Calcolo AI integrato: sviluppo di un futuro più intelligente

L'integrazione di intelligenza artificiale ai miglioramenti informatica sta guidando una rivoluzione che sta sconvolgendo tutti i tipi di industrie e creando anche nuovi mercati.

Qualsiasi applicazione software può potenziare le proprie capacità con l'integrazione AI. Dall'automazione dei processi aziendali alla scoperta di informazioni aziendali e transazioni fraudolente, i vantaggi sono enormi.

Anche i modelli di intelligenza artificiale e i loro servizi sono a disposizione di tutti. Quindi, questo post esamina cosa può significare l'integrazione dell'IA per la tua azienda o applicazione per computer e come anche tu puoi sviluppare un futuro più intelligente.

Informatica senza intelligenza artificiale

Un computer tradizionale semplifica l'esecuzione di calcoli a una velocità molto più rapida di quanto qualsiasi essere umano potrebbe fare da solo, e questo è ciò che gli conferisce il suo potere. Un computer da 1 MHz può eseguire circa 1 milione di operazioni aritmetiche al secondo, alcune delle quali richiedono più di un ciclo per essere completate. Un computer da 1 GHz può eseguire 1 miliardo di operazioni al secondo e quelli con più CPU moltiplicheranno questa capacità in base al loro numero di core.

Risolvere i problemi in questo modo richiede una comprensione dei problemi a portata di mano e lo sviluppo del software per elaborare le soluzioni. Doveva esserci una subroutine per gestire ogni possibile scenario e routine predefinite per quelli imprevisti.

Questo approccio a lo sviluppo del software va bene e spesso è efficiente nel portare a termine il lavoro. Ma limita la portata di ciò che lo sviluppatore può e non può fare. Ad esempio, mentre potresti usarlo per identificare rapidamente le circa 16.8 milioni di differenze nei colori di sfondo esadecimali che vanno dal nero (0x000000) al bianco (0xFFFFFF), e con relativamente poche risorse consumate, ti sarà difficile applicare lo stesso metodologia nel distinguere i volti di appena dieci o cento persone.

In altre parole, questo approccio tradizionale alla risoluzione dei problemi al computer funziona bene quando sono coinvolti uno o pochi fattori. Ma una volta che devi considerare a livello di programmazione centinaia o migliaia di fattori diversi in una frazione di secondo, diventa necessario un nuovo modello e un approccio di sviluppo. Ed è esattamente ciò che offre l'intelligenza artificiale.

La promessa dell'IA

L'intelligenza artificiale integrata combina la potenza di elaborazione grezza del computer tradizionale con le capacità cognitive intelligenti degli algoritmi di intelligenza artificiale. Questo nuovo sistema più intelligente consente ai computer di analizzare grandi quantità di dati con maggiore facilità e velocità di quanto un essere umano possa mai sognare di fare, manualmente o in modo programmatico.

I modelli AI semplificano il confronto di tutti i fattori necessari attraverso grandi quantità di dati. Rende facile identificare e classificare in modo efficiente i modelli nei dati, il che porta a decisioni più informate con intelligenza simile a quella umana.

Lasciando all'intelligenza artificiale la maggior parte dell'identificazione e della classificazione dei dati, lo sviluppatore può concentrarsi su un quadro più ampio, accelerare i tempi di sviluppo e ottenere risultati molto migliori di quanto sarebbe stato altrimenti possibile senza l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Applicazioni in tutti i settori

Puoi integrare l'IA nei sistemi informatici per gestire il lavoro in quasi tutti i settori. Ecco alcuni dei mercati e degli usi popolari.

Amministrazione: Dall'analisi generale dei dati di mercato al rilevamento delle frodi, alla gestione del portafoglio e al trading algoritmico, il supporto dell'IA nei mercati finanziari continua a crescere.
Sistema Sanitario: L'intelligenza artificiale viene applicata anche nell'analisi delle scansioni, come la risonanza magnetica e i raggi X per il rilevamento di anomalie e malattie. Inoltre, i ricercatori possono ugualmente sfruttare i modelli di intelligenza artificiale per accelerare la scoperta di nuovi farmaci.
Robotica: Dalla produzione alle auto a guida autonoma, alla cura personale e ai web robot, l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'industria robotica con attività sempre più complesse che diventano più facili da svolgere. L'intelligenza artificiale sta migliorando la visione artificiale, la localizzazione e la mappatura, la pianificazione e il controllo, il rilevamento di oggetti e la capacità di improvvisare in situazioni incerte.
Retail: Le applicazioni della tecnologia AI nello spazio di vendita al dettaglio variano ampiamente dalla fornitura di consigli personalizzati sui prodotti all'analisi demografica, al servizio clienti, alla gestione dell'inventario, alla previsione della domanda, all'ottimizzazione dei prezzi e al rilevamento delle frodi.
Sicurezza: la capacità dei modelli di intelligenza artificiale di analizzare rapidamente grandi quantità di dati li rende componenti ideali nei sistemi di rilevamento di frodi e violazioni della sicurezza.
Agricoltura: L'agricoltura di precisione e l'agri-tech fanno sempre più affidamento sull'intelligenza artificiale per ridurre i costi di coltivazione del cibo, aumentando al contempo rese e profitti.

