Integrirano računalništvo z umetno inteligenco: razvoj pametnejše prihodnosti

Integracija Umetna inteligenca v računalniške sisteme poganja revolucijo, ki moti vse vrste industrij in ustvarja celo nove trge.

Vsaka programska aplikacija lahko poveča svoje zmogljivosti z integriranim AI. Prednosti so ogromne, od avtomatizacije poslovnih procesov do odkrivanja poslovnih vpogledov in goljufivih transakcij.

Vsem so na voljo tudi modeli umetne inteligence in njihove storitve. Ta objava torej obravnava, kaj lahko integracija AI pomeni za vaše podjetje ali računalniško aplikacijo in kako lahko tudi vi razvijete pametnejšo prihodnost.

Računalništvo brez umetne inteligence

Tradicionalni računalnik omogoča enostavno izvajanje izračunov veliko hitreje, kot bi jih vsak človek lahko naredil sam, in to je tisto, kar mu daje moč. 1-MHz računalnik lahko izvede približno 1 milijon aritmetičnih operacij na sekundo, pri čemer nekateri potrebujejo več kot en cikel za dokončanje. Računalnik z 1 GHz lahko izvaja 1 milijardo operacij na sekundo in tisti z več procesorji bodo to zmogljivost pomnožili glede na število svojih jeder.

Reševanje problemov na ta način zahteva razumevanje problematike in razvoj programske opreme za delo skozi rešitve. Morala je obstajati podprogram za upravljanje vseh možnih scenarijev in privzete rutine za nepričakovane.

Ta pristop k razvoju programske opreme je v redu in pogosto učinkovit pri opravljanju dela. Vendar omejuje obseg tega, kar lahko razvijalec naredi in česa ne. Na primer, čeprav bi ga lahko uporabili za hitro prepoznavanje približno 16.8 milijona razlik v šestnajstiških barvah ozadja, ki segajo od črne (0x000000) do bele (0xFFFFFF), in z razmeroma malo porabljenih sredstev, boste težko uporabili isto metodologijo pri razlikovanju obrazov samo desetih ali sto ljudi.

Z drugimi besedami, ta tradicionalni pristop k reševanju težav na računalniku dobro deluje, ko je vpleten eden ali več dejavnikov. Ko pa morate programsko upoštevati na stotine ali tisoče različnih dejavnikov v delčku sekunde, postaneta potrebna nov model in razvojni pristop. In prav to ponuja umetna inteligenca.

Obljuba AI

Integrirano računalništvo z umetno inteligenco združuje surovo procesorsko moč tradicionalnega računalnika z inteligentnimi kognitivnimi sposobnostmi algoritmov umetne inteligence. Ta novi, pametnejši sistem omogoča računalnikom, da analizirajo ogromne količine podatkov z večjo lahkoto in hitrostjo, kot si človek sploh lahko sanja, ročno ali programsko.

Modeli umetne inteligence olajšajo primerjavo toliko dejavnikov, kolikor je potrebno, z velikimi količinami podatkov. Omogoča preprosto prepoznavanje in razvrščanje vzorcev v podatkih, kar vodi do bolj informiranih odločitev s človeško inteligenco.

Če glavnino identifikacije in klasifikacije podatkov prepusti AI, se lahko razvijalec osredotoči na širšo sliko, pospeši razvojni čas in doseže veliko boljše rezultate, kot bi sicer bilo mogoče brez pomoči AI.

Aplikacije v panogah

Umetno inteligenco lahko integrirate v računalniške sisteme za upravljanje dela v skoraj vseh panogah. Tukaj je nekaj priljubljenih trgov in uporab.

• finance: Od splošne analize tržnih podatkov do odkrivanja goljufij, upravljanja portfelja in algoritemskega trgovanja, podpora AI na finančnih trgih še naprej raste.
• Zdravstveno varstvo: AI se uporablja tudi pri analizi skeniranj, kot so MRI in rentgenski žarki za odkrivanje anomalij in bolezni. Poleg tega lahko raziskovalci enako izkoristijo modele umetne inteligence za pospešitev novih odkritij zdravil.
• Robotika: Od proizvodnje do samovozečih avtomobilov, osebne nege in spletnih robotov, umetna inteligenca spreminja robotsko industrijo z vedno bolj zapletenimi nalogami, ki postajajo lažje izvedljive. Umetna inteligenca izboljšuje računalniški vid, lokalizacijo in kartiranje, načrtovanje in nadzor, zaznavanje objektov in sposobnost improvizacije v negotovih situacijah.
• Maloprodaja: Uporaba tehnologije umetne inteligence v maloprodajnem prostoru se zelo razlikuje od zagotavljanja prilagojenih priporočil za izdelke do demografske analize, storitev za stranke, upravljanja zalog, napovedovanja povpraševanja, optimizacije cen in odkrivanja goljufij.
• Varnost: Zaradi zmožnosti AI modelov, da hitro analizirajo velike količine podatkov, so idealne komponente v sistemih za odkrivanje prevar in vdorov v varnost.
• Kmetijstvo: Precizno kmetovanje in agrotehnologija se vse bolj zanašata na umetno inteligenco za zmanjšanje stroškov pridelave hrane, hkrati pa povečujeta donos in dobiček.

