Điện toán AI tích hợp: Phát triển tương lai thông minh hơn

Sự hội nhập của trí tuệ nhân tạo vào hệ thống máy tính đang thúc đẩy một cuộc cách mạng làm thay đổi mọi ngành công nghiệp và thậm chí tạo ra những thị trường mới.

Bất kỳ ứng dụng phần mềm nào cũng có thể tăng cường khả năng của mình với AI tích hợp. Từ việc tự động hóa các quy trình kinh doanh đến khám phá thông tin chi tiết về kinh doanh và các giao dịch gian lận, lợi ích là rất lớn.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo và dịch vụ của chúng cũng có sẵn cho mọi người. Vì vậy, bài đăng này sẽ xem xét tích hợp AI có thể có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp hoặc ứng dụng máy tính của bạn và cách bạn cũng có thể phát triển một tương lai thông minh hơn.

Tính toán không có AI

Một máy tính truyền thống giúp dễ dàng thực hiện các phép tính với tốc độ nhanh hơn nhiều so với bất kỳ con người nào có thể tự thực hiện, và đây chính là điều tạo nên sức mạnh của nó. Một máy tính 1 MHz có thể thực hiện khoảng 1 triệu phép tính số học mỗi giây, một số cần nhiều hơn một chu kỳ để hoàn thành. Một máy tính 1 GHz có thể thực hiện 1 tỷ phép tính mỗi giây và những máy tính có nhiều CPU sẽ nhân khả năng này theo số lõi của chúng.

Giải quyết vấn đề theo cách này đòi hỏi phải hiểu các vấn đề đang gặp phải và phát triển phần mềm để giải quyết các giải pháp. Phải có một chương trình con để quản lý mọi tình huống có thể xảy ra và các chương trình mặc định cho những tình huống bất ngờ.

Cách tiếp cận này đối với phát triển phần mềm là ổn và thường hiệu quả trong việc hoàn thành công việc. Nhưng nó giới hạn phạm vi những gì nhà phát triển có thể và không thể làm. Ví dụ, trong khi bạn có thể sử dụng nó để nhanh chóng xác định khoảng 16.8 triệu sự khác biệt trong màu nền thập lục phân từ Đen (0x000000) đến Trắng (0xFFFFFF) và với lượng tài nguyên tiêu thụ tương đối ít, bạn sẽ khó có thể áp dụng cùng một phương pháp luận để phân biệt khuôn mặt của chỉ mười hoặc một trăm người.

Nói cách khác, cách tiếp cận truyền thống này để giải quyết vấn đề trên máy tính hoạt động tốt khi có một hoặc một vài yếu tố liên quan. Nhưng một khi bạn phải lập trình để xem xét hàng trăm hoặc hàng nghìn yếu tố khác nhau trong tích tắc, thì một mô hình và cách tiếp cận phát triển mới trở nên cần thiết. Và đó chính xác là những gì trí tuệ nhân tạo cung cấp.

Lời hứa của AI

Điện toán AI tích hợp kết hợp sức mạnh xử lý thô của máy tính truyền thống với khả năng nhận thức thông minh của thuật toán AI. Hệ thống mới, thông minh hơn này cho phép máy tính phân tích lượng dữ liệu khổng lồ dễ dàng và nhanh hơn con người có thể mơ ước, theo cách thủ công hoặc theo chương trình.

Các mô hình AI giúp dễ dàng so sánh nhiều yếu tố cần thiết thông qua lượng dữ liệu lớn. Nó giúp dễ dàng xác định và phân loại hiệu quả các mẫu trong dữ liệu, dẫn đến các quyết định sáng suốt hơn với trí thông minh giống con người.

Bằng cách để phần lớn công việc nhận dạng và phân loại dữ liệu cho AI, nhà phát triển có thể tập trung vào bức tranh toàn cảnh, tăng tốc thời gian phát triển và đạt được kết quả tốt hơn nhiều so với khi không có sự trợ giúp của AI.

Ứng dụng trong các ngành

Bạn có thể tích hợp AI vào hệ thống máy tính để quản lý công việc trong hầu hết mọi ngành. Sau đây là một số thị trường và ứng dụng phổ biến.

