Geïntegreerde AI-computing: een slimmere toekomst ontwikkelen

Geïnteresseerd in de samensmelting van AI en computers? Lees verder om te ontdekken waarom ook u kunstmatige intelligentie moet integreren in uw toepassingen.

De integratie van kunstmatige intelligentie in computersystemen zorgt voor een revolutie die alle soorten industrieën verstoort en zelfs nieuwe markten creëert.

Elke softwaretoepassing kan zijn mogelijkheden vergroten met geïntegreerde AI. Van het automatiseren van bedrijfsprocessen tot het ontdekken van zakelijke inzichten en frauduleuze transacties, de voordelen zijn enorm.

Kunstmatige intelligentiemodellen en hun diensten zijn ook voor iedereen beschikbaar. In dit bericht wordt dus gekeken naar wat AI-integratie kan betekenen voor uw bedrijf of computertoepassing, en hoe ook u een slimmere toekomst kunt ontwikkelen.

Computeren zonder AI

Een traditionele computer maakt het gemakkelijk om berekeningen uit te voeren in een veel sneller tempo dan een mens alleen zou kunnen doen, en dit is wat hem zijn kracht geeft. Een 1-MHz computer kan ongeveer 1 miljoen rekenkundige bewerkingen per seconde uitvoeren, waarbij sommige meer dan één cyclus nodig hebben om te voltooien. Een 1-GHz computer kan 1 miljard bewerkingen per seconde uitvoeren en degenen met meerdere CPU's zullen deze capaciteit vermenigvuldigen op basis van hun aantal kernen.

Het op deze manier oplossen van problemen vereist een goed begrip van de problemen en de ontwikkeling van software om de oplossingen te verwerken. Er moest een subroutine zijn om elk mogelijk scenario te beheren, en standaardroutines voor onverwachte scenario's.

Deze benadering van softwareontwikkeling is goed en vaak efficiënt om de klus te klaren. Maar het beperkt de reikwijdte van wat de ontwikkelaar wel en niet kan doen. Hoewel u het bijvoorbeeld zou kunnen gebruiken om snel de ongeveer 16.8 miljoen verschillen in hexadecimale achtergrondkleuren te identificeren, variërend van zwart (0x000000) tot wit (0xFFFFFF), en met relatief weinig gebruikte bronnen, zult u het moeilijk hebben om hetzelfde toe te passen methodologie om de gezichten van slechts tien of honderd mensen te onderscheiden.

Met andere woorden, deze traditionele benadering van het oplossen van problemen op de computer werkt goed wanneer er een of enkele factoren bij betrokken zijn. Maar als je eenmaal programmatisch honderden of duizenden verschillende factoren in een fractie van een seconde moet overwegen, dan is een nieuw model en een nieuwe ontwikkelingsbenadering noodzakelijk. En dat is precies wat kunstmatige intelligentie biedt.

De AI-belofte

Geïntegreerde AI-computing combineert de ruwe verwerkingskracht van de traditionele computer met de intelligente cognitieve capaciteiten van AI-algoritmen. Dit nieuwe, slimmere systeem stelt computers in staat om enorme hoeveelheden gegevens met meer gemak en snelheid te analyseren dan een mens ooit zou kunnen dromen, handmatig of programmatisch.

AI-modellen maken het gemakkelijk om zoveel factoren als nodig te vergelijken door middel van grote hoeveelheden gegevens. Het maakt het gemakkelijk om patronen in de gegevens efficiënt te identificeren en te classificeren, wat leidt tot beter geïnformeerde beslissingen met menselijke intelligentie.

Door het grootste deel van het identificeren en classificeren van gegevens aan AI over te laten, kan de ontwikkelaar zich concentreren op het grotere geheel, de ontwikkeltijd versnellen en veel betere resultaten behalen dan anders mogelijk zou zijn geweest zonder de hulp van AI.

Toepassingen in alle sectoren

U kunt AI integreren in computersystemen om werk in bijna elke branche te beheren. Hier zijn enkele van de populaire markten en toepassingen.

  • Financiering: Van algemene analyse van marktgegevens tot fraudedetectie, portefeuillebeheer en algoritmische handel, AI-ondersteuning op de financiële markten blijft groeien.
  • Gezondheidszorg: AI wordt ook toegepast bij de analyse van scans, zoals MRI en röntgenfoto's voor detectie van afwijkingen en ziekten. Bovendien kunnen onderzoekers ook gebruikmaken van AI-modellen om de ontdekking van nieuwe geneesmiddelen te versnellen.
  • Robotics: Van productie tot zelfrijdende auto's, persoonlijke verzorging en webrobots, AI zorgt voor een revolutie in de robotindustrie, waarbij steeds complexere taken gemakkelijker te volbrengen zijn. AI verbetert computervisie, lokalisatie en mapping, planning en controle, objectdetectie en het vermogen om te improviseren in onzekere situaties.
  • Retail: De toepassingen van AI-technologie in de winkelruimte lopen sterk uiteen, van het geven van gepersonaliseerde productaanbevelingen tot demografische analyse, klantenservice, voorraadbeheer, vraagvoorspelling, prijsoptimalisatie en fraudedetectie.
  • Security: Het vermogen van AI-modellen om snel grote hoeveelheden gegevens te analyseren, maakt ze ideale componenten in systemen voor het opsporen van fraude en inbreuken op de beveiliging.
  • Landbouw: Precisielandbouw en agritech vertrouwen steeds meer op kunstmatige intelligentie om de kosten van het verbouwen van voedsel te verlagen en tegelijkertijd de opbrengsten en winst te verhogen.

