Integrated AI Computing: Developing a Smarter Future

Integrationen av artificiell intelligens in i datorsystem driver en revolution som stör alla typer av industrier och skapar till och med nya marknader.

Alla programvaror kan öka sina möjligheter med integrerad AI. Från att automatisera affärsprocesser till att upptäcka affärsinsikter och bedrägliga transaktioner, fördelarna är enorma.

Artificiell intelligens-modeller och deras tjänster är också tillgängliga för alla. Så det här inlägget tittar på vad AI-integration kan betyda för ditt företag eller din datorapplikation, och hur du också kan utveckla en smartare framtid.

Datorer utan AI

En traditionell dator gör det enkelt att utföra beräkningar i mycket snabbare takt än någon människa skulle kunna göra på egen hand, och det är detta som ger den dess kraft. En 1-MHz-dator kan utföra cirka 1 miljon aritmetiska operationer per sekund, med vissa som behöver mer än en cykel för att slutföra. En 1 GHz-dator kan utföra 1 miljard operationer per sekund och de med multi-CPU:er kommer att multiplicera denna förmåga enligt deras antal kärnor.

Att lösa problem på detta sätt kräver förståelse för de problem som är aktuella och utveckling av mjukvara för att arbeta igenom lösningarna. Det måste finnas en subrutin för att hantera alla möjliga scenarier, och standardrutiner för oväntade.

Denna metod för mjukvaruutveckling är okej och ofta effektiv för att få jobbet gjort. Men det begränsar omfattningen av vad utvecklaren kan och inte kan göra. Till exempel, även om du kan använda det för att snabbt identifiera de cirka 16.8 miljoner skillnaderna i hexadecimala bakgrundsfärger från svart (0x000000) till vitt (0xFFFFFF), och med relativt lite resurser som konsumeras, kommer du att vara hårt pressad att tillämpa samma metod för att urskilja ansikten på bara tio eller hundra personer.

Med andra ord fungerar detta traditionella sätt att lösa problem på datorn bra när en eller några faktorer är inblandade. Men när du väl måste programmatiskt överväga hundratals eller tusentals olika faktorer på en bråkdels sekund, då blir en ny modell och utvecklingsstrategi nödvändig. Och det är precis vad artificiell intelligens erbjuder.

AI-löftet

Integrerad AI-beräkning kombinerar den råa processorkraften hos den traditionella datorn med de intelligenta kognitiva förmågorna hos AI-algoritmer. Detta nya, smartare system gör det möjligt för datorer att analysera enorma mängder data med mer lätthet och snabbare än en människa någonsin kunde drömma om att göra, manuellt eller programmatiskt.

AI-modeller gör det enkelt att jämföra så många faktorer som behövs genom stora mängder data. Det gör det enkelt att effektivt identifiera och klassificera mönster i datan, vilket leder till mer informerade beslut med människoliknande intelligens.

Genom att överlåta huvuddelen av identifieringen och klassificeringen av dataarbetet till AI kan utvecklaren fokusera på den större bilden, snabba på utvecklingstiden och uppnå mycket bättre resultat än vad som annars hade varit möjligt utan hjälp av AI.

Tillämpningar över branscher

Du kan integrera AI i datorsystem för att hantera arbete i nästan alla branscher. Här är några av de populära marknaderna och användningsområdena.

• Finans : Från allmän marknadsdataanalys till bedrägeriupptäckt, portföljförvaltning och algoritmisk handel, AI-stödet på finansmarknaderna fortsätter att växa.
• Sjukvård: AI används också i analysen av skanningar, såsom MRI och röntgenstrålar för anomali och sjukdomsdetektering. Dessutom kan forskare likaväl utnyttja AI-modeller för att påskynda nya läkemedelsupptäckter.
• Robotics: Från tillverkning till självkörande bilar, personlig vård och webbrobotar revolutionerar AI robotindustrin med fler och mer komplexa uppgifter som blir lättare att utföra. AI förbättrar datorseende, lokalisering och kartläggning, planering och kontroll, objektdetektering och förmågan att improvisera i osäkra situationer.
• Detaljhandeln: Tillämpningarna av AI-teknik i detaljhandeln varierar stort från att tillhandahålla personliga produktrekommendationer till demografisk analys, kundservice, lagerhantering, efterfrågeprognoser, prisoptimering och bedrägeriupptäckt.
• Säkerhet: AI-modellers förmåga att snabbt analysera stora mängder data gör dem till idealiska komponenter i system för upptäckt av bedrägerier och säkerhetsintrång.
• Lantbruk: Precisionsjordbruk och agri-tech förlitar sig alltmer på artificiell intelligens för att minska kostnaderna för att odla mat samtidigt som man ökar avkastningen och vinsten.

