Integrēta AI skaitļošana: viedākas nākotnes attīstība

Integrācija mākslīgais intelekts skaitļošanas sistēmās virza revolūciju, kas izjauc visu veidu nozares un rada pat jaunus tirgus.

Jebkura programmatūras lietojumprogramma var uzlabot savas iespējas ar integrētu AI. No biznesa procesu automatizēšanas līdz biznesa ieskatu un krāpniecisku darījumu atklāšanai, ieguvumi ir milzīgi.

Ikvienam ir pieejami arī mākslīgā intelekta modeļi un to pakalpojumi. Tātad, šajā rakstā ir apskatīts, ko AI integrācija var nozīmēt jūsu uzņēmumam vai datora lietojumprogrammai un kā arī jūs varat izveidot gudrāku nākotni.

Datortehnika bez AI

Tradicionālais dators ļauj viegli veikt aprēķinus daudz ātrāk, nekā jebkurš cilvēks varētu veikt pats, un tieši tas dod tam spēku. 1 MHz dators var veikt aptuveni 1 miljonu aritmētisko darbību sekundē, un dažu darbību veikšanai nepieciešams vairāk nekā viens cikls. 1 GHz dators var veikt 1 miljardu darbību sekundē, un tie, kuriem ir vairāki CPU, pavairos šo iespēju atkarībā no kodolu skaita.

Lai atrisinātu problēmas šādā veidā, ir nepieciešama izpratne par aktuālajām problēmām un programmatūras izstrāde, lai risinātu risinājumus. Bija jābūt apakšprogrammai, lai pārvaldītu visus iespējamos scenārijus, un noklusējuma rutīnām neparedzētiem gadījumiem.

Šāda pieeja programmatūras izstrādei ir pareiza un bieži vien efektīva darba veikšanā. Taču tas ierobežo to, ko izstrādātājs var un ko nevar darīt. Piemēram, lai gan jūs varētu to izmantot, lai ātri noteiktu aptuveni 16.8 miljonu atšķirību heksadecimālās fona krāsās, sākot no melnas (0x000000) līdz baltai (0xFFFFFF), un izmantojot salīdzinoši maz resursu, jums būs grūti piemērot to pašu metodi, lai atšķirtu tikai desmit vai simts cilvēku sejas.

Citiem vārdiem sakot, šī tradicionālā pieeja problēmu risināšanai datorā darbojas labi, ja ir iesaistīts viens vai daži faktori. Bet, ja jums ir programmatiski jāapsver simtiem vai tūkstošiem dažādu faktoru sekundes daļā, tad kļūst nepieciešams jauns modelis un attīstības pieeja. Un tieši to piedāvā mākslīgais intelekts.

AI solījums

Integrētā AI skaitļošana apvieno tradicionālā datora neapstrādāto apstrādes jaudu ar AI algoritmu viedajām kognitīvajām spējām. Šī jaunā, viedākā sistēma ļauj datoriem manuāli vai programmatiski analizēt milzīgu datu apjomu vieglāk un ātrāk, nekā cilvēks varētu sapņot.

AI modeļi ļauj viegli salīdzināt tik daudz faktoru, cik nepieciešams, izmantojot lielu datu apjomu. Tas ļauj viegli efektīvi identificēt un klasificēt datu modeļus, kas ļauj pieņemt apzinātākus lēmumus ar cilvēkiem līdzīgu inteliģenci.

Atstājot lielāko daļu datu identifikācijas un klasifikācijas darba AI, izstrādātājs var koncentrēties uz lielāku attēlu, paātrināt izstrādes laiku un sasniegt daudz labākus rezultātus, nekā citādi būtu bijis iespējams bez AI palīdzības.

Lietojumprogrammas visās nozarēs

AI varat integrēt skaitļošanas sistēmās, lai pārvaldītu darbu gandrīz visās nozarēs. Šeit ir daži no populārākajiem tirgiem un lietojumiem.

