Integreret AI Computing: Udvikling af en smartere fremtid

Integrationen af kunstig intelligens ind i computersystemer driver en revolution, der forstyrrer alle typer industrier og skaber endda nye markeder.

Enhver softwareapplikation kan øge sine muligheder med integreret AI. Fra automatisering af forretningsprocesser til opdagelse af forretningsindsigt og svigagtige transaktioner er fordelene enorme.

Kunstig intelligens-modeller og deres tjenester er også tilgængelige for alle. Så dette indlæg ser på, hvad AI-integration kan betyde for din virksomhed eller computerapplikation, og hvordan du også kan udvikle en smartere fremtid.

Computer uden AI

En traditionel computer gør det nemt at udføre beregninger i en meget hurtigere hastighed, end noget menneske kunne gøre på egen hånd, og det er det, der giver den dens kraft. En 1-MHz computer kan udføre omkring 1 million aritmetiske operationer i sekundet, hvor nogle skal bruge mere end én cyklus for at fuldføre. En 1-GHz computer kan udføre 1 milliard operationer i sekundet, og dem med multi-CPU'er vil multiplicere denne kapacitet i henhold til deres antal kerner.

At løse problemer på denne måde kræver en forståelse af de aktuelle problemstillinger og udvikling af software til at arbejde igennem løsningerne. Der skulle være en underrutine til at styre alle mulige scenarier og standardrutiner for uventede.

Denne tilgang til softwareudvikling er okay og ofte effektiv til at få arbejdet gjort. Men det begrænser omfanget af, hvad udvikleren kan og ikke må. For eksempel, mens du kunne bruge det til hurtigt at identificere de omkring 16.8 millioner forskelle i hexadecimale baggrundsfarver, der spænder fra sort (0x000000) til hvid (0xFFFFFF), og med relativt få ressourcer, der forbruges, vil du være hårdt presset til at anvende den samme metode til at skelne ansigterne på kun ti eller hundrede mennesker.

Med andre ord fungerer denne traditionelle tilgang til problemløsning på computeren godt, når en eller nogle få faktorer er involveret. Men når du først programmæssigt skal overveje hundreder eller tusindvis af forskellige faktorer på et splitsekund, så bliver en ny model og udviklingstilgang nødvendig. Og det er præcis, hvad kunstig intelligens tilbyder.

AI-løftet

Integreret AI-databehandling kombinerer den traditionelle computers rå processorkraft med AI-algoritmernes intelligente kognitive evner. Dette nye, smartere system gør det muligt for computere at analysere enorme mængder data med mere lethed og hastighed, end et menneske nogensinde kunne drømme om at gøre, manuelt eller programmatisk.

AI-modeller gør det nemt at sammenligne så mange faktorer som nødvendigt gennem store mængder data. Det gør det nemt effektivt at identificere og klassificere mønstre i dataene, hvilket fører til mere informerede beslutninger med menneskelignende intelligens.

Ved at overlade hovedparten af ​​identifikation og klassificering af dataarbejde til AI, kan udvikleren fokusere på det større billede, fremskynde udviklingstiden og opnå meget bedre resultater, end det ellers ville have været muligt uden hjælp fra AI.

Anvendelser på tværs af industrier

Du kan integrere kunstig intelligens i computersystemer for at administrere arbejde i næsten alle brancher. Her er nogle af de populære markeder og anvendelser.

• Finance: Fra generel markedsdataanalyse til afsløring af svindel, porteføljestyring og algoritmisk handel fortsætter AI-støtten på de finansielle markeder med at vokse.
• Medicinal: AI bliver også anvendt i analysen af ​​scanninger, såsom MR og røntgenbilleder til anomali og sygdomsdetektion. Desuden kan forskere lige så udnytte AI-modeller til at fremskynde nye lægemiddelopdagelser.
• Robotics: Fra fremstilling til selvkørende biler, personlig pleje og webrobotter revolutionerer AI robotindustrien med flere og mere komplekse opgaver, der bliver lettere at udføre. AI forbedrer computersyn, lokalisering og kortlægning, planlægning og kontrol, objektdetektering og evnen til at improvisere i usikre situationer.
• Retail: Anvendelsen af ​​AI-teknologi i detailhandelen varierer meget fra at levere personlige produktanbefalinger til demografiske analyser, kundeservice, lagerstyring, efterspørgselsprognose, prisoptimering og opdagelse af svindel.
• Sikkerhed: AI-modellers evne til hurtigt at analysere store mængder data gør dem til ideelle komponenter i systemer til registrering af svindel og sikkerhedsbrud.
• Landbrug: Præcisionslandbrug og agri-teknologi er i stigende grad afhængige af kunstig intelligens for at reducere omkostningerne ved at dyrke fødevarer og samtidig øge udbyttet og profitten.