Utmaningar med integrerad AI-beräkning

Även om integrerad AI-dator erbjuder många löften, kommer den också med sina utmaningar, precis som de flesta andra teknologier. Här är de viktigaste.

1. Modelltillgänglighet: Uppenbarligen måste det finnas en redan existerande AI-modell som gör det arbete du behöver. Annars måste du skapa en eller ändra en befintlig modell för att möta dina behov.
2. Algoritm Bias: Det kommer alltid att finnas en fråga om algoritmbias, och detta är ofta fallet när du använder en modell som tränats av någon annan. Träningsdata kan korrumpera en AI:s sinne – så att säga.
3. Datakvalitet: Skräp in och skräp ut, håller även med AI-drift. Om du matar ditt system med data av låg kvalitet, förvänta dig inte ett mirakel. Det är alltid upp till dig att rengöra och förbereda all data som går in i en modell.
4. Hårdvarukostnader: Om du till exempel inte använder en AI-tjänst via ett API, behöver du en adekvat hårdvaruinstallation för att köra en kompetent modell. Även onlinetjänster kommer fortfarande att ta ut en avgift.

Embedded Vs Cloud Vs Edge AI

En viktig fråga att tänka på i ditt val av AI-modell är leverans. Du kan antingen bädda in modellen i din programvarukod, ha den igång i molnet eller på kanten. Var och en av dessa tillvägagångssätt har sina för- och nackdelar, så här är en närmare titt på dem.

• Inbäddad AI: Att bädda in AI i din programvarukod innebär att allt du behöver för att köra modellen kommer att vara fysiskt tillgängligt på samma dator som kör din programvara. Detta tillvägagångssätt har sina fördelar, såsom högsäkerhetsapplikationer eller system som måste fungera oberoende offline. På nackdelen kan stora modeller kräva mycket minne och processorkraft, inklusive GPU:er, för att köras.
• Cloud Hosted AI: Att vara värd för din AI-modell i molnet är ett annat trevligt alternativ. De flesta AI-tjänster är i alla fall molnbaserade, så det är upp till dig att välja. Fördelarna inkluderar lägre kostnader och skalbarhet, medan nackdelarna kan inkludera latens och säkerhetsproblem.
• Edge Hosted AI: För tidskänsliga applikationer kanske du vill göra din molnbaserade modell tillgänglig på kanten. Cloud edges är datacenter som erbjuder tjänster närmare användarnas platser för att minska latensen. Tillgången på kantplatser beror på molnleverantören, så du kan behöva leta runt.

Inledande överväganden för AI-integration

Innan du går vidare med att integrera artificiell intelligens i din programvara måste du göra några första överväganden för att hjälpa dig designa en produkt av högre kvalitet som du och andra kommer att uppskatta att använda. Här är några av dessa viktiga överväganden.

• Användargränssnitt: Användbarhet och användarvänlighet är två faktorer som avgör värdet på de flesta produkter. Och för mjukvara avgörs detta ofta av dess användargränssnitt. Kommer användaren att komma åt AI:n via text, chatt, röst eller visuella medel? Bearbetas AI-förfrågningarna automatiskt eller måste användaren göra allt manuellt?
• Modelltyper: Det finns hundra och en AI-modell där ute och var och en har sina styrkor och svagheter. Vissa är designade för bilder, medan andra är designade för att skriva. Vad bygger du och vilken modell uppfyller det behovet bäst? Finns en sådan modell redan eller behöver du utveckla en ny?
• Optimering: Det finns massor av AI-modeller med öppen källkod som du kan ta och finjustera för att fungera precis som du önskar. Hur mycket optimering och finjustering behöver du?
• Säkerhet och datasekretess: Kommer du att hantera känslig information eller är applikationens säkerhetsbehov minimala? Vad sägs om användarinformation och deras säkra lagring?
• Skalbarhet: Kommer din applikation att behöva skalas och kan AI-modellen skalas med den?

