Інтегрований штучний інтелект: розвиток розумного майбутнього

Інтеграція штучний інтелект в обчислювальні системи викликає революцію, яка руйнує всі типи галузей і створює навіть нові ринки.

Будь-яке програмне забезпечення може розширити свої можливості за допомогою інтегрованого ШІ. Від автоматизації бізнес-процесів до виявлення ділових ідей і шахрайських транзакцій – переваги величезні.

Моделі штучного інтелекту та їхні сервіси також доступні кожному. Отже, ця публікація розглядає, що може означати інтеграція штучного інтелекту для вашого бізнесу чи комп’ютерної програми, і як ви також можете створити розумніше майбутнє.

Обчислення без ШІ

Традиційний комп’ютер дозволяє легко виконувати обчислення набагато швидше, ніж будь-яка людина могла б це зробити самостійно, і саме це надає йому такої потужності. Комп’ютер з тактовою частотою 1 МГц може виконувати близько 1 мільйона арифметичних операцій за секунду, причому для виконання деяких потрібно більше одного циклу. Комп’ютер з тактовою частотою 1 ГГц може виконувати 1 мільярд операцій за секунду, а комп’ютери з декількома процесорами помножать цю здатність відповідно до кількості ядер.

Вирішення проблем у такий спосіб потребує розуміння проблем, що виникають, і розробки програмного забезпечення для роботи з рішеннями. Повинна була бути підпрограма для керування всіма можливими сценаріями та стандартні процедури для несподіваних.

Такий підхід до розробки програмного забезпечення є нормальним і часто ефективним для виконання роботи. Але це обмежує сферу того, що розробник може і не може робити. Наприклад, хоча ви можете використовувати його для швидкого визначення приблизно 16.8 мільйонів відмінностей у шістнадцяткових кольорах фону в діапазоні від чорного (0x000000) до білого (0xFFFFFF), і з відносно невеликими витратами ресурсів, вам буде важко застосувати ту саму методологію для розрізнення облич лише десяти чи сотні людей.

Іншими словами, цей традиційний підхід до вирішення проблем на комп’ютері добре працює, коли задіяно один або декілька факторів. Але як тільки вам доводиться програмно враховувати сотні чи тисячі різних факторів за частку секунди, стає необхідною нова модель і підхід до розробки. І це саме те, що пропонує штучний інтелект.

Обіцянка AI

Інтегровані обчислення штучного інтелекту поєднують сиру обчислювальну потужність традиційного комп’ютера з інтелектуальними когнітивними можливостями алгоритмів ШІ. Ця нова розумніша система дозволяє комп’ютерам аналізувати величезні обсяги даних з більшою легкістю та швидкістю, ніж людина може коли-небудь мріяти, вручну чи програмно.

Моделі штучного інтелекту спрощують порівняння будь-якої кількості факторів за допомогою великих обсягів даних. Це полегшує ефективну ідентифікацію та класифікацію закономірностей у даних, що дає змогу приймати більш обґрунтовані рішення з людським інтелектом.

Залишаючи основну частину роботи з ідентифікації та класифікації даних штучному інтелекту, розробник може зосередитися на ширшій картині, прискорити час розробки та досягти набагато кращих результатів, ніж це було б можливо без допомоги ШІ.

Застосування в різних галузях

Ви можете інтегрувати ШІ в обчислювальні системи, щоб керувати роботою майже в кожній галузі. Ось деякі з популярних ринків і способів використання.

• Фінансові установи: від загального аналізу ринкових даних до виявлення шахрайства, управління портфелем і алгоритмічної торгівлі, підтримка ШІ на фінансових ринках продовжує зростати.
• Охорона здоров'я: ШІ також використовується для аналізу сканувань, таких як МРТ і рентген для виявлення аномалій і захворювань. Крім того, дослідники можуть однаково використовувати моделі штучного інтелекту для прискорення відкриття нових ліків.
• Робототехніка: від виробництва до безпілотних автомобілів, засобів особистої гігієни та веб-роботів, штучний інтелект революціонізує робототехнічну індустрію завдяки дедалі складнішим завданням, які стають легшими для виконання. AI покращує комп’ютерне бачення, локалізацію та відображення, планування та контроль, виявлення об’єктів і здатність імпровізувати в невизначених ситуаціях.
• Роздрібна торгівля: Застосування технології штучного інтелекту в роздрібній торгівлі широко варіюється від надання персоналізованих рекомендацій щодо продуктів до демографічного аналізу, обслуговування клієнтів, управління запасами, прогнозування попиту, оптимізації цін і виявлення шахрайства.
• Безпека: Здатність моделей ШІ швидко аналізувати великі обсяги даних робить їх ідеальними компонентами в системах виявлення шахрайства та порушень безпеки.
• Сільське господарство: Точне землеробство та агротехнології все більше покладаються на штучний інтелект, щоб зменшити витрати на вирощування продуктів харчування, одночасно збільшуючи врожайність і прибуток.