Udfordringer ved integreret AI Computing

Mens integreret AI computing byder på mange løfter, kommer det også med sine udfordringer, ligesom de fleste andre teknologier. Her er de vigtigste.

1. Modeltilgængelighed: Det er klart, at der skal være en allerede eksisterende AI-model, der gør det arbejde, du har brug for. Ellers bliver du nødt til at oprette en eller ændre en eksisterende model for at opfylde dine behov.
2. Algoritme Bias: Der vil altid være et spørgsmål om algoritmebias, og det er ofte tilfældet, når du bruger en model, der er trænet af en anden. Træningsdata kan ødelægge en AI's sind – så at sige.
3. Datakvalitet: Skrald ind og skrald ud, holder også med AI operationer. Hvis du fodrer dit system med data af lav kvalitet, så forvent ikke et mirakel. Det er altid op til dig at rense og forberede alle data, der skal ind i en model.
4. Hardware omkostninger: Medmindre du for eksempel bruger en AI-tjeneste gennem en API, skal du have en passende hardwareinstallation for at køre en kompetent model. Selv onlinetjenester vil stadig opkræve et gebyr.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Et vigtigt spørgsmål at overveje i dit valg af AI-model er levering. Du kan enten integrere modellen i din softwarekode, have den kørende i skyen eller på kanten. Hver af disse tilgange har sine fordele og ulemper, så her er et nærmere kig på dem.

• Indlejret AI: Indlejring af AI i din softwarekode betyder, at alt, hvad du skal bruge for at køre modellen, vil være fysisk tilgængeligt på den samme computer, som kører din software. Denne tilgang har sine fordele, såsom højsikkerhedsapplikationer eller systemer, der skal fungere uafhængigt offline. På den negative side kan store modeller kræve masser af hukommelse og processorkraft, inklusive GPU'er, for at køre.
• Cloud Hosted AI: At hoste din AI-model i skyen er en anden god mulighed. De fleste AI-tjenester er i hvert fald cloud-hostede, så det er op til dig at vælge. Fordelene inkluderer lavere omkostninger og skalerbarhed, mens ulemperne kan omfatte ventetid og sikkerhedsproblemer.
• Edge Hosted AI: For tidsfølsomme applikationer vil du måske yderligere gøre din cloud-hostede model tilgængelig på kanten. Cloud edges er datacentre, der tilbyder tjenester tættere på brugernes placering for at reducere latens. Tilgængeligheden af ​​kantplaceringer afhænger af cloud-udbyderen, så du skal muligvis shoppe rundt.

Indledende overvejelser for AI-integration

Før du går videre med at integrere kunstig intelligens i din software, skal du gøre dig nogle indledende overvejelser for at hjælpe dig med at designe et produkt af højere kvalitet, som du og andre vil sætte pris på at bruge. Her er nogle af disse vigtige overvejelser.

• Brugergrænseflade: Nytte og brugervenlighed er to faktorer, der bestemmer værdien af ​​de fleste produkter. Og for software afgøres dette ofte af dens brugergrænseflade. Vil brugeren få adgang til AI via tekst, chat, stemme eller visuelle midler? Behandles AI-anmodningerne automatisk, eller skal brugeren gøre alt manuelt?
• Modeltyper: Der er hundrede og én AI-modeller derude, og hver har sine styrker og svagheder. Nogle er designet til billeder, mens andre er designet til at skrive. Hvad bygger du, og hvilken model opfylder bedst det behov? Findes sådan en model allerede, eller skal du udvikle en ny?
• Optimering: Der er masser af open source AI-modeller, som du kan tage og finjustere til at fungere præcis, som du ønsker. Hvor meget optimering og finjustering har du brug for?
• Sikkerhed og databeskyttelse: Vil du beskæftige dig med følsomme oplysninger, eller er applikationens sikkerhedsbehov minimale? Hvad med brugeroplysninger og deres sikre opbevaring?
• Skalerbarhed: Skal din applikation skaleres, og kan AI-modellen skaleres med den?