Izzivi integriranega računalništva z umetno inteligenco

Čeprav integrirano računalništvo z umetno inteligenco ponuja veliko obljub, ima tudi svoje izzive, tako kot večina drugih tehnologij. Tukaj so glavne.

1. Razpoložljivost modela: Očitno mora obstajati že obstoječi model AI, ki opravi delo, ki ga potrebujete. V nasprotnem primeru ga boste morali ustvariti ali spremeniti obstoječi model, da bo ustrezal vašim potrebam.
2. Pristranskost algoritma: Vedno bo obstajalo vprašanje pristranskosti algoritmov in to se pogosto zgodi, ko uporabljate model, ki ga je usposobil nekdo drug. Podatki o usposabljanju lahko pokvarijo um AI – tako rekoč.
3. Kakovost podatkov: Smeti notri in ven, velja tudi za operacije AI. Če napajate svoj sistem s podatki nizke kakovosti, potem ne pričakujte čudeža. Vedno je na vas, da očistite in pripravite vse podatke, ki gredo v model.
4. Stroški strojne opreme: Če na primer ne uporabljate storitve umetne inteligence prek API-ja, boste za zagon kompetentnega modela potrebovali ustrezno namestitev strojne opreme. Tudi spletne storitve bodo še vedno zaračunavale pristojbino.

Vgrajeni Vs Cloud Vs Edge AI

Eno pomembno vprašanje, ki ga morate upoštevati pri izbiri modela AI, je dostava. Model lahko bodisi vdelate v svojo programsko kodo, ga pustite izvajati v oblaku ali na robu. Vsak od teh pristopov ima svoje prednosti in slabosti, zato si jih podrobneje oglejmo.

• Vgrajen AI: Vdelava umetne inteligence v programsko kodo pomeni, da bo vse, kar potrebujete za zagon modela, fizično na voljo v istem računalniku, v katerem se izvaja vaša programska oprema. Ta pristop ima svoje prednosti, kot so visokovarne aplikacije ali sistemi, ki morajo delovati neodvisno brez povezave. Po drugi strani pa lahko veliki modeli za delovanje potrebujejo veliko pomnilnika in procesorske moči, vključno z grafičnimi procesorji.
• Umetna inteligenca, ki gostuje v oblaku: Gostovanje vašega modela AI v oblaku je še ena dobra možnost. Večina storitev AI gostuje v oblaku, tako da je na vas, da izberete. Prednosti vključujejo nižje stroške in razširljivost, slabosti pa lahko vključujejo zakasnitev in varnostne pomisleke.
• Edge Hosted AI: Za aplikacije, ki so časovno občutljive, boste morda želeli dodatno dati svoj model, ki gostuje v oblaku, na voljo na robu. Robovi v oblaku so podatkovni centri, ki ponujajo storitve bližje lokacijam uporabnikov, da zmanjšajo zakasnitev. Razpoložljivost robnih lokacij je odvisna od ponudnika oblaka, zato boste morda morali malo poiskati.

Začetni premisleki za integracijo AI

Preden nadaljujete z integracijo umetne inteligence v svojo programsko opremo, boste morali narediti nekaj začetnih premislekov, ki vam bodo pomagali oblikovati izdelek višje kakovosti, ki ga boste vi in ​​drugi cenili. Tukaj je nekaj teh glavnih premislekov.

• Uporabniški vmesnik: Uporabnost in enostavna uporaba sta dejavnika, ki določata vrednost večine izdelkov. Pri programski opremi je to pogosto rešeno z uporabniškim vmesnikom. Ali bo uporabnik dostopal do AI prek besedila, klepeta, glasu ali vizualnih sredstev? Ali se zahteve AI obdelujejo samodejno ali mora uporabnik vse narediti ročno?
• Vrste modelov: Obstaja sto in en model AI in vsak ima svoje prednosti in slabosti. Nekateri so zasnovani za slike, drugi pa za pisanje. Kaj gradite in kateri model najbolje zadovoljuje to potrebo? Ali je tak model že na voljo ali morate razviti novega?
• optimizacija: Obstaja veliko odprtokodnih modelov umetne inteligence, ki jih lahko vzamete in natančno prilagodite, da bodo delovali točno tako, kot želite. Koliko optimizacije in natančnega prilagajanja boste potrebovali?
• Varnost in zasebnost podatkov: Boste imeli opravka z občutljivimi informacijami ali so varnostne potrebe aplikacije minimalne? Kaj pa uporabniški podatki in njihovo varno shranjevanje?
• Prilagodljivost: Ali se bo vaša aplikacija morala prilagajati in ali se lahko model AI prilagaja z njo?