• Finansēšanas iespējas: sākot no vispārējas tirgus datu analīzes līdz krāpšanas atklāšanai, portfeļa pārvaldībai un algoritmiskai tirdzniecībai, mākslīgā intelekta atbalsts finanšu tirgos turpina pieaugt.
• Veselības aprūpeAI tiek izmantota arī skenēšanas analīzē, piemēram, MRI un rentgena staros, lai noteiktu anomālijas un slimības. Turklāt pētnieki var vienlīdz izmantot AI modeļus, lai paātrinātu jaunu zāļu atklājumus.
• Robotika: sākot no ražošanas līdz pašbraucošām automašīnām, personīgajai aprūpei un tīmekļa robotiem, mākslīgais intelekts maina robotu nozari, kļūstot vieglāk izpildāmiem arvien sarežģītākiem uzdevumiem. AI uzlabo datora redzamību, lokalizāciju un kartēšanu, plānošanu un kontroli, objektu noteikšanu un spēju improvizēt nenoteiktās situācijās.
• MazumtirdzniecībaAI tehnoloģijas lietojumi mazumtirdzniecības telpās ir ļoti dažādi, sākot no personalizētu produktu ieteikumu sniegšanas līdz demogrāfiskajai analīzei, klientu apkalpošanai, krājumu pārvaldībai, pieprasījuma prognozēšanai, cenu optimizēšanai un krāpšanas atklāšanai.
• Drošība: AI modeļu spēja ātri analizēt lielus datu apjomus padara tos par ideāliem komponentiem krāpšanas un drošības pārkāpumu atklāšanas sistēmās.
• Lauksaimniecība: Precīzā lauksaimniecība un agrotehnoloģijas arvien vairāk paļaujas uz mākslīgo intelektu, lai samazinātu pārtikas audzēšanas izmaksas, vienlaikus palielinot ražu un peļņu.

Integrētās AI skaitļošanas problēmas

Lai gan integrētā AI skaitļošana piedāvā daudzus solījumus, tai tāpat kā vairumam citu tehnoloģiju ir arī izaicinājumi. Šeit ir galvenie.

1. Modeļa pieejamība: Acīmredzot ir jābūt jau esošam AI modelim, kas veic nepieciešamo darbu. Pretējā gadījumā jums būs jāizveido tāds vai jāmaina esošais modelis, lai tas atbilstu jūsu vajadzībām.
2. Algoritma novirze: Vienmēr būs problēma ar algoritma novirzi, un tas bieži notiek, ja izmantojat modeli, ko apmācījis kāds cits. Apmācības dati var sabojāt AI prātu – tā sakot.
3. Datu kvalitāte: Atkritumi iekšā un ārā, attiecas arī uz AI darbībām. Ja barojat savu sistēmu ar zemas kvalitātes datiem, tad negaidiet brīnumu. Jums vienmēr ir jātīra un jāsagatavo visi dati, kas tiek iekļauti modelī.
4. Aparatūras izmaksas: ja vien neizmantojat AI pakalpojumu, piemēram, izmantojot API, jums būs nepieciešama atbilstoša aparatūras instalēšana, lai palaistu kompetentu modeli. Pat tiešsaistes pakalpojumi joprojām iekasēs maksu.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Viens svarīgs jautājums, kas jāņem vērā, izvēloties AI modeli, ir piegāde. Varat vai nu iegult modeli savā programmatūras kodā, lai tas darbotos mākonī vai malā. Katrai no šīm pieejām ir savi plusi un mīnusi, tāpēc šeit ir sniegts to tuvāks apskats.

• Iegultais AI: AI iegulšana programmatūras kodā nozīmē, ka viss, kas nepieciešams modeļa palaišanai, būs fiziski pieejams tajā pašā datorā, kurā darbojas jūsu programmatūra. Šai pieejai ir savas priekšrocības, piemēram, augstas drošības lietojumprogrammas vai sistēmas, kurām jādarbojas neatkarīgi bezsaistē. Negatīvie ir tas, ka lielu modeļu darbībai var būt nepieciešams daudz atmiņas un apstrādes jaudas, tostarp GPU.
• Mākoņos mitinātais AI: AI modeļa mitināšana mākonī ir vēl viena jauka iespēja. Lielākā daļa AI pakalpojumu jebkurā gadījumā tiek mitināti mākoņos, tāpēc izvēle ir jūsu ziņā. Ieguvumi ietver zemākas izmaksas un mērogojamību, savukārt negatīvie aspekti var ietvert latentumu un drošības problēmas.
• Edge Hosted AI: Lietojumprogrammām, kas ir jutīgas pret laiku, iespējams, vēlēsities papildus padarīt pieejamu mākoņa mitināto modeli. Mākoņu malas ir datu centri, kas piedāvā pakalpojumus tuvāk lietotāju atrašanās vietām, lai samazinātu latentumu. Malu atrašanās vietu pieejamība ir atkarīga no mākoņa pakalpojumu sniedzēja, tāpēc jums var būt nepieciešams iepirkties.

Sākotnējie apsvērumi saistībā ar AI integrāciju

Pirms sākat integrēt mākslīgo intelektu savā programmatūrā, jums būs jāveic daži sākotnējie apsvērumi, lai palīdzētu jums izveidot augstākas kvalitātes produktu, kuru jūs un citi novērtēs. Šeit ir daži no šiem galvenajiem apsvērumiem.

• Lietotāja interfeiss: Lietderība un lietošanas ērtums ir divi faktori, kas nosaka vairuma produktu vērtību. Programmatūrai to bieži nosaka lietotāja interfeiss. Vai lietotājs piekļūs AI, izmantojot tekstu, tērzēšanu, balsi vai vizuālos līdzekļus? Vai AI pieprasījumi tiek apstrādāti automātiski, vai arī lietotājam viss ir jādara manuāli?
• Modeļu veidi: Ir simts viens AI modelis, un katram ir savas stiprās un vājās puses. Daži ir paredzēti attēliem, bet citi ir paredzēti rakstīšanai. Ko jūs veidojat un kurš modelis vislabāk apmierina šo vajadzību? Vai šāds modelis jau ir pieejams vai jāizstrādā jauns?
• Optimizācija: Ir daudz atvērtā pirmkoda AI modeļu, kurus varat izmantot un precizēt, lai tie darbotos tieši tā, kā vēlaties. Cik daudz optimizācijas un precizēšanas jums būs nepieciešams?
• Drošība un datu konfidencialitāte: Vai strādāsit ar sensitīvu informāciju vai arī lietojumprogrammas drošības prasības ir minimālas? Kā ar lietotāja informāciju un tās drošu glabāšanu?
• Mērogojamība: vai jūsu lietojumprogrammai ir nepieciešams mērogot un vai AI modeli var ar to mērogot?

Kā integrēt AI programmatūrā

AI modeļu vai to funkciju integrēšanai programmatūras lietojumprogrammās ir jāveic dažas darbības, un tālāk ir sniegts vispārīgs pārskats par šo procesu.