Sfide dell'intelligenza artificiale integrata

Sebbene l'intelligenza artificiale integrata offra molte promesse, presenta anche le sue sfide, proprio come la maggior parte delle altre tecnologie. Ecco i principali.

Disponibilità del modello: Ovviamente, deve esserci un modello di intelligenza artificiale già esistente che fa il lavoro di cui hai bisogno. Altrimenti, dovrai crearne uno o modificare un modello esistente per soddisfare le tue esigenze.
Bias dell'algoritmo: Ci sarà sempre il problema della distorsione dell'algoritmo, e questo è spesso il caso quando si utilizza un modello addestrato da qualcun altro. I dati di addestramento possono corrompere la mente di un'intelligenza artificiale, per così dire.
Qualità dei dati: Garbage in e garbage out, vale anche per le operazioni AI. Se alimenti il tuo sistema con dati di bassa qualità, non aspettarti un miracolo. Spetta sempre a te pulire e preparare tutti i dati che entrano in un modello.
Costi dell'hardware: A meno che tu non stia utilizzando un servizio AI tramite un'API, ad esempio, avrai bisogno di un'installazione hardware adeguata per eseguire un modello competente. Anche i servizi online addebiteranno comunque una commissione.

Intelligenza artificiale integrata, cloud e edge

Una questione importante da considerare nella scelta del modello di intelligenza artificiale è la consegna. Puoi incorporare il modello nel tuo codice software, eseguirlo nel cloud o sull'edge. Ciascuno di questi approcci ha i suoi pro e contro, quindi ecco uno sguardo più da vicino.

Intelligenza artificiale incorporata: incorporare l'intelligenza artificiale nel codice del software significa che tutto ciò di cui hai bisogno per eseguire il modello sarà fisicamente disponibile sullo stesso computer che esegue il tuo software. Questo approccio ha i suoi meriti, come applicazioni o sistemi ad alta sicurezza che devono funzionare in modo indipendente offline. L'aspetto negativo è che i modelli di grandi dimensioni potrebbero richiedere molta memoria e potenza di elaborazione, comprese le GPU, per funzionare.
IA ospitata nel cloud: Ospitare il tuo modello AI sul cloud è un'altra buona opzione. La maggior parte dei servizi di intelligenza artificiale sono comunque ospitati nel cloud, quindi sta a te scegliere. I vantaggi includono costi inferiori e scalabilità, mentre gli svantaggi potrebbero includere problemi di latenza e sicurezza.
IA ospitata dall'edge: per le applicazioni urgenti, potresti voler rendere ulteriormente disponibile il tuo modello ospitato nel cloud sull'edge. I cloud edge sono data center che offrono servizi più vicini alle posizioni degli utenti per ridurre la latenza. La disponibilità delle edge location dipende dal fornitore di servizi cloud, quindi potrebbe essere necessario guardarsi intorno.

Considerazioni iniziali per l'integrazione dell'IA

Prima di procedere con l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel tuo software, dovrai fare alcune considerazioni iniziali per aiutarti a progettare un prodotto di qualità superiore che tu e gli altri apprezzerete l'utilizzo. Ecco alcune di queste importanti considerazioni.

Interfaccia utente: Utilità e facilità d'uso sono due fattori che determinano il valore della maggior parte dei prodotti. E per il software, questo è spesso risolto dalla sua interfaccia utente. L'utente accederà all'intelligenza artificiale tramite testo, chat, voce o mezzi visivi? Le richieste AI vengono elaborate automaticamente o l'utente deve fare tutto manualmente?
Tipi di modello: Ci sono centouno modelli di intelligenza artificiale là fuori e ognuno ha i suoi punti di forza e di debolezza. Alcuni sono progettati per le immagini, mentre altri sono progettati per scrivere. Cosa stai costruendo e quale modello soddisfa meglio questa esigenza? Tale modello è già disponibile o è necessario svilupparne uno nuovo?
OTTIMIZZAZIONE: Ci sono molti open-source Modelli di intelligenza artificiale che puoi prendere e ottimizzare per funzionare esattamente come desideri. Di quanta ottimizzazione e messa a punto avrai bisogno?
Sicurezza e riservatezza dei dati: Avrai a che fare con informazioni sensibili o le esigenze di sicurezza dell'applicazione sono minime? Che ne dici delle informazioni dell'utente e della loro conservazione sicura?
Scalabilità: La tua applicazione dovrà essere ridimensionata e il modello di intelligenza artificiale può essere ridimensionato con essa?

