Интегрированные вычисления с искусственным интеллектом: создание более разумного будущего

Интеграция искусственный интеллект в вычисление системы приводят к революции, которая разрушает все виды отраслей и создает даже новые рынки.

Любое программное приложение может расширить свои возможности с помощью встроенного AI. Преимущества огромны: от автоматизации бизнес-процессов до обнаружения бизнес-информации и мошеннических транзакций.

Модели искусственного интеллекта и их услуги также доступны всем. Итак, в этом посте рассматривается, что интеграция ИИ может означать для вашего бизнеса или компьютерных приложений, и как вы тоже можете построить более интеллектуальное будущее.

Вычисления без ИИ

Традиционный компьютер позволяет легко проводить вычисления с гораздо большей скоростью, чем любой человек мог бы сделать это самостоятельно, и в этом его сила. Компьютер с тактовой частотой 1 МГц может выполнять около 1 миллиона арифметических операций в секунду, причем для выполнения некоторых из них требуется более одного цикла. Компьютер с тактовой частотой 1 ГГц может выполнять 1 миллиард операций в секунду, а компьютеры с несколькими процессорами умножат эту способность в зависимости от количества ядер.

Решение проблем таким образом требует понимания существующих проблем и разработки программного обеспечения для работы с решениями. Должна была быть подпрограмма для управления всеми возможными сценариями и стандартные процедуры для непредвиденных ситуаций.

Такой подход к разработка программного обеспечения это нормально и зачастую эффективно при выполнении работы. Но это ограничивает объем того, что может и не может сделать разработчик. Например, хотя вы можете использовать его для быстрого определения около 16.8 миллионов различий в шестнадцатеричных цветах фона в диапазоне от черного (0x000000) до белого (0xFFFFFF), и при относительно небольшом потреблении ресурсов, вам будет сложно применить то же самое методика распознавания лиц всего десяти или ста человек.

Другими словами, этот традиционный подход к решению задач на компьютере хорошо работает, когда задействованы один или несколько факторов. Но как только вам приходится программно учитывать сотни или тысячи различных факторов за доли секунды, становится необходимой новая модель и подход к разработке. И это именно то, что предлагает искусственный интеллект.

Обещание ИИ

Интегрированные вычисления ИИ сочетают в себе грубую вычислительную мощность традиционного компьютера с интеллектуальными когнитивными способностями алгоритмов ИИ. Эта новая, более интеллектуальная система позволяет компьютерам анализировать огромные объемы данных с большей легкостью и скоростью, чем человек мог бы когда-либо мечтать, вручную или программно.

Модели ИИ позволяют легко сравнивать столько факторов, сколько необходимо, с помощью больших объемов данных. Это позволяет легко выявлять и классифицировать шаблоны в данных, что приводит к более обоснованным решениям с интеллектом, подобным человеческому.

Оставив основную часть работы по идентификации и классификации данных ИИ, разработчик может сосредоточиться на более широкой картине, ускорить время разработки и добиться гораздо лучших результатов, чем это было бы возможно без помощи ИИ.

Применение в различных отраслях

Вы можете интегрировать ИИ в вычислительные системы для управления работой практически в любой отрасли. Вот некоторые из популярных рынков и вариантов использования.

Финансы: От общего анализа рыночных данных до обнаружения мошенничества, управления портфелем и алгоритмической торговли — поддержка ИИ на финансовых рынках продолжает расти.
Здоровье: ИИ также применяется при анализе сканов, таких как МРТ и рентген, для выявления аномалий и заболеваний. Кроме того, исследователи могут в равной степени использовать модели ИИ для ускорения открытия новых лекарств.
Робототехника: от производства до беспилотных автомобилей, средств личной гигиены и веб-роботов, искусственный интеллект революционизирует индустрию робототехники, и все более и более сложные задачи становятся проще для выполнения. ИИ улучшает компьютерное зрение, локализацию и картирование, планирование и контроль, обнаружение объектов и способность импровизировать в неопределенных ситуациях.
Ритейл: Применение технологии ИИ в сфере розничной торговли широко варьируется от предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам до демографического анализа, обслуживания клиентов, управления запасами, прогнозирования спроса, оптимизации цен и обнаружения мошенничества.
Безопасность: способность моделей ИИ быстро анализировать большие объемы данных делает их идеальными компонентами в системах обнаружения мошенничества и нарушений безопасности.
Сельское хозяйство: Точное земледелие и агротехнологии все больше полагаются на искусственный интеллект для снижения затрат на выращивание продуктов питания при одновременном повышении урожайности и прибыли.

