligence v sobě spojuje nezpracovaný výpočetní výkon tradičního počítače s inteligentními kognitivními schopnostmi algoritmů umělé inteligence. Tento nový, chytřejší systém umožňuje počítačům analyzovat obrovské množství dat s větší lehkostí a rychlostí, než o jaké by se člověku kdy mohlo zdát, ručně nebo programově.

Modely umělé inteligence usnadňují porovnání tolika faktorů, kolik je třeba, prostřednictvím velkého množství dat. Usnadňuje efektivní identifikaci a klasifikaci vzorců v datech, což vede k informovanějším rozhodnutím s inteligencí podobnou lidské.

Tím, že většinu identifikace a klasifikace datové práce přenecháte AI, se vývojář může soustředit na větší obrázek, urychlit dobu vývoje a dosáhnout mnohem lepších výsledků, než by jinak bylo možné bez pomoci AI.

Aplikace napříč odvětvími

Umělou inteligenci můžete integrovat do počítačových systémů a řídit práci téměř v každém odvětví. Zde jsou některé z oblíbených trhů a použití.

• Finance: Podpora umělé inteligence na finančních trzích neustále roste, od analýzy obecných tržních dat po detekci podvodů, správu portfolia a algoritmické obchodování.
• Zdravotní péče: AI se také používá při analýze skenů, jako je MRI a rentgenové záření pro detekci anomálií a onemocnění. Kromě toho mohou výzkumníci stejně využít modely umělé inteligence k urychlení objevů nových léků.
• Robotika: Od výroby po samořídící auta, osobní péči a webové roboty, umělá inteligence přináší revoluci do robotického průmyslu a stále složitější úkoly se stávají snadněji splnitelné. Umělá inteligence zlepšuje počítačové vidění, lokalizaci a mapování, plánování a ovládání, detekci objektů a schopnost improvizovat v nejistých situacích.
• Maloobchod: Aplikace technologie AI v maloobchodním prostoru se velmi liší od poskytování personalizovaných doporučení produktů po demografickou analýzu, zákaznický servis, správu zásob, prognózování poptávky, optimalizaci cen a odhalování podvodů.
• Bezpečnost: Schopnost modelů umělé inteligence rychle analyzovat velké množství dat z nich dělá ideální součásti v systémech detekce podvodů a narušení bezpečnosti.
• Zemědělství: Precizní zemědělství a zemědělská technika stále více spoléhají na umělou inteligenci, aby snížily náklady na pěstování potravin a zároveň zvýšily výnosy a zisk.

Výzvy integrované AI Computing

Integrovaná umělá inteligence sice nabízí mnoho příslibů, ale stejně jako většina ostatních technologií přináší také své výzvy. Zde jsou ty hlavní.

1. Dostupnost modelu: Je zřejmé, že musí existovat již existující model umělé inteligence, který dělá práci, kterou potřebujete. V opačném případě budete muset jeden vytvořit nebo upravit stávající model tak, aby vyhovoval vašim potřebám.
2. Zkreslení algoritmu: Vždy bude existovat problém zkreslení algoritmu, a to je často případ, kdy používáte model vyškolený někým jiným. Tréninková data mohou poškodit mysl AI – abych tak řekl.
3. Kvalita dat: Odpadky dovnitř a ven, také platí s operacemi AI. Pokud svůj systém krmíte nekvalitními daty, pak nečekejte zázrak. Je vždy na vás, abyste vyčistili a připravili všechna data, která do modelu vstoupíte.
4. Náklady na hardware: Pokud například nepoužíváte službu AI prostřednictvím rozhraní API, budete ke spuštění kompetentního modelu potřebovat odpovídající instalaci hardwaru. I online služby budou stále zpoplatněny.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Při výběru modelu umělé inteligence je důležité zvážit doručení. Model můžete buď vložit do softwarového kódu, spustit jej v cloudu nebo na okraji. Každý z těchto přístupů má své klady a zápory, proto je zde blíže.

• Vestavěná AI: Začlenění AI do vašeho softwarového kódu znamená, že vše, co potřebujete ke spuštění modelu, bude fyzicky dostupné na stejném počítači, na kterém běží váš software. Tento přístup má své výhody, jako jsou vysoce zabezpečené aplikace nebo systémy, které potřebují fungovat nezávisle offline. Na druhou stranu, velké modely mohou ke svému běhu vyžadovat spoustu paměti a výpočetního výkonu, včetně GPU.
• Umělá inteligence hostovaná v cloudu: Hostování vašeho modelu AI v cloudu je další příjemná možnost. Většina služeb AI je každopádně hostována v cloudu, takže je jen na vás, co si vyberete. Mezi výhody patří nižší náklady a škálovatelnost, zatímco nevýhody mohou zahrnovat latenci a bezpečnostní problémy.
• Umělá inteligence hostovaná na hraně: U časově citlivých aplikací možná budete chtít dodatečně zpřístupnit model hostovaný v cloudu na okraji. Cloud edge jsou datová centra, která nabízejí služby blíže k místům uživatelů, aby se snížila latence. Dostupnost okrajových umístění závisí na poskytovateli cloudu, takže možná budete muset nakupovat.

Počáteční úvahy pro integraci AI

Než se pustíte do integrace umělé inteligence do svého softwaru, budete muset udělat několik počátečních úvah, které vám pomohou navrhnout produkt vyšší kvality, který oceníte vy i ostatní. Zde jsou některé z těchto hlavních úvah.