Проблеми інтегрованого штучного інтелекту

Незважаючи на те, що інтегрований штучний інтелект пропонує багато перспектив, він також має свої труднощі, як і більшість інших технологій. Ось основні з них.

1. Наявність моделі: Очевидно, має бути вже існуюча модель AI, яка виконує потрібну вам роботу. В іншому випадку вам доведеться створити або змінити існуючу модель відповідно до ваших потреб.
2. Зміщення алгоритму: Завжди буде проблема зміщення алгоритму, і це часто буває, коли ви використовуєте модель, навчену кимось іншим. Навчальні дані можуть зіпсувати розум ШІ, так би мовити.
3. Якість даних: Сміття всередину та виведення сміття, також підтримує операції ШІ. Якщо ви годуєте свою систему неякісними даними, то не чекайте дива. Ви завжди повинні очистити та підготувати всі дані, що надходять у модель.
4. Витрати на обладнання: Якщо ви, наприклад, не використовуєте службу AI через API, вам знадобиться відповідне апаратне забезпечення для запуску компетентної моделі. Навіть онлайн-послуги стягуватимуть плату.

Вбудований Vs Cloud Vs Edge AI

Одним із важливих моментів, які слід враховувати при виборі моделі ШІ, є доставка. Ви можете вбудувати модель у свій програмний код, запустити її в хмарі або на межі. Кожен із цих підходів має свої плюси та мінуси, тому розглянемо їх докладніше.

• Вбудований ШІ: Вбудовування штучного інтелекту у програмний код означає, що все, що вам потрібно для запуску моделі, буде фізично доступним на тому самому комп’ютері, на якому працює ваше програмне забезпечення. Такий підхід має свої переваги, наприклад програми або системи з високим рівнем безпеки, які повинні функціонувати незалежно в автономному режимі. З іншого боку, для роботи великих моделей може знадобитися багато пам’яті та процесорної потужності, включаючи графічні процесори.
• Хмарний ШІ: Розміщення вашої моделі штучного інтелекту в хмарі — ще один чудовий варіант. У будь-якому разі більшість служб штучного інтелекту розміщуються в хмарі, тож вибирати вам. Переваги включають нижчі витрати та масштабованість, тоді як недоліки можуть включати затримку та проблеми з безпекою.
• Edge Hosted AI: для чутливих до часу програм ви можете додатково зробити свою хмарну модель доступною на межі. Хмарні межі – це центри обробки даних, які пропонують послуги ближче до розташування користувачів, щоб зменшити затримку. Доступність периферійних розташувань залежить від хмарного постачальника, тому вам може знадобитися придивитися.

Початкові міркування щодо інтеграції ШІ

Перш ніж розпочати інтеграцію штучного інтелекту у програмне забезпечення, вам потрібно буде врахувати деякі початкові міркування, які допоможуть вам створити високоякісний продукт, який ви та інші оціните використання. Ось деякі з цих основних міркувань.

• Інтерфейс користувача: Корисність і простота використання – два фактори, які визначають цінність більшості продуктів. А для програмного забезпечення це часто вирішується його інтерфейсом користувача. Чи матиме користувач доступ до ШІ через текст, чат, голос або візуальні засоби? Запити AI обробляються автоматично чи користувач повинен робити все вручну?
• Типи моделей: Існує сотня одна модель ШІ, і кожна має свої сильні та слабкі сторони. Деякі призначені для зображень, а інші – для написання. Що ви будуєте і яка модель найкраще задовольняє цю потребу? Така модель вже є чи потрібно розробляти нову?
• Оптимізація: Є багато моделей штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, які ви можете взяти та налаштувати, щоб вони працювали саме так, як вам хочеться. Скільки оптимізації та тонкого налаштування вам знадобиться?
• Безпека та конфіденційність даних: Ви матимете справу з конфіденційною інформацією чи потреби безпеки програми мінімальні? Як щодо інформації користувача та її безпечного зберігання?
• масштабованість: Чи потребуватиме масштабування вашої програми та чи може модель AI масштабуватися разом із цим?