Hur man integrerar AI i programvara

Det finns några steg involverade i att integrera AI-modeller eller deras funktioner i mjukvaruapplikationer och följande är en allmän översikt över denna process.

1. Identifiera användningsfall: AI kan inte göra allt för dig. Du behöver ha specifikt definierade processer, uppgifter eller subrutiner där tillämpningen av maskinintelligens skulle vara till stor hjälp. Du måste först identifiera dessa och bestämma hur du ska utföra dem med AI.
2. Välj AI-teknik: Därefter måste du välja en AI-teknik eller modell som passar bäst för jobbet. Det kan vara ett neuralt nätverk, sök- och rankningsmetod, Bayes klassificerare, kallad entity recognition, en stor språkmodell, Eller en generativt adversarialt nätverk som bäst kan lösa ditt problem.
3. Välj modell: När du väl har bestämt dig för en teknik är ditt nästa steg att hitta en modell som använder en sådan teknik som du antingen kan integrera direkt eller enkelt finjustera för att få de resultat du behöver. Här är en fin LLM-lista för att starta dig. Tänk på att att inte hitta en lämplig modell innebär att du kanske måste bygga en från grunden.
4. Datainsamling och förberedelse: Du behöver data för att antingen finjustera en basmodell eller för att bygga en från grunden. Så datainsamling och förberedelser är också viktiga.
5. Mjukvaruintegration: Det här steget kan innebära att använda API-kommandon för att fråga en molnbaserad AI-modell eller direkt bädda in hela modellen i din applikation. Valet är ditt.
6. Användargränssnittet: Ett verktygs värde beror mycket på dess användarvänlighet. Detta kan inte överskattas. Du vill att din applikations AI-funktioner ska vara så enkla att använda som möjligt. En kraftfull applikation som är alltför komplicerad att använda är av ringa värde. Så håll användargränssnittet enkelt och programmet intuitivt.
7. Testning & Validering: Testa programmet efter utveckling och se till att allt fungerar som det ska.
8. Distribuera: När du är nöjd med ditt arbete byter du till produktionsläge och släpper appen. Du kommer fortfarande att behöva övervaka prestanda och se upp för områden att förbättra.
9. Iterera & förbättra: Granska din applikations prestanda, användarfeedback och nya marknadsrealiteter regelbundet för att se vad du kan behöva förbättra. Gör sedan det och uppdatera appen.

Resurser

1. Google Collaboratory: Molntjänst för utveckling tillhandahållen av Google.
2. Tensorflöde: Ramverk för maskininlärning med öppen källkod.
3. Azure: Microsofts molnplattform med gratiserbjudanden.
4. Kaggle: Maskininlärning och datavetenskaplig plattform med massor av verktyg.
5. Tflärn: Ett bibliotek för avancerade djupinlärningsprojekt.
6. IBM WatsonStudio: Molnplattform från IBM.
7. LLM lista: En kurerad lista över stora språkmodeller.

Vanliga frågor

Här är vanliga frågor om integrerad AI-beräkning och utveckling.

F: Hur kan du integrera AI i datorer?

S: Du kan integrera AI genom att antingen bädda in modellen eller komma åt en modell i molnet via ett API.

F: Vilka är fördelarna med integrerad AI-dator?

S: Integrerad AI-beräkning kan förbättra den övergripande produktiviteten för ett företag genom att öka effektiviteten, noggrannheten och snabba beslut.

F: Är integrerad AI-beräkning endast för stora organisationer?

S: Nej, integrerad AI-beräkning är inte reserverad för stora organisationer bara för att tillgången till AI-verktyg med öppen källkod och prisvärda molntjänster har jämnat ut spelplanen.

F: Vilka färdigheter krävs för att integrera AI i programvara?

S: Du behöver färdigheter i mjukvaruutveckling, maskininlärning och dataanalys.

Slutsats

Integrerad AI-beräkning kommer att fortsätta att störa industrier och förändra våra liv, eftersom mänskligheten står på randen till en smartare, mer produktiv och sammankopplad framtid.

Så om du har haft några tvivel om att integrera artificiell intelligens i din affärsprocess eller programvara tidigare, borde du ha bestämt dig vid det här laget. För saker och ting utvecklas snabbt.