Integriertes KI-Computing: Eine intelligentere Zukunft entwickeln

Die Integration künstliche Intelligenz in Computing Systeme treiben eine Revolution voran, die alle Branchen revolutioniert und sogar neue Märkte schafft.

Jede Softwareanwendung kann ihre Fähigkeiten durch integrierte Funktionen erweitern AI. Von der Automatisierung von Geschäftsprozessen bis hin zur Entdeckung von Geschäftserkenntnissen und betrügerischen Transaktionen sind die Vorteile enorm.

Auch Modelle der Künstlichen Intelligenz und deren Dienste stehen jedem zur Verfügung. In diesem Beitrag geht es darum, was die KI-Integration für Ihr Unternehmen oder Ihre Computeranwendung bedeuten kann und wie auch Sie eine intelligentere Zukunft gestalten können.

Computing ohne KI

Mit einem herkömmlichen Computer können Berechnungen viel schneller durchgeführt werden, als es ein Mensch allein könnte, und das macht ihn so leistungsstark. Ein 1-MHz-Computer kann etwa 1 Million Rechenoperationen pro Sekunde ausführen, wobei einige mehr als einen Zyklus benötigen. Ein 1-GHz-Computer kann 1 Milliarde Operationen pro Sekunde ausführen, und Computer mit mehreren CPUs vervielfachen diese Fähigkeit entsprechend der Anzahl ihrer Kerne.

Die Lösung von Problemen auf diese Weise erfordert ein Verständnis der vorliegenden Probleme und die Entwicklung von Software, um die Lösungen durchzuarbeiten. Es musste eine Unterroutine zur Verwaltung jedes möglichen Szenarios und Standardroutinen für unerwartete Szenarios vorhanden sein.

Dieser Ansatz zu Software-Entwicklung ist in Ordnung und oft effizient bei der Erledigung der Arbeit. Aber es schränkt den Umfang dessen ein, was der Entwickler tun kann und was nicht. Während Sie damit beispielsweise schnell die etwa 16.8 Millionen Unterschiede in den hexadezimalen Hintergrundfarben von Schwarz (0x000000) bis Weiß (0xFFFFFF) identifizieren könnten und relativ wenig Ressourcen verbrauchen, wird es Ihnen schwerfallen, dasselbe anzuwenden Methode zur Unterscheidung der Gesichter von nur zehn oder hundert Menschen.

Mit anderen Worten: Dieser traditionelle Ansatz zur Problemlösung am Computer funktioniert gut, wenn ein oder mehrere Faktoren eine Rolle spielen. Sobald Sie jedoch in Sekundenbruchteilen Hunderte oder Tausende verschiedener Faktoren programmatisch berücksichtigen müssen, ist ein neues Modell und ein neuer Entwicklungsansatz erforderlich. Und genau das bietet künstliche Intelligenz.

Das KI-Versprechen

Integriertes KI-Computing kombiniert die rohe Rechenleistung des herkömmlichen Computers mit den intelligenten kognitiven Fähigkeiten von KI-Algorithmen. Dieses neue, intelligentere System ermöglicht es Computern, riesige Datenmengen einfacher und schneller zu analysieren, als es sich ein Mensch je hätte vorstellen können, manuell oder programmgesteuert.

KI-Modelle machen es einfach, so viele Faktoren wie nötig anhand großer Datenmengen zu vergleichen. Es erleichtert die effiziente Identifizierung und Klassifizierung von Mustern in den Daten, was zu fundierteren Entscheidungen mit menschenähnlicher Intelligenz führt.

Indem der Großteil der Identifizierung und Klassifizierung von Daten der KI überlassen wird, kann sich der Entwickler auf das Gesamtbild konzentrieren, die Entwicklungszeit verkürzen und viel bessere Ergebnisse erzielen, als dies ohne die Hilfe von KI möglich gewesen wäre.

Anwendungen in allen Branchen

Sie können KI in Computersysteme integrieren, um die Arbeit in nahezu jeder Branche zu verwalten. Hier sind einige der beliebtesten Märkte und Verwendungszwecke.