1. Nosakiet lietošanas gadījumus: AI nevar visu izdarīt tavā vietā. Jums ir jābūt īpaši definētiem procesiem, uzdevumiem vai apakšprogrammām, kur mašīntelpas pielietošana būtu ļoti noderīga. Vispirms tie ir jāidentificē un jāizlemj, kā tos paveikt, izmantojot AI.
2. Izvēlieties AI tehniku: Tālāk jums būs jāizvēlas AI tehnika vai modelim, kas vislabāk atbilst konkrētajam darbam. Tas varētu būt neironu tīkls, meklēšanas un ranga pieeja, Bayes klasifikators, nosaukta entītiju atpazīšana, liels valodas modelis, Vai ģeneratīvs pretinieku tīkls kas vislabāk var atrisināt jūsu problēmu.
3. Izvēlieties modeli: Kad esat izvēlējies kādu paņēmienu, nākamais solis ir atrast modeli, kurā tiek izmantota šāda tehnika, kuru varat tieši integrēt vai viegli noregulēt, lai iegūtu vajadzīgos rezultātus. Šeit ir jauks LLM saraksts lai jūs sāktu. Ņemiet vērā, ka, ja neatrodat piemērotu modeli, tas var būt jāizveido no nulles.
4. Datu vākšana un sagatavošana: jums būs nepieciešami dati, lai precizētu bāzes modeli vai izveidotu to no jauna. Tāpēc svarīga ir arī datu vākšana un sagatavošana.
5. Programmatūras integrācija: šī darbība var ietvert API komandu izmantošanu, lai vaicātu mākoņa mitināta AI modeļa vaicājumam, vai visa modeļa tiešu iegulšanu lietojumprogrammā. Izvēle ir jūsu.
6. Lietotāja saskarne: Rīka vērtība lielā mērā ir atkarīga no tā lietošanas ērtuma. To nevar pārvērtēt. Jūs vēlaties, lai jūsu lietojumprogrammas AI funkcijas būtu pēc iespējas vieglāk lietojamas. Jaudīgai lietojumprogrammai, kuras lietošana ir pārāk sarežģīta, ir maza vērtība. Tāpēc saglabājiet vienkāršu lietotāja interfeisu un intuitīvu programmu.
7. Testēšana un apstiprināšana: pārbaudiet programmu pēc izstrādes un pārliecinieties, ka viss darbojas kā nākas.
8. izvietot: Kad esat apmierināts ar savu darbu, pārslēdzieties uz ražošanas režīmu un atlaidiet lietotni. Jums joprojām būs jāuzrauga veiktspēja un jāmeklē jomas, kas jāuzlabo.
9. Atkārtojiet un uzlabojiet: regulāri pārskatiet savas lietojumprogrammas veiktspēju, lietotāju atsauksmes un jauno tirgus realitāti, lai uzzinātu, kas jums varētu būt jāuzlabo. Pēc tam pabeidziet to un atjauniniet lietotni.

resursi

1. Google koloratorija: mākoņpakalpojums izstrādei, ko nodrošina Google.
2. tenzora plūsma: atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās sistēma.
3. Debeszils: Microsoft mākoņa platforma ar bezmaksas piedāvājumiem.
4. Kaga: mašīnmācīšanās un datu zinātnes platforma ar daudziem rīkiem.
5. Tflearn: Bibliotēka progresīviem padziļinātiem mācību projektiem.
6. IBM WatsonStudio: IBM mākoņa platforma.
7. LLM saraksts: izveidots lielu valodu modeļu saraksts.

Biežāk uzdotie jautājumi

Šeit ir bieži uzdotie jautājumi par integrēto AI skaitļošanu un attīstību.

J: Kā jūs varat integrēt AI datoros?

A: Varat integrēt AI, vai nu iegulstot modeli, vai piekļūstot modelim mākonī, izmantojot API.

J: Kādas ir integrētās AI skaitļošanas priekšrocības?

A: Integrēta AI skaitļošana var uzlabot vispārējo uzņēmuma produktivitāti, palielinot efektivitāti, precizitāti un ātru lēmumu pieņemšanu.

J: Vai integrētā AI skaitļošana ir paredzēta tikai lielām organizācijām?

A: Nē, integrētā AI skaitļošana nav paredzēta lielām organizācijām tikai tāpēc, ka atvērtā pirmkoda AI rīku un pieejamu mākoņpakalpojumu pieejamība ir izlīdzinājusi konkurences apstākļus.

J: Kādas prasmes ir nepieciešamas, lai integrētu AI programmatūrā?

A: Jums būs nepieciešamas programmatūras izstrādes, mašīnmācīšanās un datu analīzes prasmes.

Secinājumi

Integrētā AI skaitļošana turpinās izjaukt nozares un mainīt mūsu dzīvi, jo cilvēce atrodas uz viedākas, produktīvākas un savstarpēji savienotas nākotnes sliekšņa.

Tātad, ja jums jau iepriekš ir bijušas šaubas par mākslīgā intelekta integrēšanu savā biznesa procesā vai programmatūrā, tad jums jau bija jāizlemj. Jo lietas attīstās ātri.