Kako integrirati AI v programsko opremo

Pri integraciji modelov AI ali njihovih funkcij v programske aplikacije je vključenih nekaj korakov, spodaj pa je splošen pregled tega postopka.

1. Prepoznajte primere uporabe: AI ne more storiti vsega namesto vas. Imeti morate natančno definirane procese, naloge ali podprograme, kjer bi bila uporaba strojne inteligence v veliko pomoč. Najprej jih morate identificirati in se odločiti, kako jih doseči z uporabo AI.
2. Izberite tehniko AI: Nato boste morali izbrati AI tehnika ali model, ki najbolj ustreza delu, ki ga opravljate. Lahko bi bila nevronska mreža, pristop iskanja in razvrščanja, Bayesov klasifikator, prepoznavanje imenovanih entitet, velik jezikovni modelAli generativno kontradiktorno omrežje ki lahko najbolje reši vaš problem.
3. Izberite model: Ko se odločite za tehniko, je vaš naslednji korak, da poiščete model, ki uporablja takšno tehniko, ki jo lahko neposredno integrirate ali enostavno prilagodite, da ustvarite rezultate, ki jih potrebujete. Tukaj je lep seznam LLM da te začnem. Upoštevajte, da če ne najdete ustreznega modela, ga boste morda morali zgraditi iz nič.
4. Zbiranje in priprava podatkov: Podatke boste potrebovali bodisi za natančno nastavitev osnovnega modela bodisi za izdelavo novega iz nič. Zato sta pomembna tudi zbiranje in priprava podatkov.
5. Integracija programske opreme: Ta korak lahko vključuje uporabo ukazov API za poizvedovanje po modelu AI, ki gostuje v oblaku, ali neposredno vdelavo celotnega modela v vašo aplikacijo. Izbira je vaša.
6. Uporabniški vmesnik: Vrednost orodja je zelo odvisna od njegove enostavnosti uporabe. Tega ni mogoče preceniti. Želite, da so funkcije umetne inteligence vaše aplikacije kar se da enostavne za uporabo. Zmogljiva aplikacija, ki je preveč zapletena za uporabo, nima velike vrednosti. Torej naj bo uporabniški vmesnik preprost in program intuitiven.
7. Testiranje in validacija: Testirajte program po razvoju in se prepričajte, da vse deluje, kot mora.
8. uvajanje: Ko ste zadovoljni s svojim delom, preklopite v produkcijski način in sprostite aplikacijo. Še vedno boste morali spremljati uspešnost in iskati področja, ki jih je treba izboljšati.
9. Ponovi in ​​izboljšaj: Redno pregledujte delovanje svoje aplikacije, povratne informacije uporabnikov in novo tržno realnost, da vidite, kaj bi morda morali izboljšati. Nato opravite in posodobite aplikacijo.

viri

1. Googlovo sodelovanje: storitev v oblaku za razvoj, ki jo zagotavlja Google.
2. Tenzorski tok: Ogrodje odprtokodnega strojnega učenja.
3. Azure: Microsoftova platforma v oblaku z brezplačnimi ponudbami.
4. Kaggle: platforma za strojno učenje in podatkovno znanost z veliko orodji.
5. Tflearn: Knjižnica za napredne projekte globokega učenja.
6. IBM WatsonStudio: Oblačna platforma podjetja IBM.
7. LLM seznam: izbran seznam velikih jezikovnih modelov.

Pogosto zastavljena vprašanja

Tukaj so pogosta vprašanja o integriranem računalništvu in razvoju AI.

V: Kako lahko integrirate AI v računalnike?

O: AI lahko integrirate tako, da vdelate model ali dostopate do modela v oblaku prek API-ja.

V: Kakšne so prednosti integriranega računalništva z umetno inteligenco?

O: Integrirano računalništvo z umetno inteligenco lahko izboljša splošno produktivnost podjetja s povečanjem učinkovitosti, natančnosti in hitrih odločitev.

V: Ali je integrirano računalništvo z umetno inteligenco samo za velike organizacije?

O: Ne, integrirano računalništvo z umetno inteligenco ni rezervirano samo za velike organizacije, ker je razpoložljivost odprtokodnih orodij umetne inteligence in cenovno dostopnih storitev v oblaku izenačila konkurenčne pogoje.

V: Katere veščine so potrebne za integracijo AI v programsko opremo?

O: Potrebovali boste veščine razvoja programske opreme, strojnega učenja in analize podatkov.

zaključek

Integrirano računalništvo z umetno inteligenco bo še naprej motilo industrije in spreminjalo naša življenja, saj je človeštvo na robu pametnejše, bolj produktivne in medsebojno povezane prihodnosti.

Torej, če ste že kdaj dvomili o integraciji umetne inteligence v svoj poslovni proces ali programsko opremo, bi se morali do zdaj odločiti. Ker se stvari hitro razvijajo.