Uitdagingen van geïntegreerde AI-computing

Hoewel geïntegreerde AI-computing veel belooft, brengt het ook zijn uitdagingen met zich mee, net als de meeste andere technologieën. Hier zijn de belangrijkste.

  1. Beschikbaarheid van modellen: Het is duidelijk dat er al een bestaand AI-model moet zijn dat het werk doet dat u nodig heeft. Anders moet u er een maken of een bestaand model aanpassen om aan uw behoeften te voldoen.
  2. Algoritme bias: Er zal altijd het probleem van algoritmebias zijn, en dit is vaak het geval wanneer u een model gebruikt dat door iemand anders is getraind. Trainingsgegevens kunnen bij wijze van spreken de geest van een AI corrumperen.
  3. Datakwaliteit: Garbage in en garbage out, geldt ook voor AI-operaties. Als u uw systeem voedt met gegevens van lage kwaliteit, verwacht dan geen wonder. Het is altijd aan jou om alle gegevens op te schonen en voor te bereiden die in een model gaan.
  4. Hardwarekosten: Tenzij u bijvoorbeeld een AI-service via een API gebruikt, heeft u een adequate hardware-installatie nodig om een ​​competent model te kunnen gebruiken. Zelfs online services brengen nog steeds kosten in rekening.

Geïntegreerd versus Cloud versus Edge AI

Een belangrijk punt om rekening mee te houden bij uw keuze voor een AI-model is de levering. U kunt het model in uw softwarecode insluiten, in de cloud of op de edge laten draaien. Elk van deze benaderingen heeft zijn voor- en nadelen, dus hier bekijken we ze nader.

  • Ingebedde AI: Het inbedden van de AI in uw softwarecode betekent dat alles wat u nodig heeft om het model uit te voeren, fysiek beschikbaar zal zijn op dezelfde computer waarop uw software draait. Deze aanpak heeft zo zijn verdiensten, zoals hoogbeveiligde applicaties of systemen die offline onafhankelijk moeten functioneren. Aan de andere kant hebben grote modellen mogelijk veel geheugen en verwerkingskracht nodig, inclusief GPU's, om te werken.
  • Door de cloud gehoste AI: Het hosten van je AI-model in de cloud is een andere leuke optie. De meeste AI-services worden sowieso in de cloud gehost, dus het is aan jou om te kiezen. De voordelen zijn onder meer lagere kosten en schaalbaarheid, terwijl de nadelen latentie en beveiligingsproblemen kunnen zijn.
  • Edge-gehoste AI: Voor tijdgevoelige toepassingen wilt u misschien ook uw in de cloud gehoste model beschikbaar maken op de edge. Cloud edge zijn datacenters die services aanbieden die dichter bij de locatie van de gebruiker liggen om de latentie te verminderen. De beschikbaarheid van edge-locaties is afhankelijk van de cloudprovider, dus het kan nodig zijn om rond te shoppen.

Eerste overwegingen voor AI-integratie

Voordat u doorgaat met het integreren van kunstmatige intelligentie in uw software, moet u enkele eerste overwegingen maken om u te helpen een product van hogere kwaliteit te ontwerpen dat u en anderen graag zullen gebruiken. Hier zijn enkele van deze belangrijke overwegingen.

  • User Interface: Nut en gebruiksgemak zijn twee factoren die de waarde van de meeste producten bepalen. En voor software wordt dit vaak bepaald door de gebruikersinterface. Krijgt de gebruiker toegang tot de AI via tekst, chat, spraak of visuele middelen? Worden de AI-verzoeken automatisch verwerkt of moet de gebruiker alles handmatig doen?
  • Modeltypes: Er zijn honderd-en-één AI-modellen en elk heeft zijn sterke en zwakke punten. Sommige zijn ontworpen voor afbeeldingen, terwijl andere zijn ontworpen om te schrijven. Wat ben je aan het bouwen en welk model beantwoordt daar het best aan? Is zo'n model al beschikbaar of moet je een nieuw model ontwikkelen?
  • Optimalisatie: Er zijn veel open-source AI-modellen die u kunt gebruiken en verfijnen om precies te functioneren zoals u wenst. Hoeveel optimalisatie en afstemming heb je nodig?
  • Beveiliging en gegevensprivacy: Krijgt u te maken met gevoelige informatie of zijn de beveiligingsbehoeften van de applicatie minimaal? Hoe zit het met gebruikersinformatie en hun veilige opslag?
  • Schaalbaarheid: Moet uw toepassing worden geschaald en kan het AI-model daarmee worden geschaald?

Hoe AI in software te integreren

Er zijn een paar stappen betrokken bij het integreren van AI-modellen of hun functies in softwaretoepassingen en het volgende is een algemeen overzicht van dit proces.