• Tài chính:Từ phân tích dữ liệu thị trường chung đến phát hiện gian lận, quản lý danh mục đầu tư và giao dịch thuật toán, sự hỗ trợ của AI trên thị trường tài chính tiếp tục phát triển.
• phù hợp túi tiền:AI cũng đang được áp dụng trong việc phân tích các bản quét, chẳng hạn như MRI và X-quang để phát hiện bất thường và bệnh tật. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu cũng có thể tận dụng các mô hình AI để đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc mới.
• Robotics:Từ sản xuất đến xe tự lái, chăm sóc cá nhân và robot web, AI đang cách mạng hóa ngành công nghiệp robot với ngày càng nhiều nhiệm vụ phức tạp trở nên dễ thực hiện hơn. AI đang cải thiện tầm nhìn máy tính, định vị và lập bản đồ, lập kế hoạch và kiểm soát, phát hiện đối tượng và khả năng ứng biến trong các tình huống không chắc chắn.
• Bán lẻ:Ứng dụng của công nghệ AI trong không gian bán lẻ rất đa dạng, từ cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa đến phân tích nhân khẩu học, dịch vụ khách hàng, quản lý hàng tồn kho, dự báo nhu cầu, tối ưu hóa giá cả và phát hiện gian lận.
• Bảo mật :Khả năng phân tích nhanh khối lượng dữ liệu lớn của các mô hình AI khiến chúng trở thành thành phần lý tưởng trong các hệ thống phát hiện gian lận và vi phạm an ninh.
• Nông nghiệp: Nông nghiệp chính xác và công nghệ nông nghiệp ngày càng dựa vào trí tuệ nhân tạo để giảm chi phí trồng trọt thực phẩm đồng thời tăng năng suất và lợi nhuận.

Những thách thức của điện toán AI tích hợp

Trong khi điện toán AI tích hợp mang lại nhiều hứa hẹn, nó cũng đi kèm với những thách thức, giống như hầu hết các công nghệ khác. Sau đây là những thách thức chính.

1. Mẫu sẵn có: Rõ ràng là phải có một mô hình AI hiện có thực hiện công việc bạn cần. Nếu không, bạn sẽ phải tạo một mô hình hoặc sửa đổi một mô hình hiện có để đáp ứng nhu cầu của mình.
2. Độ lệch của thuật toán:Luôn có vấn đề về sai lệch thuật toán và điều này thường xảy ra khi bạn sử dụng mô hình do người khác đào tạo. Dữ liệu đào tạo có thể làm hỏng trí óc của AI – có thể nói như vậy.
3. Chất lượng dữ liệu: Rác vào và rác ra cũng đúng với các hoạt động AI. Nếu bạn cung cấp cho hệ thống dữ liệu chất lượng thấp, thì đừng mong đợi phép màu. Bạn luôn phải dọn dẹp và chuẩn bị tất cả dữ liệu đưa vào mô hình.
4. Chi phí phần cứng: Trừ khi bạn đang sử dụng dịch vụ AI thông qua API, ví dụ, bạn sẽ cần cài đặt phần cứng phù hợp để chạy mô hình có năng lực. Ngay cả các dịch vụ trực tuyến vẫn sẽ tính phí.

AI nhúng so với AI đám mây so với AI biên

Một vấn đề quan trọng cần cân nhắc khi lựa chọn mô hình AI là việc phân phối. Bạn có thể nhúng mô hình vào mã phần mềm, chạy trên đám mây hoặc trên biên. Mỗi cách tiếp cận này đều có ưu và nhược điểm riêng, vì vậy, hãy xem xét kỹ hơn về chúng.

