Integroitu tekoälylaskenta: älykkäämmän tulevaisuuden kehittäminen

Integrointi tekoäly tulee tietojenkäsittely järjestelmät ajavat vallankumousta, joka häiritsee kaikentyyppisiä toimialoja ja luo jopa uusia markkinoita.

Mikä tahansa ohjelmistosovellus voi parantaa ominaisuuksiaan integroidulla AI. Liiketoimintaprosessien automatisoinnista liiketoimintanäkemysten ja vilpillisten tapahtumien löytämiseen hyödyt ovat valtavat.

Tekoälymallit ja niiden palvelut ovat myös kaikkien saatavilla. Joten tässä postauksessa tarkastellaan, mitä tekoälyintegraatio voi tarkoittaa yrityksellesi tai tietokonesovelluksellesi ja kuinka sinäkin voit kehittää älykkäämpää tulevaisuutta.

Tietojenkäsittely ilman tekoälyä

Perinteisellä tietokoneella on helppo suorittaa laskelmia paljon nopeammin kuin kukaan ihminen voisi tehdä yksin, ja tämä antaa sille sen tehon. 1 MHz:n tietokone pystyy suorittamaan noin miljoona aritmeettista operaatiota sekunnissa, ja jotkut tarvitsevat useamman kuin yhden jakson suorittaakseen sen. 1 GHz:n tietokone pystyy suorittamaan 1 miljardi toimintoa sekunnissa, ja ne, joissa on useita prosessoreita, moninkertaistavat tämän kyvyn ytimien lukumäärän mukaan.

Ongelmien ratkaiseminen tällä tavalla edellyttää käsillä olevien ongelmien ymmärtämistä ja ohjelmistojen kehittämistä ratkaisujen läpiviemiseksi. Piti olla aliohjelma kaikkien mahdollisten skenaarioiden hallitsemiseksi ja oletusrutiinit odottamattomille.

Tämä lähestymistapa ohjelmistokehitys on kunnossa ja usein tehokas saamaan työnsä tehtyä. Mutta se rajoittaa sitä, mitä kehittäjä voi tehdä ja mitä ei. Vaikka voit käyttää sitä esimerkiksi tunnistamaan nopeasti noin 16.8 miljoonan eron heksadesimaalitaustaväreissä mustasta (0x000000) valkoiseen (0xFFFFFF), ja suhteellisen vähän resursseja kuluttaen, sinun on vaikea soveltaa samaa. menetelmiä vain kymmenen tai sadan ihmisen kasvojen erottamiseksi.

Toisin sanoen tämä perinteinen lähestymistapa ongelmanratkaisuun tietokoneella toimii hyvin, kun yksi tai muutama tekijä vaikuttaa. Mutta kun joutuu ohjelmallisesti harkitsemaan satoja tai tuhansia erilaisia tekijöitä sekunnin murto-osassa, niin uusi malli ja kehitystapa tulee tarpeelliseksi. Ja juuri sitä tekoäly tarjoaa.

AI-lupaus

Integroitu tekoälylaskenta yhdistää perinteisen tietokoneen raakaprosessointitehon tekoälyalgoritmien älykkäisiin kognitiivisiin kykyihin. Tämän uuden, älykkäämmän järjestelmän avulla tietokoneet voivat analysoida valtavia määriä dataa helpommin ja nopeammin kuin ihminen koskaan voisi kuvitella tekevänsä manuaalisesti tai ohjelmallisesti.

AI-mallien avulla on helppo verrata niin monia tekijöitä kuin on tarpeen suurten tietomäärien avulla. Sen avulla on helppo tunnistaa ja luokitella datassa olevia malleja tehokkaasti, mikä johtaa tietoisempiin päätöksiin ihmisen kaltaisella älykkyydellä.

Jättämällä suurimman osan tietojen tunnistamisesta ja luokituksesta tekoälyn tehtäväksi kehittäjä voi keskittyä laajempaan kuvaan, nopeuttaa kehitysaikaa ja saavuttaa paljon parempia tuloksia kuin muuten olisi ollut mahdollista ilman tekoälyn apua.