Finanzen : Von der allgemeinen Marktdatenanalyse bis hin zur Betrugserkennung, dem Portfoliomanagement und dem algorithmischen Handel nimmt die KI-Unterstützung auf den Finanzmärkten weiter zu.
Gesundheitswesen: KI wird auch bei der Analyse von Scans wie MRT und Röntgen zur Anomalie- und Krankheitserkennung eingesetzt. Darüber hinaus können Forscher KI-Modelle gleichermaßen nutzen, um die Entdeckung neuer Arzneimittel zu beschleunigen.
Robotik: Von der Fertigung bis hin zu selbstfahrenden Autos, Körperpflege und Webrobotern revolutioniert KI die Roboterindustrie, da immer komplexere Aufgaben einfacher zu bewältigen sind. KI verbessert Computer Vision, Lokalisierung und Kartierung, Planung und Kontrolle, Objekterkennung und die Fähigkeit, in unsicheren Situationen zu improvisieren.
Kleidung: Die Anwendungen der KI-Technologie im Einzelhandel reichen von der Bereitstellung personalisierter Produktempfehlungen bis hin zu demografischen Analysen, Kundenservice, Bestandsverwaltung, Nachfrageprognosen, Preisoptimierung und Betrugserkennung.
Sicherheit: Die Fähigkeit von KI-Modellen, große Datenmengen schnell zu analysieren, macht sie zu idealen Komponenten in Systemen zur Erkennung von Betrug und Sicherheitsverletzungen.
Landwirtschaft: Präzisionslandwirtschaft und Agrartechnologie setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um die Kosten für den Nahrungsmittelanbau zu senken und gleichzeitig Erträge und Gewinne zu steigern.

Herausforderungen des integrierten KI-Computings

Während integriertes KI-Computing viele Versprechen bietet, bringt es, wie die meisten anderen Technologien auch, seine Herausforderungen mit sich. Hier sind die wichtigsten.

Modellverfügbarkeit: Natürlich muss es bereits ein KI-Modell geben, das die von Ihnen benötigte Arbeit erledigt. Andernfalls müssen Sie ein Modell erstellen oder ein vorhandenes Modell ändern, um es Ihren Anforderungen anzupassen.
Algorithmus-Bias: Es wird immer das Problem der Algorithmusverzerrung geben, und das ist oft der Fall, wenn Sie ein Modell verwenden, das von jemand anderem trainiert wurde. Trainingsdaten können sozusagen den Verstand einer KI korrumpieren.
Datenqualität: Müll rein und Müll raus, gilt auch bei KI-Operationen. Wenn Sie Ihr System mit minderwertigen Daten versorgen, dann erwarten Sie kein Wunder. Es liegt immer an Ihnen, alle in ein Modell eingehenden Daten zu bereinigen und vorzubereiten.
Hardwarekosten: Sofern Sie beispielsweise keinen KI-Dienst über eine API nutzen, benötigen Sie eine entsprechende Hardwareinstallation, um ein kompetentes Modell auszuführen. Auch für Online-Dienste fallen weiterhin Gebühren an.

Eingebettete vs. Cloud vs. Edge AI

Ein wichtiger Aspekt, den Sie bei der Wahl des KI-Modells berücksichtigen sollten, ist die Bereitstellung. Sie können das Modell entweder in Ihren Softwarecode einbetten, es in der Cloud oder am Edge ausführen lassen. Jeder dieser Ansätze hat seine Vor- und Nachteile, deshalb sehen wir sie uns hier genauer an.