Проблемы интегрированных вычислений ИИ

Хотя интегрированные вычисления с искусственным интеллектом предлагают многообещающие результаты, они также сопряжены со своими проблемами, как и большинство других технологий. Вот основные.

Доступность модели: Очевидно, должна быть уже существующая модель ИИ, которая выполняет нужную вам работу. В противном случае вам придется создать новую или изменить существующую модель в соответствии с вашими потребностями.
Смещение алгоритма: Всегда будет проблема смещения алгоритма, и это часто бывает, когда вы используете модель, обученную кем-то другим. Обучающие данные могут, так сказать, испортить разум ИИ.
Качество данных: Мусор на входе и выходе, также работает с операциями ИИ. Если вы кормите свою систему некачественными данными, то не ждите чуда. Вы всегда должны очищать и подготавливать все данные, поступающие в модель.
Затраты на оборудование: Если вы, например, не используете службу ИИ через API, вам потребуется установка адекватного оборудования для запуска компетентной модели. Даже онлайн-сервисы по-прежнему будут взимать плату.

Встроенные, облачные, периферийные ИИ

Одним из важных вопросов, который следует учитывать при выборе модели ИИ, является доставка. Вы можете встроить модель в программный код, запустить ее в облаке или на периферии. У каждого из этих подходов есть свои плюсы и минусы, поэтому рассмотрим их подробнее.

Встроенный ИИ: встраивание ИИ в код вашего программного обеспечения означает, что все, что вам нужно для запуска модели, будет физически доступно на том же компьютере, на котором запущено ваше программное обеспечение. У этого подхода есть свои преимущества, например приложения с высоким уровнем безопасности или системы, которые должны функционировать независимо в автономном режиме. С другой стороны, для работы больших моделей может потребоваться много памяти и вычислительной мощности, включая графические процессоры.
Облачный ИИ: Размещение вашей модели ИИ в облаке — еще один хороший вариант. В любом случае, большинство сервисов ИИ размещены в облаке, так что выбор за вами. Преимущества включают более низкие затраты и масштабируемость, а недостатки могут включать задержку и проблемы с безопасностью.
Пограничный ИИ: для приложений, чувствительных ко времени, вы можете дополнительно сделать модель, размещенную в облаке, доступной на периферии. Облачные границы — это центры обработки данных, предлагающие услуги ближе к местоположению пользователей, чтобы уменьшить задержку. Доступность периферийных местоположений зависит от облачного провайдера, поэтому вам, возможно, придется поискать.

Первоначальные соображения по интеграции ИИ

Прежде чем вы приступите к интеграции искусственного интеллекта в свое программное обеспечение, вам нужно будет сделать некоторые начальные выводы, которые помогут вам разработать более качественный продукт, который вам и другим будет приятно использовать. Вот некоторые из этих основных соображений.

Пользовательский интерфейс: Полезность и простота использования — два фактора, определяющие ценность большинства продуктов. А для программного обеспечения это часто решается его пользовательским интерфейсом. Будет ли пользователь получать доступ к ИИ через текст, чат, голос или визуальные средства? Запросы ИИ обрабатываются автоматически или пользователю приходится делать все вручную?
Типы моделей: Существует сто одна модель ИИ, и у каждой есть свои сильные и слабые стороны. Некоторые предназначены для изображений, а другие предназначены для письма. Что вы строите и какая модель лучше всего удовлетворяет эту потребность? Такая модель уже есть или нужно разработать новую?
Оптимизация: Есть много открытые источники Модели искусственного интеллекта, которые вы можете взять и настроить так, чтобы они работали именно так, как вы хотите. Насколько вам потребуется оптимизация и тонкая настройка?
Безопасность и конфиденциальность данных: Будете ли вы иметь дело с конфиденциальной информацией или требования безопасности приложения минимальны? Как насчет информации о пользователях и их безопасном хранении?
Масштабируемость: нужно ли масштабировать ваше приложение и может ли модель ИИ масштабироваться вместе с ним?

Как интегрировать ИИ в программное обеспечение

Есть несколько шагов, связанных с интеграцией моделей ИИ или их функций в программные приложения, и ниже приводится общий обзор этого процесса.

Определите варианты использования: ИИ не может делать все за вас. У вас должны быть специально определенные процессы, задачи или подпрограммы, в которых применение машинного интеллекта может оказаться очень полезным. Сначала вам нужно определить их и решить, как их выполнить с помощью ИИ.
Выберите технику ИИ: Далее вам нужно будет выбрать Техника ИИ или модель, которая лучше всего подходит для выполняемой работы. Это может быть нейронная сеть, метод поиска и ранжирования, байесовский классификатор, распознавание именованных сущностей, большая языковая модельИли порождающая состязательная сеть который может наилучшим образом решить вашу проблему.
Выберите модель: После того, как вы определились с методом, ваш следующий шаг — найти модель, в которой используется такой метод, который вы можете либо интегрировать напрямую, либо легко настроить для получения нужных вам результатов. Вот хороший список LLM чтобы начать вас. Имейте в виду, что если вы не найдете подходящей модели, вам, возможно, придется создавать ее с нуля.
Сбор и подготовка данных: вам понадобятся данные либо для точной настройки базовой модели, либо для ее создания с нуля. Таким образом, сбор и подготовка данных также важны.
Интеграция программного обеспечения: этот шаг может включать использование команд API для запроса модели ИИ, размещенной в облаке, или непосредственное встраивание всей модели в ваше приложение. Выбор ваш.
Пользовательский интерфейс: ценность инструмента во многом зависит от простоты его использования. Это невозможно переоценить. Вы хотите, чтобы функции искусственного интеллекта вашего приложения были максимально простыми в использовании. Мощное приложение, которое слишком сложно в использовании, не имеет большой ценности. Таким образом, пользовательский интерфейс должен быть простым, а программа интуитивно понятной.
Тестирование и проверка: Протестируйте программу после разработки и убедитесь, что все работает как надо.
Развертывание: как только вы будете удовлетворены своей работой, переключитесь в рабочий режим и запустите приложение. Вам по-прежнему нужно будет следить за производительностью и искать области для улучшения.
Повторяйте и улучшайте: регулярно проверяйте производительность вашего приложения, отзывы пользователей и новые рыночные реалии, чтобы увидеть, что вам может понадобиться улучшить. Затем сделайте это и обновите приложение.

Полезные ресурсы

Совместная работа Google: облачный сервис для разработки, предоставляемый Google.
Tensorflow: платформа машинного обучения с открытым исходным кодом.
Лазурный: облачная платформа Microsoft с бесплатными предложениями.
Kaggle: Машинное обучение и наука о данных платформа с множеством инструментов.
узнать: библиотека для продвинутых проектов глубокого обучения.
Студия IBM Watson: Облачная платформа от IBM.
Список магистров права: тщательно подобранный список больших языковых моделей.

Часто задаваемые вопросы

Здесь представлены часто задаваемые вопросы об интегрированных вычислениях и разработке ИИ.

В: Как вы можете интегрировать ИИ в компьютеры?

О: Вы можете интегрировать ИИ, внедрив модель или получив доступ к модели в облаке через API.

Вопрос: Каковы преимущества интегрированных вычислений ИИ?

Ответ: Интегрированные вычисления с использованием искусственного интеллекта могут улучшить общее производительность бизнеса за счет повышения эффективности, точности и скорости принятия решений.

В: Интегрированные вычисления ИИ предназначены только для крупных организаций?

О: Нет, интегрированные вычисления ИИ предназначены не только для крупных организаций, потому что доступность инструментов ИИ с открытым исходным кодом и доступных облачных сервисов уравняли правила игры.

В: Какие навыки необходимы для интеграции ИИ в программное обеспечение?

О: Вам потребуются навыки разработки программного обеспечения, машинного обучения и анализа данных.

Заключение

Интегрированные вычисления с искусственным интеллектом будут продолжать разрушать отрасли и менять нашу жизнь, поскольку человечество стоит на пороге более умного, более продуктивного и взаимосвязанного будущего.

Итак, если у вас раньше были сомнения по поводу интеграции искусственного интеллекта в ваш бизнес-процесс или программное обеспечение, то вы уже должны были принять решение. Потому что события развиваются быстро.