Sovellukset eri toimialoilla

Voit integroida tekoälyn laskentajärjestelmiin hallitaksesi työtä lähes kaikilla toimialoilla. Tässä on joitain suosituimmista markkinoista ja käyttötavoista.

Rahoittaa: Tekoälyn tuki rahoitusmarkkinoilla kasvaa edelleen yleisestä markkinatietojen analysoinnista petosten havaitsemiseen, salkunhallintaan ja algoritmiseen kaupankäyntiin.
Terveydenhuolto: Tekoälyä käytetään myös skannausten, kuten MRI- ja röntgenkuvausten, analysoinnissa poikkeavuuksien ja sairauksien havaitsemiseksi. Lisäksi tutkijat voivat yhtä hyvin hyödyntää tekoälymalleja nopeuttaakseen uusien huumeiden löytöjä.
Ohjelmistorobotiikka: Tekoäly mullistaa robottiteollisuuden valmistuksesta itseohjautuviin autoihin, henkilökohtaiseen hygieniaan ja verkkoroboteihin, ja yhä monimutkaisempia tehtäviä on helpompi suorittaa. Tekoäly parantaa tietokonenäköä, lokalisointia ja kartoitusta, suunnittelua ja ohjausta, objektien havaitsemista sekä kykyä improvisoida epävarmoissa tilanteissa.
Vähittäiskauppa: Tekoälyteknologian sovellukset vähittäiskaupassa vaihtelevat suuresti henkilökohtaisten tuotesuositusten antamisesta demografiseen analyysiin, asiakaspalveluun, varastonhallintaan, kysynnän ennustamiseen, hinnoittelun optimointiin ja petosten havaitsemiseen.
Turvallisuus: Tekoälymallien kyky analysoida nopeasti suuria tietomääriä tekee niistä ihanteellisia komponentteja petosten ja tietoturvaloukkausten havaitsemisjärjestelmissä.
Maatalous: Tarkkuusviljely ja maatalousteknologia luottavat yhä enemmän tekoälyyn alentaakseen ruuan kasvattamisen kustannuksia samalla kun ne lisäävät tuottoa ja voittoa.

Integroidun AI Computingin haasteet

Vaikka integroitu tekoälylaskenta tarjoaa monia lupauksia, se sisältää myös haasteensa, kuten useimmat muut tekniikat. Tässä ovat tärkeimmät.

Mallin saatavuus: Ilmeisesti täytyy olla olemassa jo olemassa oleva tekoälymalli, joka tekee tarvitsemasi työn. Muussa tapauksessa sinun on luotava malli tai muutettava olemassa olevaa mallia tarpeidesi mukaan.
Algoritmin harha: Ongelmana on aina algoritmien harha, ja näin on usein silloin, kun käytät jonkun muun kouluttamaa mallia. Harjoitteludata voi turmella tekoälyn mielen – niin sanotusti.
Tietojen laatu: Roskat sisään ja roskat ulos, pätee myös tekoälytoimintoihin. Jos syötät järjestelmääsi heikkolaatuisilla tiedoilla, älä odota ihmettä. On aina sinun tehtäväsi puhdistaa ja valmistella kaikki malliin menevät tiedot.
Laitteistokustannukset: Jos et käytä tekoälypalvelua esimerkiksi API:n kautta, tarvitset riittävän laitteisto-asennuksen pätevän mallin käyttämiseen. Jopa verkkopalvelut ovat edelleen maksullisia.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Yksi tärkeä seikka, joka on otettava huomioon valitessasi tekoälymallia, on toimitus. Voit joko upottaa mallin ohjelmistokoodiisi, suorittaa sen pilvessä tai reunalla. Jokaisella näistä lähestymistavoista on hyvät ja huonot puolensa, joten tässä tarkastellaan niitä tarkemmin.

