Integrert AI Computing: Utvikling av en smartere fremtid

Integrasjonen av kunstig intelligens inn i datasystemer driver en revolusjon som forstyrrer alle typer bransjer og skaper til og med nye markeder.

Enhver programvareapplikasjon kan øke sine evner med integrert AI. Fra automatisering av forretningsprosesser til å oppdage forretningsinnsikt og uredelige transaksjoner, fordelene er enorme.

Kunstig intelligens-modeller og deres tjenester er også tilgjengelig for alle. Så, dette innlegget ser på hva AI-integrasjon kan bety for bedriften eller dataapplikasjonen din, og hvordan du også kan utvikle en smartere fremtid.

Databehandling uten AI

En tradisjonell datamaskin gjør det enkelt å utføre beregninger i en mye raskere hastighet enn noe menneske kan gjøre på egen hånd, og det er dette som gir den kraften. En 1-MHz datamaskin kan utføre omtrent 1 million aritmetiske operasjoner per sekund, med noen som trenger mer enn én syklus for å fullføre. En 1-GHz datamaskin kan utføre 1 milliard operasjoner per sekund, og de med multi-CPUer vil multiplisere denne evnen i henhold til antall kjerner.

Å løse problemer på denne måten krever forståelse for problemstillingene og utvikling av programvare for å jobbe gjennom løsningene. Det måtte være en subrutine for å håndtere alle mulige scenarioer, og standardrutiner for uventede.

Denne tilnærmingen til programvareutvikling er ok og ofte effektiv til å få jobben gjort. Men det begrenser omfanget av hva utvikleren kan og ikke kan gjøre. For eksempel, mens du kan bruke den til raskt å identifisere de rundt 16.8 millioner forskjellene i heksadesimale bakgrunnsfarger som strekker seg fra svart (0x000000) til hvit (0xFFFFFF), og med relativt lite ressurser som forbrukes, vil du bli hardt presset til å bruke den samme metoden for å skille ansiktene til bare ti eller hundre mennesker.

Med andre ord, denne tradisjonelle tilnærmingen til problemløsning på datamaskinen fungerer bra når en eller noen få faktorer er involvert. Men når du programmessig må vurdere hundrevis eller tusenvis av forskjellige faktorer på et brøkdel av et sekund, blir en ny modell og utviklingstilnærming nødvendig. Og det er nettopp det kunstig intelligens tilbyr.

AI-løftet

Integrert AI-databehandling kombinerer den rå prosessorkraften til den tradisjonelle datamaskinen med de intelligente kognitive evnene til AI-algoritmer. Dette nye, smartere systemet gjør det mulig for datamaskiner å analysere enorme mengder data med mer letthet og hastighet enn et menneske noen gang kunne drømme om å gjøre, manuelt eller programmatisk.

AI-modeller gjør det enkelt å sammenligne så mange faktorer som nødvendig gjennom store datamengder. Det gjør det enkelt å effektivt identifisere og klassifisere mønstre i dataene, noe som fører til mer informerte beslutninger med menneskelignende intelligens.

Ved å overlate hoveddelen av identifiseringen og klassifiseringen av dataarbeidet til AI, kan utvikleren fokusere på det større bildet, fremskynde utviklingstiden og oppnå mye bedre resultater enn det ellers ville vært mulig uten hjelp av AI.

Applikasjoner på tvers av bransjer

Du kan integrere AI i datasystemer for å administrere arbeid i nesten alle bransjer. Her er noen av de populære markedene og bruksområdene.

• Finans: Fra generell markedsdataanalyse til svindeldeteksjon, porteføljestyring og algoritmisk handel, AI-støtte i finansmarkedene fortsetter å vokse.
• Helsevesen: AI brukes også i analysen av skanninger, som MR og røntgen for å oppdage avvik og sykdom. Videre kan forskere like mye utnytte AI-modeller for å fremskynde nye medikamentoppdagelser.
• Robotics: Fra produksjon til selvkjørende biler, personlig pleie og webroboter, revolusjonerer AI robotindustrien med flere og mer komplekse oppgaver som blir enklere å utføre. AI forbedrer datasyn, lokalisering og kartlegging, planlegging og kontroll, gjenstandsdeteksjon og evnen til å improvisere i usikre situasjoner.
• Detaljhandel: Anvendelsene av AI-teknologi i detaljhandelen varierer mye fra å gi personlige produktanbefalinger til demografisk analyse, kundeservice, lagerstyring, etterspørselsprognoser, prisoptimalisering og svindeloppdagelse.
• Trygghet: AI-modellers evne til raskt å analysere store datamengder gjør dem til ideelle komponenter i svindel- og sikkerhetsbruddsdeteksjonssystemer.
• Jordbruk: Presisjonslandbruk og agri-teknologi er i økende grad avhengig av kunstig intelligens for å redusere kostnadene ved å dyrke mat samtidig som det øker utbyttet og fortjenesten.

