Integrirano AI računalstvo: Razvoj pametnije budućnosti

Integracija umjetna inteligencija u računalne sustave pokreće revoluciju koja remeti sve vrste industrija i stvara čak i nova tržišta.

Bilo koja softverska aplikacija može poboljšati svoje mogućnosti integriranom umjetnom inteligencijom. Od automatizacije poslovnih procesa do otkrivanja poslovnih uvida i lažnih transakcija, prednosti su ogromne.

Modeli umjetne inteligencije i njihove usluge također su dostupni svima. Dakle, ovaj post razmatra što integracija umjetne inteligencije može značiti za vašu tvrtku ili računalne aplikacije te kako i vi možete razviti pametniju budućnost.

Računalstvo bez umjetne inteligencije

Tradicionalno računalo olakšava izvođenje izračuna puno bržim tempom nego što bi to bilo koji čovjek mogao učiniti sam, i to je ono što mu daje snagu. Računalo od 1 MHz može izvesti oko 1 milijun aritmetičkih operacija u sekundi, pri čemu je nekima potrebno više od jednog ciklusa za dovršenje. Računalo od 1 GHz može izvesti 1 milijardu operacija u sekundi, a oni s više procesora umnožit će ovu sposobnost prema broju jezgri.

Rješavanje problema na ovaj način zahtijeva razumijevanje problema i razvoj softvera za rješavanje rješenja. Mora postojati potprogram za upravljanje svim mogućim scenarijima i zadane rutine za one neočekivane.

Ovaj pristup razvoju softvera je u redu i često učinkovit u obavljanju posla. Ali ograničava opseg onoga što programer može i ne može učiniti. Na primjer, dok ga možete koristiti za brzo identificiranje oko 16.8 milijuna razlika u heksadecimalnim bojama pozadine u rasponu od crne (0x000000) do bijele (0xFFFFFF), i uz relativno malo utrošenih resursa, bit će vam teško primijeniti istu metodologiju u razlikovanju lica samo deset ili sto ljudi.

Drugim riječima, ovaj tradicionalni pristup rješavanju problema na računalu dobro funkcionira kada je uključen jedan ili nekoliko čimbenika. Ali jednom kada morate programski razmotriti stotine ili tisuće različitih čimbenika u djeliću sekunde, novi model i pristup razvoju postaju nužni. A upravo to nudi umjetna inteligencija.

Obećanje umjetne inteligencije

Integrirano AI računalstvo kombinira sirovu procesorsku snagu tradicionalnog računala s inteligentnim kognitivnim sposobnostima AI algoritama. Ovaj novi, pametniji sustav omogućuje računalima da analiziraju ogromne količine podataka s većom lakoćom i brzinom nego što bi čovjek ikada mogao sanjati, ručno ili programski.

AI modeli olakšavaju usporedbu onoliko čimbenika koliko je potrebno kroz velike količine podataka. Olakšava učinkovito prepoznavanje i klasificiranje obrazaca u podacima, što dovodi do donošenja informiranijih odluka s inteligencijom poput ljudske.

Prepuštajući većinu rada na identifikaciji i klasifikaciji podataka umjetnoj inteligenciji, programer se može usredotočiti na širu sliku, ubrzati vrijeme razvoja i postići mnogo bolje rezultate nego što bi inače bilo moguće bez pomoći umjetne inteligencije.

Primjene u svim industrijama

Možete integrirati AI u računalne sustave za upravljanje poslom u gotovo svakoj industriji. Ovdje su neka od popularnih tržišta i upotreba.

• Financije: Od opće analize tržišnih podataka do otkrivanja prijevara, upravljanja portfeljem i algoritamskog trgovanja, AI podrška na financijskim tržištima nastavlja rasti.
• Zdravstvo: AI se također primjenjuje u analizi skeniranja, kao što su MRI i X-zrake za otkrivanje anomalija i bolesti. Nadalje, istraživači mogu jednako iskoristiti modele umjetne inteligencije kako bi ubrzali nova otkrića lijekova.
• Robotika: Od proizvodnje do samovozećih automobila, osobne njege i web robota, AI revolucionira robotsku industriju sa sve složenijim zadacima koje je lakše izvršiti. AI poboljšava računalni vid, lokalizaciju i mapiranje, planiranje i kontrolu, detekciju objekata i sposobnost improvizacije u neizvjesnim situacijama.
• Maloprodaja: Primjene AI tehnologije u maloprodajnom prostoru uvelike variraju od pružanja personaliziranih preporuka proizvoda do demografske analize, korisničke službe, upravljanja zalihama, predviđanja potražnje, optimizacije cijena i otkrivanja prijevara.
• Sigurnost: Sposobnost AI modela da brzo analiziraju velike količine podataka čini ih idealnim komponentama u sustavima za otkrivanje prijevara i sigurnosnih proboja.
• Poljoprivreda: Precizna poljoprivreda i poljoprivredna tehnologija sve se više oslanjaju na umjetnu inteligenciju kako bi smanjili troškove uzgoja hrane uz istovremeno povećanje prinosa i profita.

Izazovi integriranog računalstva s umjetnom inteligencijom

Dok integrirano AI računalstvo nudi mnoga obećanja, ono također dolazi sa svojim izazovima, baš kao i većina drugih tehnologija. Evo onih glavnih.

1. Dostupnost modela: Očito, mora postojati već postojeći AI model koji obavlja posao koji vam je potreban. U protivnom ćete morati izraditi jedan ili modificirati postojeći model kako bi zadovoljio vaše potrebe.
2. Pristranost algoritma: Uvijek će postojati problem pristranosti algoritma, a to je često slučaj kada koristite model koji je trenirao netko drugi. Podaci o obuci mogu pokvariti um umjetne inteligencije – da tako kažemo.
3. Kvaliteta podataka: Smeće unutra i smeće van, također vrijedi i za AI operacije. Ako svoj sustav hranite podacima niske kvalitete, nemojte očekivati ​​čudo. Uvijek je na vama da očistite i pripremite sve podatke koji ulaze u model.
4. Troškovi hardvera: Osim ako ne koristite AI uslugu putem API-ja, na primjer, trebat će vam odgovarajuća hardverska instalacija za pokretanje kompetentnog modela. Čak će i online usluge i dalje naplaćivati ​​naknadu.

Ugrađeni vs Cloud vs Edge AI

Jedno važno pitanje koje treba uzeti u obzir pri odabiru AI modela je isporuka. Možete ugraditi model u svoj softverski kod, pokrenuti ga u oblaku ili na rubu. Svaki od ovih pristupa ima svoje prednosti i nedostatke, pa ih evo pobliže pogledajmo.

• Ugrađeni AI: Ugradnja umjetne inteligencije u vaš softverski kod znači da će sve što vam je potrebno za pokretanje modela biti fizički dostupno na istom računalu koje pokreće vaš softver. Ovaj pristup ima svoje prednosti, kao što su visokosigurnosne aplikacije ili sustavi koji trebaju funkcionirati neovisno izvan mreže. S druge strane, veliki modeli mogu zahtijevati puno memorije i procesorske snage, uključujući GPU, za rad.
• AI hostiran u oblaku: Hosting vašeg AI modela u oblaku još je jedna dobra opcija. Većina AI usluga ionako se nalazi u oblaku, pa je na vama da odaberete. Prednosti uključuju niže troškove i skalabilnost, dok nedostaci mogu uključivati ​​latenciju i sigurnosne probleme.
• Edge Hosted AI: Za aplikacije koje su vremenski osjetljive, možda ćete htjeti dodatno svoj model hostiran u oblaku učiniti dostupnim na rubu. Rubovi oblaka podatkovni su centri koji nude usluge bliže lokacijama korisnika kako bi se smanjilo kašnjenje. Dostupnost rubnih lokacija ovisi o pružatelju usluga oblaka, pa ćete možda morati malo razgledati.

Početna razmatranja za integraciju umjetne inteligencije

Prije nego što krenete s integracijom umjetne inteligencije u svoj softver, morat ćete uzeti u obzir neka početna razmatranja koja će vam pomoći da dizajnirate proizvod više kvalitete koji ćete vi i drugi cijeniti. Evo nekih od ovih glavnih razmatranja.

• Korisničko sučelje: Korisnost i jednostavnost korištenja dva su čimbenika koji određuju vrijednost većine proizvoda. A za softver, to se često rješava njegovim korisničkim sučeljem. Hoće li korisnik pristupiti umjetnoj inteligenciji putem teksta, chata, glasa ili vizualnih sredstava? Obrađuju li se AI zahtjevi automatski ili korisnik sve mora učiniti ručno?
• Vrste modela: Postoji stotinu i jedan AI model i svaki ima svoje prednosti i slabosti. Neki su dizajnirani za slike, dok su drugi dizajnirani za pisanje. Što gradite i koji model najbolje zadovoljava tu potrebu? Je li takav model već dostupan ili trebate razviti novi?
• Optimizacija: Postoji mnogo modela AI otvorenog koda koje možete uzeti i fino podesiti da funkcioniraju točno onako kako želite. Koliko će vam trebati optimizacije i finog podešavanja?
• Sigurnost i privatnost podataka: Hoćete li raditi s osjetljivim informacijama ili su sigurnosne potrebe aplikacije minimalne? Što je s podacima o korisnicima i njihovom sigurnom pohranom?
• skalabilnost: Hoće li vaša aplikacija morati skalirati i može li se AI model skalirati s njom?

Kako integrirati AI u softver

Postoji nekoliko koraka uključenih u integraciju AI modela ili njihovih značajki u softverske aplikacije, a slijedi opći pregled ovog procesa.

1. Identificirajte slučajeve uporabe: AI ne može učiniti sve umjesto vas. Morate imati specifično definirane procese, zadatke ili potprograme gdje bi primjena strojne inteligencije bila od velike pomoći. Najprije ih morate identificirati i odlučiti kako ih postići pomoću AI-ja.
2. Odaberite AI tehniku: Zatim ćete morati odabrati AI tehnika ili model koji najbolje odgovara poslu koji obavljate. To bi mogla biti neuronska mreža, pristup pretraživanju i rangiranju, Bayesov klasifikator, prepoznavanje imenovanih entiteta, veliki jezični modelIli generativna suparnička mreža koji može najbolje riješiti vaš problem.
3. Odaberite model: Nakon što se odlučite za tehniku, vaš je sljedeći korak pronaći model koji koristi takvu tehniku ​​koju možete izravno integrirati ili lako fino podesiti kako biste proizveli rezultate koji su vam potrebni. Evo lijepog LLM popisa za početak. Imajte na umu da ako ne pronađete odgovarajući model, možda ćete ga morati izraditi ispočetka.
4. Prikupljanje i priprema podataka: Trebat će vam podaci za fino podešavanje osnovnog modela ili za izradu novog od nule. Dakle, prikupljanje i priprema podataka također su važni.
5. Integracija softvera: Ovaj korak može uključivati ​​korištenje API naredbi za postavljanje upita AI modelu smještenom u oblaku ili izravno ugrađivanje cijelog modela u vašu aplikaciju. Izbor je vaš.
6. Korisničko sučelje: Vrijednost alata uvelike ovisi o njegovoj jednostavnosti korištenja. Ovo se ne može precijeniti. Želite da značajke AI vaše aplikacije budu što jednostavnije za korištenje. Moćna aplikacija koja je prekomplicirana za korištenje nema veliku vrijednost. Dakle, neka korisničko sučelje bude jednostavno, a program intuitivan.
7. Testiranje i provjera valjanosti: Testirajte program nakon razvoja i uvjerite se da sve radi kako treba.
8. razviti: Kada budete zadovoljni svojim radom, prebacite se u proizvodni način rada i otpustite aplikaciju. I dalje ćete morati pratiti izvedbu i tražiti područja za poboljšanje.
9. Ponovi i poboljšaj: Redovito provjeravajte izvedbu svoje aplikacije, povratne informacije korisnika i nove tržišne stvarnosti kako biste vidjeli što biste možda trebali poboljšati. Zatim obavite to i ažurirajte aplikaciju.

Resursi

1. Googleova suradnja: Usluga u oblaku za razvoj koju pruža Google.
2. Tenzor protok: Okvir strojnog učenja otvorenog koda.
3. Plavetnilo: Microsoftova platforma u oblaku s besplatnim ponudama.
4. Kaggle: platforma za strojno učenje i znanost o podacima s mnoštvom alata.
5. Tflear: Knjižnica za napredne projekte dubokog učenja.
6. IBM WatsonStudio: Cloud platforma iz IBM-a.
7. LLM popis: odabrani popis velikih jezičnih modela.

Često postavljana pitanja

Ovdje su često postavljana pitanja o integriranom AI računalstvu i razvoju.

P: Kako možete integrirati AI u računala?

O: AI možete integrirati ugradnjom modela ili pristupom modelu u oblaku putem API-ja.

P: Koje su prednosti integriranog AI računalstva?

O: Integrirano AI računalstvo može poboljšati ukupnu produktivnost poslovanja povećanjem učinkovitosti, točnosti i brzih odluka.

P: Je li integrirana umjetna inteligencija samo za velike organizacije?

O: Ne, integrirano računalstvo s umjetnom inteligencijom nije rezervirano samo za velike organizacije jer su dostupnost alata za umjetnu inteligenciju otvorenog koda i pristupačne usluge u oblaku izjednačili uvjete za igru.

P: Koje su vještine potrebne za integraciju umjetne inteligencije u softver?

O: Trebat će vam vještine razvoja softvera, strojnog učenja i analize podataka.

Zaključak

Integrirano AI računalstvo nastavit će ometati industrije i mijenjati naše živote, dok čovječanstvo stoji na rubu pametnije, produktivnije i međusobno povezane budućnosti.

Dakle, ako ste prije imali bilo kakvih nedoumica o integraciji umjetne inteligencije u svoj poslovni proces ili softver, do sada ste se već trebali odlučiti. Jer stvari se brzo razvijaju.