Sulautettu AI: Tekoälyn upottaminen ohjelmistokoodiin tarkoittaa, että kaikki, mitä tarvitset mallin suorittamiseen, on fyysisesti saatavilla samassa tietokoneessa, joka käyttää ohjelmistoasi. Tällä lähestymistavalla on etunsa, kuten korkean turvallisuuden sovellukset tai järjestelmät, joiden on toimittava itsenäisesti offline-tilassa. Huonona puolena suuret mallit saattavat vaatia paljon muistia ja prosessointitehoa, mukaan lukien GPU:t, toimiakseen.
Cloud Hosted AI: Tekoälymallisi isännöiminen pilvessä on toinen mukava vaihtoehto. Useimmat tekoälypalvelut ovat joka tapauksessa pilvipalveluita, joten voit valita. Hyötyjä ovat alhaisemmat kustannukset ja skaalautuvuus, kun taas haittapuolia voivat olla latenssi- ja turvallisuusongelmat.
Edge Hosted AI: Aikaherkissä sovelluksissa saatat haluta lisäksi tarjota pilvipalvelumallisi saataville reunalla. Pilvien reunat ovat datakeskuksia, jotka tarjoavat palveluita lähempänä käyttäjien sijaintia viiveen vähentämiseksi. Reunapaikkojen saatavuus riippuu pilvipalveluntarjoajasta, joten saatat joutua tekemään ostoksia.

Tekoälyintegroinnin alustavia huomioita

Ennen kuin ryhdyt integroimaan tekoälyä ohjelmistoosi, sinun on harkittava alustavasti, jotta voit suunnitella korkealaatuisemman tuotteen, jonka käyttöä sinä ja muut arvostavat. Tässä on joitain näistä tärkeistä huomioista.

Käyttöliittymä: Käytettävyys ja helppokäyttöisyys ovat kaksi tekijää, jotka määräävät useimpien tuotteiden arvon. Ja ohjelmistojen osalta tämä ratkaistaan usein sen käyttöliittymän avulla. Pääseekö käyttäjä tekoälyyn tekstin, chatin, äänen tai visuaalisten keinojen kautta? Käsitelläänkö tekoälypyynnöt automaattisesti vai pitääkö käyttäjän tehdä kaikki manuaalisesti?
Mallityypit: Tekoälymalleja on sata ja yksi, ja jokaisella on vahvuutensa ja heikkoutensa. Jotkut on suunniteltu kuville, kun taas toiset on suunniteltu kirjoittamiseen. Mitä rakennat ja mikä malli täyttää tämän tarpeen parhaiten? Onko tällainen malli jo saatavilla vai pitääkö sinun kehittää uusi?
Optimointi: On paljon avoimen lähdekoodin AI-malleja, jotka voit ottaa ja hienosäätää toimimaan juuri haluamallasi tavalla. Kuinka paljon optimointia ja hienosäätöä tarvitset?
Tietoturva ja tietosuoja: Käsitteletkö arkaluonteisia tietoja vai ovatko sovelluksen tietoturvatarpeet vähäiset? Entä käyttäjätiedot ja niiden turvallinen säilytys?
skaalautuvuus: Pitääkö sovelluksesi skaalata ja voiko tekoälymalli skaalata sen kanssa?

Kuinka integroida tekoäly ohjelmistoon

Tekoälymallien tai niiden ominaisuuksien integroimiseen ohjelmistosovelluksiin liittyy muutama vaihe, ja seuraava on yleiskuvaus tästä prosessista.