Utfordringer med integrert AI-databehandling

Mens integrert AI-databehandling tilbyr mange løfter, kommer den også med sine utfordringer, akkurat som de fleste andre teknologier. Her er de viktigste.

1. Modelltilgjengelighet: Det er klart at det må være en allerede eksisterende AI-modell som gjør jobben du trenger. Ellers må du opprette en eller endre en eksisterende modell for å møte dine behov.
2. Algoritme Bias: Det vil alltid være et problem med algoritmebias, og dette er ofte tilfellet når du bruker en modell som er trent av noen andre. Treningsdata kan ødelegge sinnet til en AI – så å si.
3. Datakvalitet: Søppel inn og søppel ut, holder også med AI-operasjoner. Hvis du mater systemet med data av lav kvalitet, så ikke forvent et mirakel. Det er alltid opp til deg å rense og klargjøre alle data som skal inn i en modell.
4. Maskinvarekostnader: Med mindre du bruker en AI-tjeneste gjennom en API, for eksempel, trenger du en tilstrekkelig maskinvareinstallasjon for å kjøre en kompetent modell. Selv nettjenester vil fortsatt kreve et gebyr.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Et viktig spørsmål å vurdere når du velger AI-modell er levering. Du kan enten bygge inn modellen i programvarekoden din, få den til å kjøre i skyen eller på kanten. Hver av disse tilnærmingene har sine fordeler og ulemper, så her er en nærmere titt på dem.

• Innebygd AI: Å bygge inn AI i programvarekoden betyr at alt du trenger for å kjøre modellen vil være fysisk tilgjengelig på den samme datamaskinen som kjører programvaren din. Denne tilnærmingen har sine fordeler, for eksempel høysikkerhetsapplikasjoner eller systemer som må fungere uavhengig offline. På minussiden kan store modeller kreve mye minne og prosessorkraft, inkludert GPUer, for å kjøre.
• Cloud Hosted AI: Å være vert for AI-modellen din på skyen er et annet fint alternativ. De fleste AI-tjenester er uansett nettskyvert, så det er opp til deg å velge. Fordelene inkluderer lavere kostnader og skalerbarhet, mens ulempene kan inkludere ventetid og sikkerhetsproblemer.
• Edge Hosted AI: For tidssensitive applikasjoner vil du kanskje i tillegg gjøre den skybaserte modellen tilgjengelig på kanten. Cloud edges er datasentre som tilbyr tjenester nærmere brukernes plassering for å redusere ventetiden. Tilgjengeligheten av kantplasseringer avhenger av skyleverandøren, så du må kanskje shoppe rundt.

Innledende vurderinger for AI-integrasjon

Før du går videre med å integrere kunstig intelligens i programvaren din, må du gjøre noen innledende vurderinger for å hjelpe deg med å designe et produkt av høyere kvalitet som du og andre vil sette pris på å bruke. Her er noen av disse hovedhensynene.

• Brukergrensesnitt: Nytte og brukervennlighet er to faktorer som bestemmer verdien av de fleste produkter. Og for programvare avgjøres dette ofte av brukergrensesnittet. Vil brukeren få tilgang til AI via tekst, chat, stemme eller visuelle midler? Behandles AI-forespørslene automatisk eller må brukeren gjøre alt manuelt?
• Modelltyper: Det er hundre og én AI-modeller der ute, og hver har sine styrker og svakheter. Noen er laget for bilder, mens andre er laget for å skrive. Hva bygger du og hvilken modell dekker det behovet best? Er en slik modell allerede tilgjengelig eller må du utvikle en ny?
• Optimalisering: Det er mange åpen kildekode AI-modeller som du kan ta og finjustere for å fungere akkurat slik du ønsker. Hvor mye optimalisering og finjustering trenger du?
• Sikkerhet og personvern: Kommer du til å forholde deg til sensitiv informasjon eller er applikasjonens sikkerhetsbehov minimale? Hva med brukerinformasjon og sikker lagring av dem?
• skalerbarhet: Må applikasjonen din skaleres og kan AI-modellen skaleres med den?