Come integrare l'intelligenza artificiale nel software

Ci sono alcuni passaggi coinvolti nell'integrazione dei modelli di intelligenza artificiale o delle loro funzionalità nelle applicazioni software e quella che segue è una panoramica generale di questo processo.

Identificare i casi d'uso: L'IA non può fare tutto per te. È necessario disporre di processi, attività o subroutine specificatamente definiti in cui l'applicazione dell'intelligenza artificiale sarebbe di grande aiuto. Devi prima identificarli e decidere come realizzarli utilizzando l'IA.
Seleziona tecnica AI: Successivamente, dovrai selezionare un file Tecnica AI o il modello che meglio si adatta al lavoro da svolgere. Potrebbe essere una rete neurale, un approccio di ricerca e classificazione, un classificatore di Bayes, un riconoscimento di entità denominate, un grande modello linguistico, O rete generativa avversaria che può risolvere al meglio il tuo problema.
Seleziona modello: Una volta stabilita una tecnica, il passaggio successivo consiste nel trovare un modello che utilizzi tale tecnica da poter integrare direttamente o perfezionare facilmente per produrre i risultati desiderati. Ecco una bella lista LLM per iniziare. Tieni presente che non trovare un modello appropriato significa che potresti doverne costruire uno da zero.
Raccolta e preparazione dei dati: Avrai bisogno di dati per mettere a punto un modello base o per crearne uno da zero. Quindi, anche la raccolta e la preparazione dei dati sono importanti.
Integrazione software: questo passaggio potrebbe comportare l'utilizzo di comandi API per eseguire query su un modello AI ospitato nel cloud o l'incorporamento diretto dell'intero modello nell'applicazione. La scelta è tua.
L'interfaccia utente: Il valore di uno strumento dipende molto dalla sua facilità d'uso. Questo non può essere sopravvalutato. Vuoi che le funzionalità AI della tua applicazione siano il più facili da usare possibile. Un'applicazione potente e troppo complicata da usare ha poco valore. Quindi, mantieni l'interfaccia utente semplice e il programma intuitivo.
Test e convalida: Testare il programma dopo lo sviluppo e assicurarsi che tutto funzioni come dovrebbe.
Schierare: Una volta che sei soddisfatto del tuo lavoro, passa alla modalità di produzione e rilascia l'app. Dovrai comunque monitorare le prestazioni e cercare le aree da migliorare.
Itera e migliora: esamina regolarmente le prestazioni della tua applicazione, il feedback degli utenti e le nuove realtà del mercato per vedere in cosa potresti aver bisogno di migliorare. Quindi fallo e aggiorna l'app.

Risorse

Google Colaboratorio: Servizio cloud per lo sviluppo fornito da Google.
tensorflow: Framework di apprendimento automatico open source.
azzurro: piattaforma cloud di Microsoft con offerte gratuite.
Kaggle: Apprendimento automatico e scienza dei dati piattaforma ricca di strumenti.
Imparare: una libreria per progetti avanzati di deep learning.
IBM WatsonStudio: piattaforma cloud di IBM.
Elenco LLM: un elenco curato di modelli linguistici di grandi dimensioni.

Domande frequenti

Ecco le domande frequenti sull'elaborazione e lo sviluppo dell'IA integrata.

D: Come puoi integrare l'IA nei computer?

R: Puoi integrare l'intelligenza artificiale incorporando il modello o accedendo a un modello nel cloud tramite un'API.

D: Quali sono i vantaggi dell'intelligenza artificiale integrata?

R: L’informatica integrata basata sull’intelligenza artificiale può migliorare il complesso della produttività di un’azienda aumentando l’efficienza, la precisione e la rapidità delle decisioni.

D: L'intelligenza artificiale integrata è solo per le grandi organizzazioni?

R: No, l'intelligenza artificiale integrata non è riservata alle grandi organizzazioni solo perché la disponibilità di strumenti di intelligenza artificiale open source e servizi cloud convenienti ha livellato il campo di gioco.

D: Quali competenze sono necessarie per integrare l'IA nel software?

R: Avrai bisogno di competenze nello sviluppo di software, nell'apprendimento automatico e nell'analisi dei dati.

Conclusione

L'intelligenza artificiale integrata continuerà a sconvolgere le industrie e a cambiare le nostre vite, mentre l'umanità si trova sull'orlo di un futuro più intelligente, più produttivo e interconnesso.

Quindi, se hai avuto dei dubbi sull'integrazione dell'intelligenza artificiale nel tuo processo o software aziendale in precedenza, allora dovresti aver preso una decisione ormai. Perché le cose si stanno evolvendo velocemente.