Computing AI integrat: dezvoltarea unui viitor mai inteligent

Integrarea inteligență artificială în sistemele de calcul conduce o revoluție care perturbă toate tipurile de industrii și creează chiar și noi piețe.

Orice aplicație software își poate spori capacitățile cu AI integrată. De la automatizarea proceselor de afaceri până la descoperirea de informații despre afaceri și tranzacții frauduloase, beneficiile sunt enorme.

Modelele de inteligență artificială și serviciile lor sunt, de asemenea, disponibile pentru toată lumea. Așadar, această postare analizează ce poate însemna integrarea AI pentru afacerea dvs. sau aplicația computerizată și cum puteți dezvolta și dvs. un viitor mai inteligent.

Calculul fără AI

Un computer tradițional ușurează efectuarea de calcule la un ritm mult mai rapid decât ar putea face orice om singur și acesta este ceea ce îi conferă puterea. Un computer de 1 MHz poate efectua aproximativ 1 milion de operații aritmetice pe secundă, unele având nevoie de mai mult de un ciclu pentru a fi finalizate. Un computer de 1 GHz poate efectua 1 miliard de operațiuni pe secundă, iar cei cu mai multe CPU-uri vor multiplica această capacitate în funcție de numărul lor de nuclee.

Rezolvarea problemelor în acest mod necesită o înțelegere a problemelor aflate la îndemână și dezvoltarea de software pentru a rezolva soluțiile. Trebuia să existe o subrutină pentru a gestiona fiecare scenariu posibil și rutine implicite pentru cele neașteptate.

Această abordare a dezvoltării de software este în regulă și adesea eficientă pentru a duce la bun sfârșit treaba. Dar limitează domeniul de aplicare a ceea ce dezvoltatorul poate și nu poate face. De exemplu, deși l-ați putea folosi pentru a identifica rapid diferențele de aproximativ 16.8 milioane de culori de fundal hexazecimale, de la negru (0x000000) la alb (0xFFFFFF) și cu resurse relativ puțin consumate, veți fi greu să aplicați aceeași metodologie pentru a distinge fețele a doar zece sau o sută de oameni.

Cu alte cuvinte, această abordare tradițională a rezolvării problemelor pe computer funcționează bine atunci când sunt implicați unul sau câțiva factori. Dar odată ce trebuie să luați în considerare în mod programatic sute sau mii de factori diferiți într-o fracțiune de secundă, atunci devine necesar un nou model și o abordare de dezvoltare. Și exact asta oferă inteligența artificială.

Promisiunea AI

Calculul AI integrat combină puterea brută de procesare a computerului tradițional cu abilitățile cognitive inteligente ale algoritmilor AI. Acest nou sistem, mai inteligent, permite computerelor să analizeze cantități mari de date cu mai multă ușurință și viteză decât ar putea visa vreodată un om, manual sau programatic.

Modelele AI facilitează compararea a cât mai mulți factori este necesar prin cantități mari de date. Ușurează identificarea și clasificarea eficientă a tiparelor în date, ceea ce duce la decizii mai informate cu inteligență umană.

Lăsând cea mai mare parte a activității de identificare și clasificare a datelor în seama AI, dezvoltatorul se poate concentra pe o imagine mai mare, poate accelera timpul de dezvoltare și poate obține rezultate mult mai bune decât ar fi fost posibil fără ajutorul AI.

Aplicații în diverse industrii

Puteți integra AI în sistemele de calcul pentru a gestiona munca în aproape fiecare industrie. Iată câteva dintre piețele și utilizările populare.

• finanțe: De la analiza generală a datelor de piață la detectarea fraudelor, gestionarea portofoliului și tranzacționarea algoritmică, suportul AI pe piețele financiare continuă să crească.
• Farmaceutice: AI se aplică și în analiza scanărilor, cum ar fi RMN și raze X pentru detectarea anomaliilor și bolilor. În plus, cercetătorii pot folosi în mod egal modelele AI pentru a accelera descoperirile de noi medicamente.
• Robotica: De la producție la mașini cu conducere autonomă, îngrijire personală și roboți web, AI revoluționează industria robotică, cu sarcini din ce în ce mai complexe devenind mai ușor de îndeplinit. AI îmbunătățește viziunea computerizată, localizarea și maparea, planificarea și controlul, detectarea obiectelor și capacitatea de a improviza în situații incerte.
• Comerț: Aplicațiile tehnologiei AI în spațiul de vânzare cu amănuntul variază foarte mult de la furnizarea de recomandări personalizate de produse până la analiză demografică, servicii pentru clienți, gestionarea stocurilor, prognoza cererii, optimizarea prețurilor și detectarea fraudei.
• Securitate: Capacitatea modelelor AI de a analiza rapid cantități mari de date le face componente ideale în sistemele de detectare a fraudelor și a încălcării securității.
• Agricultură: Agricultura de precizie și tehnologia agricolă se bazează din ce în ce mai mult pe inteligența artificială pentru a reduce costul cultivării alimentelor, sporind în același timp randamentele și profitul.

Provocări ale calculului AI integrat

În timp ce calculul AI integrat oferă multe promisiuni, vine și cu provocările sale, la fel ca majoritatea celorlalte tehnologii. Iată pe cele majore.

1. Disponibilitatea modelului: Evident, trebuie să existe deja un model AI care să facă munca de care aveți nevoie. În caz contrar, va trebui să creați unul sau să modificați un model existent pentru a vă satisface nevoile.
2. Disturbirea algoritmului: Va exista întotdeauna problema părtinirii algoritmului, iar acesta este adesea cazul când utilizați un model antrenat de altcineva. Datele de antrenament pot deteriora mintea unui AI – ca să spunem așa.
3. Calitatea datelor: Garbage in and garbage out, de asemenea, ține cu operațiunile AI. Dacă vă alimentați sistemul cu date de calitate scăzută, atunci nu vă așteptați la un miracol. Depinde întotdeauna de dvs. să curățați și să pregătiți toate datele care intră într-un model.
4. Costuri hardware: De exemplu, dacă nu utilizați un serviciu AI printr-un API, veți avea nevoie de o instalare hardware adecvată pentru a rula un model competent. Chiar și serviciile online vor percepe în continuare o taxă.

Embedded Vs Cloud Vs Edge AI

O problemă importantă de luat în considerare în alegerea modelului AI este livrarea. Puteți fie să încorporați modelul în codul software, să îl rulați în cloud sau pe margine. Fiecare dintre aceste abordări are avantajele și dezavantajele sale, așa că iată o privire mai atentă asupra lor.

• AI încorporat: Încorporarea AI în codul software înseamnă că tot ceea ce aveți nevoie pentru a rula modelul va fi disponibil fizic pe același computer care rulează software-ul dvs. Această abordare are meritele ei, cum ar fi aplicațiile de înaltă securitate sau sistemele care trebuie să funcționeze independent offline. În dezavantaj, modelele mari ar putea necesita multă memorie și putere de procesare, inclusiv GPU-uri, pentru a rula.
• AI găzduit în cloud: Găzduirea modelului dvs. AI pe cloud este o altă opțiune frumoasă. Majoritatea serviciilor AI sunt găzduite în cloud, oricum, așa că depinde de tine să alegi. Beneficiile includ costuri mai mici și scalabilitate, în timp ce dezavantajele pot include probleme de latență și securitate.
• Edge Hosted AI: Pentru aplicațiile sensibile la timp, este posibil să doriți să faceți suplimentar modelul dvs. găzduit în cloud disponibil pe margine. Edge-urile cloud sunt centre de date care oferă servicii mai aproape de locațiile utilizatorilor pentru a reduce latența. Disponibilitatea locațiilor de margine depinde de furnizorul de cloud, așa că poate fi necesar să faceți cumpărături.

Considerații inițiale pentru integrarea AI

Înainte de a continua cu integrarea inteligenței artificiale în software-ul dvs., va trebui să luați câteva considerații inițiale pentru a vă ajuta să proiectați un produs de calitate superioară pe care dumneavoastră și alții veți aprecia să îl utilizați. Iată câteva dintre aceste considerente majore.

• User Interface: Utilitatea și ușurința în utilizare sunt doi factori care determină valoarea majorității produselor. Și pentru software, acest lucru este adesea rezolvat de interfața sa de utilizator. Va accesa utilizatorul AI prin text, chat, voce sau mijloace vizuale? Solicitările AI sunt procesate automat sau utilizatorul trebuie să facă totul manual?
• Tipuri de modele: Există o sută și unu de modele AI și fiecare are punctele sale forte și punctele slabe. Unele sunt concepute pentru imagini, în timp ce altele sunt concepute pentru a scrie. Ce construiești și care model satisface cel mai bine această nevoie? Este deja disponibil un astfel de model sau trebuie să dezvoltați unul nou?
• Optimizare: Există o mulțime de modele AI open-source pe care le puteți lua și regla fin pentru a funcționa exact așa cum doriți. De câtă optimizare și ajustare veți avea nevoie?
• Securitate și confidențialitate a datelor: Veți avea de-a face cu informații sensibile sau nevoile de securitate ale aplicației sunt minime? Ce zici de informațiile despre utilizator și stocarea lor în siguranță?
• scalabilitate: Va trebui aplicația dvs. să se scaleze și modelul AI poate scala cu ea?

Cum se integrează AI în software

Există câțiva pași implicați în integrarea modelelor AI sau a caracteristicilor acestora în aplicațiile software, iar următoarea este o prezentare generală a acestui proces.

1. Identificați cazuri de utilizare: AI nu poate face totul pentru tine. Trebuie să aveți procese, sarcini sau subrutine definite în mod specific în care aplicarea inteligenței mașinii ar fi de mare ajutor. Mai întâi trebuie să le identificați și să decideți cum să le realizați folosind AI.
2. Selectați tehnica AI: În continuare, va trebui să selectați un Tehnica AI sau modelul care se potrivește cel mai bine jobului în cauză. Ar putea fi o rețea neuronală, abordare de căutare și clasare, clasificator Bayes, recunoaștere a entității numite, un model de limbaj mare, Sau un rețea contradictorie generativă care vă poate rezolva cel mai bine problema.
3. Selectați modelul: Odată ce v-ați hotărât cu o tehnică, următorul pas este să găsiți un model care să folosească o astfel de tehnică pe care să o puteți integra direct sau să o reglați cu ușurință pentru a produce rezultatele de care aveți nevoie. Iată o listă frumoasă de LLM să te începi. Rețineți că a nu găsi un model adecvat înseamnă că poate fi necesar să construiți unul de la zero.
4. Colectarea și pregătirea datelor: Veți avea nevoie de date fie pentru a regla fin un model de bază, fie pentru a construi unul de la zero. Deci, colectarea și pregătirea datelor sunt de asemenea importante.
5. Integrare software: Acest pas ar putea implica utilizarea comenzilor API pentru a interoga un model AI găzduit în cloud sau încorporarea directă a întregului model în aplicația dvs. Alegerea este a ta.
6. Interfața cu utilizatorul: Valoarea unui instrument depinde foarte mult de ușurința sa în utilizare. Acest lucru nu poate fi exagerat. Vrei ca funcțiile AI ale aplicației tale să fie cât mai ușor de utilizat. O aplicație puternică, care este prea complicată de utilizat, are puțină valoare. Deci, păstrați interfața simplă și programul intuitiv.
7. Testare și validare: Testați programul după dezvoltare și asigurați-vă că totul funcționează așa cum ar trebui.
8. Lansa: După ce sunteți mulțumit de munca dvs., treceți în modul producție și eliberați aplicația. În continuare va trebui să monitorizați performanța și să căutați zone de îmbunătățit.
9. Iterați și îmbunătățiți: examinați periodic performanța aplicației, feedbackul utilizatorilor și noile realități ale pieței pentru a vedea ce ați putea avea nevoie să îmbunătățiți. Apoi finalizați-l și actualizați aplicația.

Resurse

1. Google Collaboratory: Serviciu cloud pentru dezvoltare oferit de Google.
2. flux tensor: cadru de învățare automată open-source.
3. Azuriu: platforma cloud a Microsoft cu oferte gratuite.
4. Kaggle: Platformă de învățare automată și știință a datelor cu o mulțime de instrumente.
5. Tflearn: O bibliotecă pentru proiecte avansate de învățare profundă.
6. IBM WatsonStudio: Platformă cloud de la IBM.
7. Lista LLM: O listă îngrijită de modele mari de limbaj.

Întrebări frecvente

Aici sunt întrebări frecvente despre calculul și dezvoltarea AI integrate.

Î: Cum poți integra AI în computere?

R: Puteți integra AI fie prin încorporarea modelului, fie accesând un model în cloud printr-un API.

Î: Care sunt beneficiile calculului AI integrat?

R: Calculul AI integrat poate îmbunătăți productivitatea generală a unei afaceri prin creșterea eficienței, acurateței și a deciziilor rapide.

Î: Computingul AI integrat este doar pentru organizații mari?

R: Nu, calculul AI integrat nu este rezervat organizațiilor mari doar pentru că disponibilitatea instrumentelor AI open-source și a serviciilor cloud accesibile au echivalat condițiile de joc.

Î: Ce abilități sunt necesare pentru a integra AI în software?

R: Veți avea nevoie de abilități în dezvoltarea de software, învățarea automată și analiza datelor.

Concluzie

Calculul AI integrat va continua să perturbe industriile și să ne schimbe viețile, deoarece umanitatea se află în pragul unui viitor mai inteligent, mai productiv și interconectat.

Deci, dacă ați avut vreo îndoială cu privire la integrarea inteligenței artificiale în procesul de afaceri sau în software-ul dvs., atunci ar fi trebuit să vă hotărâți până acum. Pentru că lucrurile evoluează rapid.