Hvordan integrere AI i programvare

Det er noen få trinn involvert i å integrere AI-modeller eller deres funksjoner i programvareapplikasjoner, og følgende er en generell oversikt over denne prosessen.

1. Identifiser brukstilfeller: AI kan ikke gjøre alt for deg. Du må ha spesifikt definerte prosesser, oppgaver eller subrutiner der bruk av maskinintelligens vil være til stor hjelp. Du må først identifisere disse og bestemme hvordan du skal oppnå dem ved hjelp av AI.
2. Velg AI-teknikk: Deretter må du velge en AI-teknikk eller modell som passer best til jobben. Det kan være et nevralt nettverk, søk og rangeringstilnærming, Bayes klassifiserer, kalt enhetsgjenkjenning, en stor språkmodellEller en generativ motstandernettverk som best kan løse problemet ditt.
3. Velg modell: Når du har bestemt deg for en teknikk, er neste steg å finne en modell som bruker en slik teknikk som du enten kan integrere direkte eller enkelt finjustere for å produsere de resultatene du trenger. Her er en fin LLM-liste for å starte deg. Husk at det å ikke finne en passende modell betyr at du kanskje må bygge en fra bunnen av.
4. Datainnsamling og forberedelse: Du trenger data for enten å finjustere en basismodell eller for å bygge en fra bunnen av. Så datainnsamling og forberedelse er også viktig.
5. Programvareintegrasjon: Dette trinnet kan innebære bruk av API-kommandoer for å spørre etter en skybasert AI-modell eller å bygge hele modellen direkte inn i applikasjonen din. Valget er ditt.
6. Brukergrensesnittet: Et verktøys verdi avhenger mye av dets brukervennlighet. Dette kan ikke overvurderes. Du vil at applikasjonens AI-funksjoner skal være så enkle å bruke som mulig. En kraftig applikasjon som er altfor komplisert å bruke er av liten verdi. Så hold brukergrensesnittet enkelt og programmet intuitivt.
7. Testing og validering: Test programmet etter utvikling og sørg for at alt fungerer som det skal.
8. Distribuer: Når du er fornøyd med arbeidet ditt, bytt til produksjonsmodus og slipp appen. Du må fortsatt overvåke ytelsen og se etter områder som kan forbedres.
9. Gjenta og forbedre: Se gjennom applikasjonens ytelse, brukertilbakemeldinger og nye markedsrealiteter regelmessig for å se hva du kanskje trenger å forbedre. Så gjør det og oppdater appen.

Ressurser

1. Google Collaboratory: Skytjeneste for utvikling levert av Google.
2. tensorflow: Rammeverk for maskinlæring med åpen kildekode.
3. Azure: Microsofts skyplattform med gratistilbud.
4. kaggle: Maskinlæring og datavitenskapsplattform med mange verktøy.
5. Tflearn: Et bibliotek for avanserte dyplæringsprosjekter.
6. IBM WatsonStudio: Skyplattform fra IBM.
7. LLM liste: En kuratert liste over store språkmodeller.

Ofte Stilte Spørsmål

Her er vanlige spørsmål om integrert AI-databehandling og utvikling.

Spørsmål: Hvordan kan du integrere AI i datamaskiner?

A: Du kan integrere AI ved enten å bygge inn modellen eller få tilgang til en modell i skyen gjennom en API.

Spørsmål: Hva er fordelene med integrert AI-databehandling?

A: Integrert AI-databehandling kan forbedre den generelle produktiviteten til en virksomhet ved å øke effektiviteten, nøyaktigheten og raske beslutninger.

Spørsmål: Er integrert AI-databehandling bare for store organisasjoner?

A: Nei, integrert AI-databehandling er ikke forbeholdt store organisasjoner bare fordi tilgjengeligheten av åpen kildekode AI-verktøy og rimelige skytjenester har utjevnet konkurransevilkårene.

Spørsmål: Hvilke ferdigheter kreves for å integrere AI i programvare?

A: Du trenger ferdigheter innen programvareutvikling, maskinlæring og dataanalyse.

Konklusjon

Integrert AI-databehandling vil fortsette å forstyrre industrier og endre livene våre, ettersom menneskeheten står på randen av en smartere, mer produktiv og sammenkoblet fremtid.

Så hvis du har vært i tvil om å integrere kunstig intelligens i forretningsprosessen eller programvaren din før, bør du ha bestemt deg nå. For ting utvikler seg raskt.