  1. Identificeer gebruiksgevallen: AI kan niet alles voor je doen. U moet specifiek gedefinieerde processen, taken of subroutines hebben waarbij de toepassing van machine-intelligentie een grote hulp zou zijn. U moet deze eerst identificeren en beslissen hoe u ze kunt bereiken met behulp van AI.
  2. Selecteer AI-techniek: Vervolgens moet u een selecteren AI-techniek of model dat het beste bij de klus past. Het kan een neuraal netwerk zijn, een zoek- en rangschikkingsbenadering, een Bayes-classificator, een naam voor entiteitsherkenning, een groot taalmodelOf een generatieve vijandige netwerk dat kan uw probleem het beste oplossen.
  3. Selecteer model Als je eenmaal een techniek hebt gekozen, is je volgende stap het vinden van een model dat een dergelijke techniek gebruikt dat je direct kunt integreren of eenvoudig kunt verfijnen om de resultaten te produceren die je nodig hebt. Hier is een mooie LLM-lijst om je op weg te helpen. Houd er rekening mee dat het niet vinden van een geschikt model betekent dat u er misschien een helemaal opnieuw moet bouwen.
  4. Gegevensverzameling en -voorbereiding: U hebt gegevens nodig om een ​​basismodel te verfijnen of om er een helemaal opnieuw te bouwen. Het verzamelen en voorbereiden van gegevens is dus ook belangrijk.
  5. Software-integratie: Deze stap kan bestaan ​​uit het gebruik van API-opdrachten om query's uit te voeren op een in de cloud gehost AI-model of het volledige model rechtstreeks in uw toepassing in te sluiten. De keuze is aan jou.
  6. De gebruikersinterface: De waarde van een tool hangt sterk af van het gebruiksgemak. Dit kan niet genoeg worden benadrukt. U wilt dat de AI-functies van uw toepassing zo gebruiksvriendelijk mogelijk zijn. Een krachtige applicatie die te ingewikkeld is om te gebruiken, heeft weinig waarde. Houd de gebruikersinterface dus eenvoudig en het programma intuïtief.
  7. Testen en valideren: Test het programma na de ontwikkeling en zorg ervoor dat alles naar behoren werkt.
  8. Implementeren: Zodra u tevreden bent met uw werk, schakelt u over naar de productiemodus en laat u de app los. U moet de prestaties nog steeds volgen en uitkijken naar verbeterpunten.
  9. Herhalen & verbeteren: Controleer regelmatig de prestaties van uw applicatie, gebruikersfeedback en nieuwe marktrealiteit om te zien wat u mogelijk moet verbeteren. Doe het dan en update de app.

Resources

  1. Google-samenwerkingsverband: Cloudservice voor ontwikkeling aangeboden door Google.
  2. tensorstroom: Open-source raamwerk voor machinaal leren.
  3. Azuur: Het cloudplatform van Microsoft met gratis aanbiedingen.
  4. Kaggle: Platform voor machine learning en datawetenschap met tal van tools.
  5. Tfleren: Een bibliotheek voor geavanceerde deep learning-projecten.
  6. IBM WatsonStudio: Cloudplatform van IBM.
  7. LLM-lijst: Een samengestelde lijst van grote taalmodellen.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Hier vindt u veelgestelde vragen over geïntegreerde AI-computing en -ontwikkeling.

V: Hoe kun je AI integreren in computers?

A: U kunt AI integreren door het model in te sluiten of een model in de cloud te openen via een API.

V: Wat zijn de voordelen van geïntegreerde AI-computing?

A: Geïntegreerde AI-computing kan de algehele productiviteit van een bedrijf verbeteren door de efficiëntie, nauwkeurigheid en snelle beslissingen te vergroten.

V: Is geïntegreerde AI-computing alleen weggelegd voor grote organisaties?

A: Nee, geïntegreerde AI-computing is niet voorbehouden aan grote organisaties, alleen omdat de beschikbaarheid van open-source AI-tools en betaalbare cloudservices het speelveld gelijk hebben gemaakt.

V: Welke vaardigheden zijn vereist om AI in software te integreren?

A: Je hebt vaardigheden nodig op het gebied van softwareontwikkeling, machine learning en data-analyse.

Conclusie

Geïntegreerde AI-computing zal industrieën blijven ontwrichten en ons leven veranderen, nu de mensheid aan de vooravond staat van een slimmere, productievere en onderling verbonden toekomst.

Dus als u eerder twijfels had over het integreren van kunstmatige intelligentie in uw bedrijfsproces of software, dan had u nu uw besluit moeten nemen. Omdat de dingen snel evolueren.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke is een computerliefhebber die graag een breed scala aan boeken leest. Hij heeft een voorkeur voor Linux boven Windows/Mac en gebruikt al jaren
Ubuntu sinds zijn begindagen. Je kunt hem op twitter vangen via bongotrax

Artikelen: 273

Technische spullen ontvangen

Tech trends, startup trends, reviews, online inkomsten, webtools en marketing een of twee keer per maand

Laat een reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd *