Zintegrowane przetwarzanie sztucznej inteligencji: rozwój mądrzejszej przyszłości

Integracja sztuczna inteligencja najnowszych computing systemy napędzają rewolucję, która zakłóca wszystkie rodzaje gałęzi przemysłu i tworzy nawet nowe rynki.

Każda aplikacja może zwiększyć swoje możliwości dzięki integracji AI. Od automatyzacji procesów biznesowych po odkrywanie spostrzeżeń biznesowych i fałszywych transakcji – korzyści są ogromne.

Modele sztucznej inteligencji i ich usługi są również dostępne dla każdego. Dlatego w tym poście omówiono, co integracja sztucznej inteligencji może oznaczać dla Twojej firmy lub aplikacji komputerowej i w jaki sposób Ty również możesz stworzyć inteligentniejszą przyszłość.

Obliczenia bez sztucznej inteligencji

Tradycyjny komputer ułatwia przeprowadzanie obliczeń w znacznie szybszym tempie, niż mógłby to zrobić każdy człowiek samodzielnie, i właśnie to daje jego moc. Komputer o częstotliwości 1 MHz może przeprowadzić około 1 miliona operacji arytmetycznych na sekundę, a wykonanie niektórych z nich wymaga więcej niż jednego cyklu. Komputer o częstotliwości 1 GHz może wykonać 1 miliard operacji na sekundę, a komputery z wieloma procesorami pomnożą tę zdolność w zależności od liczby rdzeni.

Rozwiązywanie problemów w ten sposób wymaga zrozumienia istniejących problemów i opracowania oprogramowania umożliwiającego znalezienie rozwiązań. Musiał istnieć podprogram zarządzający każdym możliwym scenariuszem oraz procedury domyślne dla nieoczekiwanych.

Takie podejście do rozwoju oprogramowania jest w porządku i często skutecznie wykonuje swoją pracę. Ogranicza jednak zakres tego, co deweloper może, a czego nie może zrobić. Na przykład, chociaż można go użyć do szybkiego zidentyfikowania około 16.8 miliona różnic w szesnastkowych kolorach tła, od czarnego (0x000000) do białego (0xFFFFFF), przy stosunkowo niewielkim zużyciu zasobów, będzie trudno zastosować to samo metodologii rozróżniania twarzy zaledwie dziesięciu lub stu osób.

Innymi słowy, to tradycyjne podejście do rozwiązywania problemów na komputerze sprawdza się dobrze, gdy w grę wchodzi jeden lub kilka czynników. Ale gdy trzeba programowo rozważyć setki lub tysiące różnych czynników w ułamku sekundy, konieczne staje się nowe podejście do modelu i programowania. I to właśnie oferuje sztuczna inteligencja.

Obietnica AI

Zintegrowane przetwarzanie AI łączy surową moc obliczeniową tradycyjnego komputera z inteligentnymi zdolnościami poznawczymi algorytmów AI. Ten nowy, inteligentniejszy system umożliwia komputerom analizowanie ogromnych ilości danych z większą łatwością i szybkością, niż człowiek mógłby sobie kiedykolwiek wyobrazić, ręcznie lub programowo.

Modele AI ułatwiają porównywanie dowolnej liczby czynników na podstawie dużych ilości danych. Ułatwia skuteczną identyfikację i klasyfikację wzorców w danych, co prowadzi do podejmowania bardziej świadomych decyzji z inteligencją podobną do ludzkiej.

Pozostawiając sztuczną inteligencję większość identyfikacji i klasyfikacji danych, programista może skupić się na szerszym obrazie, przyspieszyć czas programowania i osiągnąć znacznie lepsze wyniki, niż byłoby to możliwe bez pomocy sztucznej inteligencji.

Zastosowania w różnych branżach

Możesz zintegrować sztuczną inteligencję z systemami komputerowymi, aby zarządzać pracą w niemal każdej branży. Oto niektóre z popularnych rynków i zastosowań.

• Finanse: Od ogólnej analizy danych rynkowych po wykrywanie oszustw, zarządzanie portfelem i handel algorytmiczny – wsparcie sztucznej inteligencji na rynkach finansowych stale rośnie.
• Zdrowie: Sztuczną inteligencję stosuje się również do analizy skanów, takich jak MRI i zdjęcia rentgenowskie, w celu wykrywania anomalii i chorób. Co więcej, badacze mogą w równym stopniu wykorzystywać modele sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć odkrywanie nowych leków.
• Robotyka: Od produkcji po samochody autonomiczne, środki higieny osobistej i roboty internetowe – sztuczna inteligencja rewolucjonizuje przemysł robotyczny, sprawiając, że coraz bardziej złożone zadania stają się łatwiejsze do wykonania. Sztuczna inteligencja poprawia widzenie komputerowe, lokalizację i mapowanie, planowanie i kontrolę, wykrywanie obiektów oraz zdolność do improwizacji w niepewnych sytuacjach.
• Sprzedaż detaliczna: Zastosowania technologii AI w handlu detalicznym są bardzo zróżnicowane, od zapewniania spersonalizowanych rekomendacji produktów po analizę demograficzną, obsługę klienta, zarządzanie zapasami, prognozowanie popytu, optymalizację cen i wykrywanie oszustw.
• Bezpieczeństwo: Zdolność modeli sztucznej inteligencji do szybkiego analizowania dużych ilości danych czyni je idealnymi składnikami systemów wykrywania oszustw i naruszeń bezpieczeństwa.
• Rolnictwo: Rolnictwo precyzyjne i technologie rolnicze w coraz większym stopniu opierają się na sztucznej inteligencji, aby obniżyć koszty uprawy żywności, jednocześnie zwiększając plony i zyski.

Wyzwania zintegrowanego przetwarzania AI

Chociaż zintegrowane przetwarzanie sztucznej inteligencji oferuje wiele obietnic, wiąże się również z wyzwaniami, podobnie jak większość innych technologii. Oto najważniejsze.

1. Dostępność modelu: Oczywiście musi istnieć już istniejący model sztucznej inteligencji, który wykona potrzebną pracę. W przeciwnym razie będziesz musiał utworzyć nowy lub zmodyfikować istniejący model, aby spełnić Twoje potrzeby.
2. Błąd algorytmu: Zawsze będzie pojawiał się problem stronniczości algorytmu i często ma to miejsce, gdy używasz modelu wyszkolonego przez kogoś innego. Dane szkoleniowe mogą – że tak powiem – zepsuć umysł sztucznej inteligencji.
3. Jakość danych: Wprowadzanie i wyrzucanie śmieci, dotyczy to również operacji AI. Jeśli zasilasz swój system danymi niskiej jakości, nie spodziewaj się cudu. Oczyszczenie i przygotowanie wszystkich danych wprowadzanych do modelu zawsze należy do Ciebie.
4. Koszty sprzętu: Jeśli na przykład nie korzystasz z usługi AI za pośrednictwem interfejsu API, do uruchomienia kompetentnego modelu będziesz potrzebować odpowiedniej instalacji sprzętu. Nawet usługi online będą nadal pobierać opłaty.

Wbudowana vs Chmura Vs Edge AI

Jedną z ważnych kwestii, którą należy wziąć pod uwagę przy wyborze modelu AI, jest dostarczanie. Możesz osadzić model w kodzie oprogramowania, uruchomić go w chmurze lub na urządzeniu brzegowym. Każde z tych podejść ma swoje zalety i wady, dlatego przyjrzyjmy się im bliżej.