Eingebettete KI: Die Einbettung der KI in Ihren Softwarecode bedeutet, dass alles, was Sie zum Ausführen des Modells benötigen, physisch auf demselben Computer verfügbar ist, auf dem Ihre Software ausgeführt wird. Dieser Ansatz hat seine Vorzüge, etwa bei Hochsicherheitsanwendungen oder Systemen, die offline unabhängig funktionieren müssen. Der Nachteil ist, dass große Modelle zum Betrieb möglicherweise viel Arbeitsspeicher und Rechenleistung, einschließlich GPUs, benötigen.
Cloud-gehostete KI: Das Hosten Ihres KI-Modells in der Cloud ist eine weitere gute Option. Die meisten KI-Dienste werden ohnehin in der Cloud gehostet, Sie haben also die Wahl. Zu den Vorteilen gehören niedrigere Kosten und Skalierbarkeit, während zu den Nachteilen Latenz- und Sicherheitsbedenken gehören können.
Edge-gehostete KI: Für zeitkritische Anwendungen möchten Sie möglicherweise Ihr in der Cloud gehostetes Modell zusätzlich am Edge verfügbar machen. Cloud Edges sind Rechenzentren, die Dienste näher am Standort der Benutzer anbieten, um die Latenz zu reduzieren. Die Verfügbarkeit von Edge-Standorten hängt vom Cloud-Anbieter ab, sodass Sie sich möglicherweise umsehen müssen.

Erste Überlegungen zur KI-Integration

Bevor Sie mit der Integration künstlicher Intelligenz in Ihre Software beginnen, müssen Sie einige erste Überlegungen anstellen, die Ihnen bei der Entwicklung eines qualitativ hochwertigeren Produkts helfen, das Sie und andere gerne verwenden werden. Hier sind einige dieser wichtigen Überlegungen.

Benutzerschnittstelle: Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit sind zwei Faktoren, die den Wert der meisten Produkte bestimmen. Und bei Software wird dies häufig durch die Benutzeroberfläche geregelt. Wird der Benutzer über Text, Chat, Sprache oder visuelle Mittel auf die KI zugreifen? Werden die KI-Anfragen automatisch verarbeitet oder muss der Nutzer alles manuell erledigen?
Modelltypen: Es gibt hundertein KI-Modelle und jedes hat seine Stärken und Schwächen. Einige sind für Bilder gedacht, andere zum Schreiben. Was bauen Sie und welches Modell erfüllt diese Anforderungen am besten? Gibt es ein solches Modell bereits oder müssen Sie ein neues entwickeln?
OPTIMIERUNG: Da sind viele Open-Source KI-Modelle, die Sie übernehmen und optimieren können, damit sie genau so funktionieren, wie Sie es sich wünschen. Wie viel Optimierung und Feinabstimmung benötigen Sie?
Sicherheit und Datenschutz: Werden vertrauliche Informationen verarbeitet oder sind die Sicherheitsanforderungen der Anwendung minimal? Wie sieht es mit Benutzerinformationen und deren sicherer Speicherung aus?
Skalierbarkeit: Muss Ihre Anwendung skaliert werden und kann das KI-Modell damit skaliert werden?

So integrieren Sie KI in Software

Die Integration von KI-Modellen oder deren Funktionen in Softwareanwendungen erfordert einige Schritte. Im Folgenden finden Sie einen allgemeinen Überblick über diesen Prozess.

Identifizieren Sie Anwendungsfälle: KI kann nicht alles für Sie tun. Sie benötigen spezifisch definierte Prozesse, Aufgaben oder Unterprogramme, bei denen der Einsatz maschineller Intelligenz eine große Hilfe wäre. Sie müssen diese zunächst identifizieren und entscheiden, wie Sie sie mithilfe von KI erreichen können.
Wählen Sie die KI-Technik: Als nächstes müssen Sie eine auswählen KI-Technik oder das Modell, das am besten für die jeweilige Aufgabe geeignet ist. Es könnte sich um ein neuronales Netzwerk, einen Such- und Rangfolgeansatz, einen Bayes-Klassifikator, eine Erkennung benannter Entitäten handeln. ein großes Sprachmodell, Oder ein generatives kontradiktorisches Netzwerk der Ihr Problem am besten lösen kann.
Modell auswählen: Sobald Sie sich für eine Technik entschieden haben, besteht Ihr nächster Schritt darin, ein Modell zu finden, das diese Technik verwendet und das Sie entweder direkt integrieren oder einfach anpassen können, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hier ist eine schöne LLM-Liste um dich anzufangen. Bedenken Sie, dass Sie, wenn Sie kein geeignetes Modell finden, möglicherweise ein neues Modell erstellen müssen.
Datenerfassung und -vorbereitung: Sie benötigen Daten, um entweder ein Basismodell zu verfeinern oder eines von Grund auf zu erstellen. Daher sind auch die Datenerhebung und -aufbereitung wichtig.
Software-Integration: Dieser Schritt könnte die Verwendung von API-Befehlen zum Abfragen eines in der Cloud gehosteten KI-Modells oder die direkte Einbettung des gesamten Modells in Ihre Anwendung umfassen. Es ist deine Entscheidung.
Die Benutzeroberfläche: Der Wert eines Werkzeugs hängt stark von seiner Benutzerfreundlichkeit ab. Dies kann nicht genug betont werden. Sie möchten, dass die KI-Funktionen Ihrer Anwendung so benutzerfreundlich wie möglich sind. Eine leistungsstarke Anwendung, deren Verwendung zu kompliziert ist, ist von geringem Wert. Halten Sie daher die Benutzeroberfläche einfach und das Programm intuitiv.
Testen und Validieren: Testen Sie das Programm nach der Entwicklung und stellen Sie sicher, dass alles wie gewünscht funktioniert.
Einführung: Wenn Sie mit Ihrer Arbeit zufrieden sind, wechseln Sie in den Produktionsmodus und geben Sie die App frei. Sie müssen weiterhin die Leistung überwachen und nach Verbesserungsmöglichkeiten Ausschau halten.
Iterieren und verbessern: Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer Anwendung, das Benutzerfeedback und neue Marktgegebenheiten, um zu sehen, was Sie möglicherweise verbessern müssen. Dann erledigen Sie es und aktualisieren Sie die App.

Ressourcen

Google-Kooperation: Cloud-Dienst für die Entwicklung, bereitgestellt von Google.
Tensorflow: Open-Source-Framework für maschinelles Lernen.
Azure: Microsofts Cloud-Plattform mit kostenlosen Angeboten.
Kaggle: Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft Plattform mit vielen Tools.
Tflearn: Eine Bibliothek für fortgeschrittene Deep-Learning-Projekte.
IBM Watson-Studio: Cloud-Plattform von IBM.
LLM-Liste: Eine kuratierte Liste großer Sprachmodelle.

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie häufig gestellte Fragen zum integrierten KI-Computing und zur integrierten KI-Entwicklung.

F: Wie kann man KI in Computer integrieren?

A: Sie können KI integrieren, indem Sie entweder das Modell einbetten oder über eine API auf ein Modell in der Cloud zugreifen.

F: Welche Vorteile bietet integriertes KI-Computing?

A: Integriertes KI-Computing kann das Ganze verbessern PRODUKTIVITÄT eines Unternehmens durch Steigerung der Effizienz, Genauigkeit und schnelleren Entscheidungen.

F: Ist integriertes KI-Computing nur für große Unternehmen geeignet?

A: Nein, integriertes KI-Computing ist nicht nur großen Unternehmen vorbehalten, weil die Verfügbarkeit von Open-Source-KI-Tools und erschwinglichen Cloud-Diensten gleiche Wettbewerbsbedingungen geschaffen hat.

F: Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um KI in Software zu integrieren?

A: Sie benötigen Kenntnisse in Softwareentwicklung, maschinellem Lernen und Datenanalyse.

Schlussfolgerung

Integriertes KI-Computing wird weiterhin Industrien revolutionieren und unser Leben verändern, da die Menschheit am Rande einer intelligenteren, produktiveren und vernetzten Zukunft steht.

Wenn Sie also schon einmal Zweifel an der Integration künstlicher Intelligenz in Ihren Geschäftsprozess oder Ihre Software hatten, sollten Sie sich inzwischen entschieden haben. Weil sich die Dinge schnell weiterentwickeln.