• AI nhúng: Nhúng AI vào mã phần mềm của bạn có nghĩa là mọi thứ bạn cần để chạy mô hình sẽ có sẵn trên cùng một máy tính chạy phần mềm của bạn. Cách tiếp cận này có những ưu điểm, chẳng hạn như các ứng dụng hoặc hệ thống bảo mật cao cần hoạt động độc lập ngoại tuyến. Mặt hạn chế là các mô hình lớn có thể yêu cầu nhiều bộ nhớ và sức mạnh xử lý, bao gồm cả GPU, để chạy.
• AI lưu trữ trên đám mây: Lưu trữ mô hình AI của bạn trên đám mây là một lựa chọn tốt khác. Hầu hết các dịch vụ AI đều được lưu trữ trên đám mây, vì vậy, tùy thuộc vào bạn lựa chọn. Lợi ích bao gồm chi phí thấp hơn và khả năng mở rộng, trong khi nhược điểm có thể bao gồm các vấn đề về độ trễ và bảo mật.
• AI được lưu trữ trên Edge: Đối với các ứng dụng nhạy cảm với thời gian, bạn có thể muốn cung cấp thêm mô hình lưu trữ đám mây của mình trên biên. Biên đám mây là các trung tâm dữ liệu cung cấp dịch vụ gần hơn với vị trí của người dùng để giảm độ trễ. Tính khả dụng của các vị trí biên phụ thuộc vào nhà cung cấp đám mây, vì vậy bạn có thể cần phải mua sắm xung quanh.

Những cân nhắc ban đầu cho việc tích hợp AI

Trước khi bạn tiến hành tích hợp trí tuệ nhân tạo vào phần mềm của mình, bạn sẽ cần phải cân nhắc một số điều ban đầu để giúp bạn thiết kế một sản phẩm chất lượng cao hơn mà bạn và những người khác sẽ đánh giá cao khi sử dụng. Sau đây là một số cân nhắc chính.

• Giao diện người dùng: Tiện ích và dễ sử dụng là hai yếu tố quyết định giá trị của hầu hết các sản phẩm. Và đối với phần mềm, điều này thường được giải quyết bằng giao diện người dùng. Người dùng sẽ truy cập AI thông qua văn bản, trò chuyện, giọng nói hay phương tiện trực quan? Các yêu cầu AI được xử lý tự động hay người dùng phải thực hiện mọi thứ theo cách thủ công?
• Loại mô hình: Có một trăm lẻ một mô hình AI ngoài kia và mỗi mô hình đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Một số được thiết kế cho hình ảnh, trong khi một số khác được thiết kế để viết. Bạn đang xây dựng cái gì và mô hình nào đáp ứng tốt nhất nhu cầu đó? Mô hình như vậy đã có sẵn hay bạn cần phát triển một mô hình mới?
• Tối ưu hóa: Có rất nhiều mô hình AI nguồn mở mà bạn có thể sử dụng và tinh chỉnh để hoạt động chính xác theo cách bạn mong muốn. Bạn sẽ cần tối ưu hóa và tinh chỉnh bao nhiêu?
• Bảo mật & Quyền riêng tư dữ liệu: Bạn sẽ xử lý thông tin nhạy cảm hay nhu cầu bảo mật của ứng dụng là tối thiểu? Còn thông tin người dùng và cách lưu trữ an toàn thì sao?
• khả năng mở rộng: Ứng dụng của bạn có cần mở rộng quy mô không và mô hình AI có thể mở rộng quy mô theo không?

Cách tích hợp AI vào phần mềm

Có một số bước liên quan đến việc tích hợp các mô hình AI hoặc các tính năng của chúng vào các ứng dụng phần mềm và sau đây là tổng quan chung về quy trình này.