Sådan integreres AI i software

Der er et par trin involveret i at integrere AI-modeller eller deres funktioner i softwareapplikationer, og det følgende er en generel oversigt over denne proces.

1. Identificer Use Cases: AI kan ikke gøre alt for dig. Du skal have specifikt definerede processer, opgaver eller subrutiner, hvor anvendelsen af ​​maskinintelligens ville være til stor hjælp. Du skal først identificere disse og beslutte, hvordan du opnår dem ved hjælp af AI.
2. Vælg AI-teknik: Dernæst skal du vælge en AI teknik eller model, der passer bedst til opgaven. Det kunne være et neuralt netværk, søgning og rang-tilgang, Bayes-klassificerer, kaldet enhedsgenkendelse, en stor sprogmodel, Eller en generativt modstridende netværk der bedst kan løse dit problem.
3. Vælg model: Når du har lagt dig fast på en teknik, er dit næste skridt at finde en model, der bruger en sådan teknik, som du enten kan integrere direkte eller let finjustere for at producere de resultater, du har brug for. Her er en fin LLM-liste for at starte dig. Husk, at ikke at finde en passende model betyder, at du muligvis skal bygge en fra bunden.
4. Dataindsamling & Forberedelse: Du skal bruge data til enten at finjustere en basismodel eller for at bygge en fra bunden. Så dataindsamling og forberedelse er også vigtigt.
5. Softwareintegration: Dette trin kan involvere brug af API-kommandoer til at forespørge på en cloud-hostet AI-model eller direkte indlejring af hele modellen i din applikation. Valget er dit.
6. Brugergrænsefladen: Et værktøjs værdi afhænger meget af dets brugervenlighed. Dette kan ikke overvurderes. Du ønsker, at din applikations AI-funktioner skal være så nemme at bruge som muligt. En kraftfuld applikation, der er alt for kompliceret at bruge, er af ringe værdi. Så hold brugerfladen enkel og programmet intuitivt.
7. Test & Validering: Test programmet efter udvikling og sørg for at alt fungerer som det skal.
8. Implementer: Når du er tilfreds med dit arbejde, skal du skifte til produktionstilstand og slippe appen. Du skal stadig overvåge ydeevnen og se efter områder, der kan forbedres.
9. Gentag og forbedre: Gennemgå din applikations ydeevne, brugerfeedback og nye markedsrealiteter regelmæssigt for at se, hvad du muligvis skal forbedre. Så få det gjort, og opdater appen.

Ressourcer

1. Google Samarbejde: Cloud-tjeneste til udvikling leveret af Google.
2. Tensorflow: Open source-ramme for maskinlæring.
3. Azure: Microsofts cloud-platform med gratis tilbud.
4. Kaggle: Maskinlæring og datavidenskabsplatform med masser af værktøjer.
5. Tflearn: Et bibliotek for avancerede deep learning-projekter.
6. IBM WatsonStudio: Cloud platform fra IBM.
7. LLM liste: En kurateret liste over store sprogmodeller.

Ofte stillede spørgsmål

Her er ofte stillede spørgsmål om integreret AI-databehandling og udvikling.

Q: Hvordan kan du integrere AI i computere?

A: Du kan integrere AI ved enten at indlejre modellen eller få adgang til en model i skyen gennem en API.

Q: Hvad er fordelene ved integreret AI-databehandling?

Sv: Integreret kunstig intelligens kan forbedre en virksomheds overordnede produktivitet ved at øge effektiviteten, nøjagtigheden og hurtige beslutninger.

Spørgsmål: Er integreret kunstig intelligens kun for store organisationer?

A: Nej, integreret AI computing er ikke forbeholdt store organisationer, kun fordi tilgængeligheden af ​​open source AI-værktøjer og overkommelige cloud-tjenester har udjævnet spillereglerne.

Q: Hvilke færdigheder kræves for at integrere AI i software?

A: Du skal bruge færdigheder inden for softwareudvikling, maskinlæring og dataanalyse.

Konklusion

Integreret AI computing vil fortsætte med at forstyrre industrier og ændre vores liv, da menneskeheden står på randen af ​​en smartere, mere produktiv og indbyrdes forbundne fremtid.

Så hvis du har været i tvivl om at integrere kunstig intelligens i din forretningsproces eller software før, så burde du have besluttet dig nu. For tingene udvikler sig hurtigt.