• Wbudowana sztuczna inteligencja: Osadzanie sztucznej inteligencji w kodzie oprogramowania oznacza, że ​​wszystko, czego potrzebujesz do uruchomienia modelu, będzie fizycznie dostępne na tym samym komputerze, na którym działa Twoje oprogramowanie. To podejście ma swoje zalety, takie jak aplikacje lub systemy o wysokim poziomie bezpieczeństwa, które muszą działać niezależnie w trybie offline. Wadą jest to, że duże modele mogą wymagać do działania dużej ilości pamięci i mocy obliczeniowej, w tym procesorów graficznych.
• AI hostowana w chmurze: Hostowanie modelu AI w chmurze to kolejna fajna opcja. Tak czy inaczej większość usług AI jest hostowana w chmurze, więc wybór należy do Ciebie. Korzyści obejmują niższe koszty i skalowalność, a wadami mogą być opóźnienia i problemy z bezpieczeństwem.
• Sztuczna inteligencja hostowana na krawędzi: W przypadku aplikacji, w których liczy się czas, możesz dodatkowo udostępnić model hostowany w chmurze na urządzeniu brzegowym. Krawędzie chmur to centra danych oferujące usługi bliżej lokalizacji użytkowników, aby zmniejszyć opóźnienia. Dostępność lokalizacji brzegowych zależy od dostawcy usług w chmurze, dlatego może być konieczne rozglądanie się.

Wstępne rozważania dotyczące integracji AI

Zanim przystąpisz do integracji sztucznej inteligencji ze swoim oprogramowaniem, musisz przeprowadzić pewne wstępne rozważania, które pomogą Ci zaprojektować produkt wyższej jakości, z którego Ty i inni będziecie zadowoleni. Oto niektóre z najważniejszych kwestii.

• Interfejs użytkownika: Użyteczność i łatwość użycia to dwa czynniki decydujące o wartości większości produktów. W przypadku oprogramowania często decyduje o tym interfejs użytkownika. Czy użytkownik uzyska dostęp do sztucznej inteligencji za pośrednictwem tekstu, czatu, głosu lub środków wizualnych? Czy żądania AI są przetwarzane automatycznie, czy też użytkownik musi robić wszystko ręcznie?
• Typy modeli: Istnieje sto jeden modeli sztucznej inteligencji, a każdy z nich ma swoje mocne i słabe strony. Niektóre są przeznaczone do obrazów, inne do pisania. Co budujesz i który model najlepiej spełnia te potrzeby? Czy taki model jest już dostępny, czy trzeba opracować nowy?
• Optymalizacja: Jest ich mnóstwo open-source Modele AI, które możesz wykorzystać i dostroić, aby działały dokładnie tak, jak sobie tego życzysz. Ile optymalizacji i dostrajania będziesz potrzebować?
• Bezpieczeństwo i prywatność danych: Czy będziesz mieć do czynienia z poufnymi informacjami, czy też wymagania dotyczące bezpieczeństwa aplikacji są minimalne? A co z informacjami o użytkownikach i ich bezpiecznym przechowywaniem?
• Skalowalność: Czy Twoja aplikacja będzie wymagała skalowania i czy model AI będzie mógł się z nią skalować?

Jak zintegrować sztuczną inteligencję z oprogramowaniem

Integracja modeli sztucznej inteligencji lub ich funkcji z aplikacjami obejmuje kilka etapów. Poniżej znajduje się ogólny przegląd tego procesu.