Tunnista käyttötapaukset: AI ei voi tehdä kaikkea puolestasi. Sinulla on oltava erityisesti määritellyt prosessit, tehtävät tai aliohjelmat, joissa koneälyn soveltamisesta olisi suurta apua. Sinun on ensin tunnistettava ne ja päätettävä, kuinka ne toteutetaan tekoälyn avulla.
Valitse AI-tekniikka: Seuraavaksi sinun on valittava an Tekoälyn tekniikka tai malli, joka sopii parhaiten käsillä olevaan työhön. Se voi olla hermoverkko, haku- ja sijoituslähestymistapa, Bayes-luokitin, nimetyn kokonaisuuden tunnistus, suuri kielimalli, Tai generatiivisen vastakkaisen verkon joka voi parhaiten ratkaista ongelmasi.
Valitse malli: Kun olet päättänyt tekniikan, seuraava askel on löytää malli, joka käyttää sellaista tekniikkaa, jonka voit joko integroida suoraan tai hienosäätää helposti tuottaaksesi tarvitsemasi tulokset. Tässä on hyvä LLM-lista aloittaaksesi sinut. Muista, että jos et löydä sopivaa mallia, saatat joutua rakentamaan sen tyhjästä.
Tiedonkeruu ja valmistelu: Tarvitset tietoja joko perusmallin hienosäätämiseen tai sen rakentamiseen tyhjästä. Tiedonkeruu ja valmistelu ovat siis myös tärkeitä.
Ohjelmistojen integrointi: Tämä vaihe voi sisältää API-komentojen käyttämisen pilvipalvelumallin tekemiseen tai koko mallin upottamista suoraan sovellukseesi. Päätös on sinun.
Käyttöliittymä: Työkalun arvo riippuu paljon sen helppokäyttöisyydestä. Tätä ei voi liioitella. Haluat sovelluksesi tekoälyominaisuuksien olevan mahdollisimman helppokäyttöisiä. Tehokas sovellus, joka on liian monimutkainen käyttää, ei ole arvokas. Pidä siis käyttöliittymä yksinkertaisena ja ohjelma intuitiivisena.
Testaus ja validointi: Testaa ohjelmaa kehityksen jälkeen ja varmista, että kaikki toimii niin kuin pitää.
Sijoittaa: Kun olet tyytyväinen työhön, vaihda tuotantotilaan ja vapauta sovellus. Sinun on silti seurattava suorituskykyä ja etsittävä parannettavia alueita.
Toisto ja paranna: Tarkista sovelluksesi suorituskyky, käyttäjien palaute ja uudet markkinatodellisuudet säännöllisesti nähdäksesi, mitä sinun on ehkä parannettava. Tee se sitten ja päivitä sovellus.

Esittelymateriaalit

Google Collaborative: Googlen kehittämä pilvipalvelu.
Tensorflow: avoimen lähdekoodin koneoppimiskehys.
Taivaansininen: Microsoftin pilvialusta ilmaisilla tarjouksilla.
Kaggle: Koneoppiminen ja tietojenkäsittely alusta, jossa on runsaasti työkaluja.
Tflearn: Kirjasto edistyneille syväoppimisprojekteille.
IBM WatsonStudio: IBM:n pilvialusta.
LLM-lista: Kuroitu luettelo suurista kielimalleista.

Usein kysytyt kysymykset

Tässä on usein kysyttyjä kysymyksiä integroidusta tekoälyn laskemisesta ja kehityksestä.

K: Kuinka voit integroida tekoälyn tietokoneisiin?

V: Voit integroida tekoälyn joko upottamalla mallin tai käyttämällä mallia pilvessä API:n kautta.

K: Mitä etuja integroidusta tekoälylaskennasta on?

V: Integroitu tekoälylaskenta voi parantaa kokonaisuutta tuottavuus liiketoimintaa lisäämällä tehokkuutta, tarkkuutta ja nopeita päätöksiä.

K: Onko integroitu tekoälylaskenta vain suurille organisaatioille?

V: Ei, integroitua tekoälynlaskentaa ei ole varattu suurille organisaatioille vain siksi, että avoimen lähdekoodin tekoälytyökalujen ja kohtuuhintaisten pilvipalvelujen saatavuus ovat tasaantuneet.

K: Mitä taitoja tarvitaan tekoälyn integroimiseen ohjelmistoihin?

V: Tarvitset ohjelmistokehityksen, koneoppimisen ja data-analyysin taitoja.

Yhteenveto

Integroitu tekoälylaskenta häiritsee edelleen toimialoja ja muuttaa elämäämme, kun ihmiskunta on älykkäämmän, tuottavamman ja toisiinsa yhdistetyn tulevaisuuden partaalla.

Joten jos sinulla on ollut epäilyksiä tekoälyn integroimisesta liiketoimintaprosesseihisi tai ohjelmistoosi aiemmin, sinun olisi pitänyt tehdä päätös jo nyt. Koska asiat kehittyvät nopeasti.