1. Xác định trường hợp sử dụng: AI không thể làm mọi thứ cho bạn. Bạn cần phải có các quy trình, tác vụ hoặc chương trình con được xác định cụ thể mà việc áp dụng trí thông minh của máy móc sẽ giúp ích rất nhiều. Trước tiên, bạn cần xác định những điều này và quyết định cách thực hiện chúng bằng AI.
2. Chọn Kỹ thuật AI: Tiếp theo, bạn sẽ cần phải chọn một kỹ thuật AI hoặc mô hình phù hợp nhất với công việc hiện tại. Nó có thể là mạng nơ-ron, phương pháp tìm kiếm và xếp hạng, bộ phân loại Bayes, nhận dạng thực thể được đặt tên, một mô hình ngôn ngữ lớn, Hoặc một mạng lưới đối thủ chung có thể giải quyết vấn đề của bạn tốt nhất.
3. Chọn mẫu: Khi đã chọn được kỹ thuật, bước tiếp theo là tìm một mô hình sử dụng kỹ thuật đó mà bạn có thể tích hợp trực tiếp hoặc tinh chỉnh dễ dàng để tạo ra kết quả mong muốn. Đây là danh sách LLM hay để bắt đầu. Hãy nhớ rằng nếu không tìm thấy mô hình phù hợp, bạn có thể phải xây dựng mô hình từ đầu.
4. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Bạn sẽ cần dữ liệu để tinh chỉnh mô hình cơ sở hoặc xây dựng mô hình từ đầu. Vì vậy, việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu cũng rất quan trọng.
5. Tích hợp phần mềm:Bước này có thể bao gồm việc sử dụng lệnh API để truy vấn mô hình AI được lưu trữ trên đám mây hoặc nhúng trực tiếp toàn bộ mô hình vào ứng dụng của bạn. Lựa chọn là của bạn.
6. Giao diện người dùng: Giá trị của một công cụ phụ thuộc rất nhiều vào tính dễ sử dụng của nó. Điều này không thể cường điệu. Bạn muốn các tính năng AI của ứng dụng dễ sử dụng nhất có thể. Một ứng dụng mạnh mẽ nhưng quá phức tạp để sử dụng thì không có nhiều giá trị. Vì vậy, hãy giữ cho giao diện người dùng đơn giản và chương trình trực quan.
7. Kiểm tra & xác nhận:Kiểm tra chương trình sau khi phát triển và đảm bảo mọi thứ hoạt động bình thường.
8. Triển khai: Khi bạn đã hài lòng với công việc của mình, hãy chuyển sang chế độ sản xuất và phát hành ứng dụng. Bạn vẫn cần theo dõi hiệu suất và tìm kiếm các lĩnh vực cần cải thiện.
9. Lặp lại & Cải thiện: Xem lại hiệu suất ứng dụng, phản hồi của người dùng và thực tế thị trường mới thường xuyên để xem bạn có thể cần cải thiện những gì. Sau đó, hãy hoàn thành và cập nhật ứng dụng.

Trung Tâm Tài Liệu

1. Phòng cộng tác của Google: Dịch vụ đám mây phục vụ phát triển do Google cung cấp.
2. Dòng chảy: Khung máy học nguồn mở.
3. Azure: Nền tảng đám mây của Microsoft với các ưu đãi miễn phí.
4. Kaggle: Nền tảng khoa học dữ liệu và máy học với nhiều công cụ.
5. Học: Thư viện dành cho các dự án học sâu nâng cao.
6. Phòng thu IBM Watson: Nền tảng đám mây từ IBM.
7. Danh sách LLM: Danh sách được tuyển chọn các mô hình ngôn ngữ lớn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Sau đây là những câu hỏi thường gặp về điện toán và phát triển AI tích hợp.

H: Làm thế nào để tích hợp AI vào máy tính?

A: Bạn có thể tích hợp AI bằng cách nhúng mô hình hoặc truy cập mô hình trên đám mây thông qua API.

H: Lợi ích của điện toán AI tích hợp là gì?

A: Điện toán AI tích hợp có thể cải thiện năng suất chung của doanh nghiệp bằng cách tăng hiệu quả, độ chính xác và đưa ra quyết định nhanh chóng.

H: Liệu điện toán AI tích hợp chỉ dành cho các tổ chức lớn?

A: Không, điện toán AI tích hợp không chỉ dành riêng cho các tổ chức lớn vì sự sẵn có của các công cụ AI nguồn mở và các dịch vụ đám mây giá cả phải chăng đã tạo nên sân chơi bình đẳng.

H: Cần có những kỹ năng gì để tích hợp AI vào phần mềm?

A: Bạn sẽ cần có kỹ năng phát triển phần mềm, học máy và phân tích dữ liệu.

Kết luận

Điện toán AI tích hợp sẽ tiếp tục làm thay đổi các ngành công nghiệp và cuộc sống của chúng ta khi nhân loại đang tiến tới một tương lai thông minh hơn, năng suất hơn và kết nối hơn.

Vì vậy, nếu trước đây bạn có bất kỳ nghi ngờ nào về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình kinh doanh hoặc phần mềm của mình, thì bây giờ bạn nên đưa ra quyết định. Bởi vì mọi thứ đang phát triển nhanh chóng.