1. Zidentyfikuj przypadki użycia: AI nie może zrobić za ciebie wszystkiego. Musisz mieć szczegółowo zdefiniowane procesy, zadania lub podprogramy, w których zastosowanie inteligencji maszynowej byłoby bardzo pomocne. Najpierw musisz je zidentyfikować i zdecydować, jak je osiągnąć za pomocą sztucznej inteligencji.
2. Wybierz technikę AI: Następnie musisz wybrać Technika sztucznej inteligencji lub model, który najlepiej pasuje do wykonywanej pracy. Może to być sieć neuronowa, metoda wyszukiwania i rangowania, klasyfikator Bayesa, rozpoznawanie nazwanych jednostek, duży model językowy, Lub generatywna sieć kontradyktoryjna które najlepiej rozwiążą Twój problem.
3. Wybierz model: Po wybraniu techniki następnym krokiem jest znalezienie modelu wykorzystującego taką technikę, którą można bezpośrednio zintegrować lub łatwo dostroić, aby uzyskać potrzebne wyniki. Oto ładna lista LLM żeby cię zacząć. Pamiętaj, że brak odpowiedniego modelu może oznaczać konieczność zbudowania go od zera.
4. Gromadzenie i przygotowywanie danych: Będziesz potrzebować danych, aby dostroić model podstawowy lub zbudować go od zera. Dlatego ważne jest również gromadzenie i przygotowanie danych.
5. Integracja oprogramowania: ten krok może obejmować użycie poleceń API w celu wysłania zapytania do modelu AI hostowanego w chmurze lub bezpośredniego osadzenia całego modelu w aplikacji. Wybór nalezy do ciebie.
6. Interfejs użytkownika: Wartość narzędzia zależy w dużej mierze od łatwości jego użycia. Nie można tego przecenić. Chcesz, aby funkcje AI Twojej aplikacji były tak proste w użyciu, jak to tylko możliwe. Potężna aplikacja, która jest zbyt skomplikowana w obsłudze, ma niewielką wartość. Dlatego należy zachować prosty interfejs użytkownika, a program intuicyjny.
7. Testowanie i walidacja: Przetestuj program po jego opracowaniu i upewnij się, że wszystko działa tak, jak powinno.
8. Rozmieścić: Gdy będziesz zadowolony ze swojej pracy, przejdź do trybu produkcyjnego i zwolnij aplikację. Nadal będziesz musiał monitorować wydajność i szukać obszarów wymagających poprawy.
9. Powtarzaj i ulepszaj: regularnie przeglądaj wydajność aplikacji, opinie użytkowników i nowe realia rynkowe, aby zobaczyć, co możesz wymagać ulepszenia. Następnie załatw to i zaktualizuj aplikację.

Zasoby

1. Współpraca Google: Usługa w chmurze dla programistów świadczona przez Google.
2. Tensorflow: Struktura uczenia maszynowego typu open source.
3. Lazur: Platforma chmurowa firmy Microsoft z bezpłatnymi ofertami.
4. Kaggle: Uczenie maszynowe i nauka danych platforma z dużą ilością narzędzi.
5. Tflearn: Biblioteka dla zaawansowanych projektów głębokiego uczenia się.
6. IBM WatsonStudio: Platforma chmurowa firmy IBM.
7. Lista LLM: Wyselekcjonowana lista dużych modeli językowych.

Często Zadawane Pytania

Oto często zadawane pytania dotyczące zintegrowanych obliczeń i rozwoju sztucznej inteligencji.

P: Jak zintegrować sztuczną inteligencję z komputerami?

Odpowiedź: Możesz zintegrować sztuczną inteligencję, osadzając model lub uzyskując dostęp do modelu w chmurze za pośrednictwem interfejsu API.

P: Jakie są zalety zintegrowanego przetwarzania AI?

Odp.: Zintegrowane przetwarzanie sztucznej inteligencji może poprawić ogólną sytuację wydajność przedsiębiorstwa poprzez zwiększenie wydajności, dokładności i szybkości podejmowania decyzji.

P: Czy zintegrowane obliczenia AI są przeznaczone tylko dla dużych organizacji?

O: Nie, zintegrowane przetwarzanie sztucznej inteligencji nie jest zarezerwowane dla dużych organizacji tylko dlatego, że dostępność narzędzi sztucznej inteligencji typu open source i niedrogich usług w chmurze wyrównała szanse.

P: Jakie umiejętności są wymagane, aby zintegrować sztuczną inteligencję z oprogramowaniem?

Odp.: Będziesz potrzebować umiejętności w zakresie tworzenia oprogramowania, uczenia maszynowego i analizy danych.

Podsumowanie

Zintegrowane przetwarzanie sztucznej inteligencji będzie w dalszym ciągu zakłócać branże i zmieniać nasze życie, ponieważ ludzkość stoi u progu inteligentniejszej, bardziej produktywnej i wzajemnie połączonej przyszłości.

Jeśli więc miałeś wcześniej jakiekolwiek wątpliwości dotyczące integracji sztucznej inteligencji ze swoim procesem biznesowym lub oprogramowaniem, powinieneś już podjąć decyzję. Ponieważ sprawy szybko się rozwijają.