• Uživatelské rozhraní: Užitečnost a snadné použití jsou dva faktory, které určují hodnotu většiny produktů. A u softwaru to často řeší jeho uživatelské rozhraní. Bude uživatel přistupovat k AI prostřednictvím textu, chatu, hlasu nebo vizuálních prostředků? Jsou požadavky AI zpracovávány automaticky nebo musí uživatel dělat vše ručně?
• Typy modelů: Existuje sto a jeden modelů umělé inteligence a každý má své silné a slabé stránky. Některé jsou určeny pro obrázky, zatímco jiné jsou určeny k psaní. Co stavíte a který model tuto potřebu nejlépe uspokojuje? Je již takový model k dispozici nebo potřebujete vyvinout nový?
• Optimalizace: Existuje mnoho modelů umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem, které si můžete vzít a vyladit, aby fungovaly přesně tak, jak si přejete. Kolik optimalizace a doladění budete potřebovat?
• Zabezpečení a soukromí dat: Budete se zabývat citlivými informacemi nebo jsou bezpečnostní potřeby aplikace minimální? Jak je to s informacemi o uživatelích a jejich bezpečným uložením?
• Škálovatelnost: Bude se vaše aplikace muset škálovat a dokáže s ní škálovat model AI?

Jak integrovat AI do softwaru

Integrace modelů umělé inteligence nebo jejich funkcí do softwarových aplikací zahrnuje několik kroků a níže je obecný přehled tohoto procesu.

1. Identifikujte případy použití: AI za vás nemůže udělat všechno. Potřebujete mít konkrétně definované procesy, úkoly nebo podprogramy, kde by aplikace strojové inteligence velmi pomohla. Nejprve je musíte identifikovat a rozhodnout se, jak je dosáhnout pomocí AI.
2. Vyberte techniku ​​AI: Dále budete muset vybrat Technika AI nebo model, který nejlépe vyhovuje dané práci. Může to být neuronová síť, přístup vyhledávání a hodnocení, Bayesův klasifikátor, rozpoznávání pojmenovaných entit, velký jazykový model, Nebo generativní nepřátelská síť které nejlépe vyřeší váš problém.
3. Vyberte model: Jakmile se rozhodnete pro techniku, vaším dalším krokem je najít model, který používá takovou techniku, kterou můžete buď přímo integrovat, nebo ji snadno doladit, abyste dosáhli požadovaných výsledků. Zde je pěkný seznam LLM abych tě nastartoval. Mějte na paměti, že když nenajdete vhodný model, budete možná muset postavit jeden od začátku.
4. Sběr a příprava dat: Data budete potřebovat k doladění základního modelu nebo k vytvoření nového modelu. Sběr a příprava dat jsou tedy také důležité.
5. Softwarová integrace: Tento krok může zahrnovat použití příkazů API k dotazování modelu AI hostovaného v cloudu nebo přímé vložení celého modelu do vaší aplikace. Volba je na vás.
6. Uživatelské rozhraní: Hodnota nástroje hodně závisí na jeho snadném použití. To nelze přeceňovat. Chcete, aby funkce umělé inteligence vaší aplikace byly co nejjednodušší. Výkonná aplikace, jejíž použití je příliš komplikované, má malou hodnotu. Udržujte tedy uživatelské rozhraní jednoduché a program intuitivní.
7. Testování a ověřování: Po vývoji program otestujte a ujistěte se, že vše funguje, jak má.
8. Nasazení: Jakmile jste se svou prací spokojeni, přepněte do produkčního režimu a uvolněte aplikaci. Stále budete muset sledovat výkon a hledat oblasti ke zlepšení.
9. Iterovat a zlepšovat: Pravidelně kontrolujte výkon své aplikace, zpětnou vazbu od uživatelů a nové skutečnosti na trhu, abyste viděli, co byste možná potřebovali zlepšit. Pak to udělejte a aktualizujte aplikaci.

Materiály

1. Google Collaboratory: Cloudová služba pro vývoj poskytovaná společností Google.
2. tenzorový tok: Open-source framework pro strojové učení.
3. Azure: Cloudová platforma společnosti Microsoft s bezplatnými nabídkami.
4. Kaggle: Platforma pro strojové učení a datovou vědu se spoustou nástrojů.
5. Tflearn: Knihovna pro pokročilé projekty hlubokého učení.
6. IBM WatsonStudio: Cloudová platforma od IBM.
7. Seznam LLM: Kurátorský seznam velkých jazykových modelů.

Často kladené dotazy

Zde jsou často kladené otázky týkající se integrovaného AI computingu a vývoje.

Otázka: Jak můžete integrovat umělou inteligenci do počítačů?

Odpověď: Umělou inteligenci můžete integrovat buď vložením modelu, nebo přístupem k modelu v cloudu prostřednictvím rozhraní API.

Otázka: Jaké jsou výhody integrovaného AI computingu?

Odpověď: Integrovaná umělá inteligence může zlepšit celkovou produktivitu podniku zvýšením efektivity, přesnosti a rychlých rozhodnutí.

Otázka: Je integrovaná AI výpočetní pouze pro velké organizace?

Odpověď: Ne, integrované výpočty s umělou inteligencí nejsou vyhrazeny pro velké organizace pouze proto, že dostupnost nástrojů umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem a cenově dostupné cloudové služby vyrovnaly podmínky.

Otázka: Jaké dovednosti jsou nutné k integraci umělé inteligence do softwaru?

Odpověď: Budete potřebovat dovednosti v oblasti vývoje softwaru, strojového učení a analýzy dat.

Závěr

Integrovaná umělá inteligence bude i nadále narušovat průmyslová odvětví a měnit naše životy, protože lidstvo stojí na pokraji chytřejší, produktivnější a vzájemně propojené budoucnosti.

Pokud jste tedy již dříve pochybovali o integraci umělé inteligence do vašeho obchodního procesu nebo softwaru, měli byste se již nyní rozhodnout. Protože věci se rychle vyvíjejí.