Як інтегрувати ШІ в програмне забезпечення

Існує кілька кроків, пов’язаних з інтеграцією моделей AI або їх функцій у програмні програми, і нижче наведено загальний огляд цього процесу.

1. Визначте випадки використання: ШІ не може зробити все за вас. Ви повинні мати конкретно визначені процеси, завдання або підпрограми, де застосування машинного інтелекту може бути дуже корисним. Вам потрібно спочатку визначити їх і вирішити, як їх досягти за допомогою ШІ.
2. Виберіть техніку ШІ: Далі вам потрібно буде вибрати AI техніка або модель, яка найкраще підходить для поточної роботи. Це може бути нейронна мережа, пошук і ранжирування, класифікатор Байєса, розпізнавання іменованих об’єктів, велика модель мовиАбо генеративна змагальна мережа які найкраще можуть вирішити вашу проблему.
3. Виберіть модель: Після того як ви визначитеся з технікою, вашим наступним кроком стане пошук моделі, яка використовує таку техніку, яку можна або безпосередньо інтегрувати, або легко налаштувати, щоб отримати потрібні вам результати. Ось гарний список LLM щоб почати. Майте на увазі, що якщо не знайти відповідної моделі, вам, можливо, доведеться будувати її з нуля.
4. Збір і підготовка даних: Вам знадобляться дані, щоб або налаштувати базову модель, або створити її з нуля. Отже, збір і підготовка даних також важливі.
5. Інтеграція програмного забезпечення: цей крок може включати використання команд API для запиту моделі штучного інтелекту, розміщеної в хмарі, або безпосереднього вбудовування всієї моделі у вашу програму. Вибір за вами.
6. Інтерфейс користувача: Цінність інструменту багато в чому залежить від простоти його використання. Це неможливо переоцінити. Ви хочете, щоб функції ШІ вашої програми були максимально простими у використанні. Потужна програма, яка є надто складною у використанні, мало цінна. Отже, збережіть інтерфейс користувача простим, а програму інтуїтивно зрозумілою.
7. Тестування та перевірка: протестуйте програму після розробки та переконайтеся, що все працює як слід.
8. Розгортання: Коли ви будете задоволені своєю роботою, перейдіть у робочий режим і випустіть програму. Вам все одно потрібно стежити за продуктивністю та шукати сфери, які потрібно покращити.
9. Ітерація та вдосконалення: регулярно перевіряйте продуктивність програми, відгуки користувачів і нові реалії ринку, щоб побачити, що вам може знадобитися покращити. Потім виконайте це та оновіть додаток.

Ресурси

1. Співпраця Google: хмарний сервіс для розробки, наданий Google.
2. Тензорний потік: структура машинного навчання з відкритим кодом.
3. Azure : хмарна платформа Microsoft із безкоштовними пропозиціями.
4. Згорнути: платформа машинного навчання та науки про дані з великою кількістю інструментів.
5. Tflearn: бібліотека для розширених проектів глибокого навчання.
6. IBM Watson Studio : Хмарна платформа від IBM.
7. LLM Список: підібраний список великих мовних моделей.

Поширені запитання

Ось поширені запитання про інтегровані обчислення та розробку штучного інтелекту.

З: Як можна інтегрувати ШІ в комп’ютери?

A: Ви можете інтегрувати AI, або вставивши модель, або отримавши доступ до моделі в хмарі через API.

З: Які переваги інтегрованого штучного інтелекту?

Відповідь: Інтегрований штучний інтелект може підвищити загальну продуктивність бізнесу за рахунок підвищення ефективності, точності та швидкості прийняття рішень.

З: Інтегрований штучний інтелект лише для великих організацій?

Відповідь: Ні, інтегровані обчислення зі штучним інтелектом не зарезервовані для великих організацій лише тому, що доступність інструментів штучного інтелекту з відкритим кодом і доступних хмарних сервісів вирівняли умови гри.

З: Які навички потрібні для інтеграції ШІ в програмне забезпечення?

A: Вам знадобляться навички розробки програмного забезпечення, машинного навчання та аналізу даних.

Висновок

Інтегровані обчислення зі штучним інтелектом продовжуватимуть руйнувати промисловість і змінювати наше життя, оскільки людство стоїть на порозі розумнішого, продуктивнішого та взаємопов’язаного майбутнього.

Отже, якщо у вас виникали сумніви щодо інтеграції штучного інтелекту у ваші бізнес-процеси чи програмне забезпечення раніше, тоді ви повинні були прийняти рішення. Тому що все розвивається швидко.