集成人工智能计算：开发更智能的未来

整合人工智能成计算系统正在推动一场革命，颠覆所有类型的行业，甚至创造新的市场。

任何软件应用程序都可以通过集成来增强其功能 AI。从自动化业务流程到发现业务洞察和欺诈交易，好处是巨大的。

人工智能模型及其服务也可供所有人使用。因此，这篇文章着眼于人工智能集成对您的业务或计算机应用程序意味着什么，以及您如何开发更智能的未来。

没有人工智能的计算

传统计算机可以轻松地进行计算，其速度比任何人自己都快得多，这就是它的力量所在。一台 1 MHz 计算机每秒可进行约 1 万次算术运算，其中一些需要多个周期才能完成。一台 1 GHz 计算机每秒可以执行 1 亿次操作，而具有多 CPU 的计算机将根据其核心数量将这一能力倍增。

以这种方式解决问题需要了解当前的问题并开发软件来完成解决方案。必须有一个子例程来管理每种可能的情况，并为意外情况提供默认例程。

这种方法对软件开发很好，而且通常能有效地完成工作。但它限制了开发人员可以做什么和不能做什么的范围。例如，虽然您可以使用它快速识别从黑色 (16.8x0) 到白色 (000000xFFFFFF) 的十六进制背景颜色中大约 0 万个差异，并且消耗的资源相对较少，但您将很难应用相同的方法区分十个人或一百人的面孔的方法。

换句话说，当涉及一个或几个因素时，这种在计算机上解决问题的传统方法效果很好。但是，一旦您必须以编程方式在瞬间考虑数百或数千个不同的因素，那么新的模型和开发方法就变得必要。这正是人工智能所提供的。

人工智能的承诺

集成人工智能计算将传统计算机的原始处理能力与人工智能算法的智能认知能力相结合。这种新的、更智能的系统使计算机能够比人类梦想的手动或编程方式更轻松、更快速地分析大量数据。

人工智能模型可以轻松地通过大量数据来比较尽可能多的因素。它可以轻松有效地识别和分类数据中的模式，从而通过类人智能做出更明智的决策。

通过将大部分数据识别和分类工作交给人工智能，开发人员可以专注于更大的图景，加快开发时间，并获得比没有人工智能帮助时更好的结果。

跨行业应用

您可以将人工智能集成到计算系统中来管理几乎每个行业的工作。以下是一些流行的市场和用途。

金融：从一般市场数据分析到欺诈检测、投资组合管理和算法交易，金融市场中的人工智能支持不断增长。
医疗保健：人工智能还应用于扫描分析，例如用于异常和疾病检测的 MRI 和 X 射线。此外，研究人员同样可以利用人工智能模型来加速新药的发现。
机器人：从制造业到自动驾驶汽车、个人护理和网络机器人，人工智能正在彻底改变机器人行业，让越来越复杂的任务变得更容易完成。人工智能正在改善计算机视觉、定位和绘图、规划和控制、物体检测以及在不确定情况下即兴发挥的能力。
Retail / 零售：人工智能技术在零售领域的应用范围广泛，从提供个性化产品推荐到人口分析、客户服务、库存管理、需求预测、定价优化和欺诈检测。
安全：人工智能模型快速分析大量数据的能力使其成为欺诈和安全漏洞检测系统的理想组件。
农业： 精准农业和农业技术越来越依赖人工智能来降低粮食种植成本，同时提高产量和利润。

集成人工智能计算的挑战

虽然集成人工智能计算带来了许多希望，但与大多数其他技术一样，它也面临着挑战。以下是主要的。

型号可供选择：显然，必须有一个现有的人工智能模型可以完成您需要的工作。否则，您将必须创建一个模型或修改现有模型以满足您的需求。
算法偏差：总会存在算法偏差的问题，当您使用其他人训练的模型时，通常会出现这种情况。可以这么说，训练数据可能会破坏人工智能的思维。
数据质量：垃圾输入和垃圾输出，也适用于人工智能操作。如果您向系统提供低质量的数据，那么就不要指望会出现奇迹。您始终需要清理和准备进入模型的所有数据。
硬件成本：例如，除非您通过 API 使用人工智能服务，否则您将需要足够的硬件安装来运行合格的模型。即使是在线服务也会收取费用。

嵌入式、云端、边缘人工智能

选择人工智能模型时需要考虑的一个重要问题是交付。您可以将模型嵌入到软件代码中，让它在云端或边缘运行。这些方法都有其优点和缺点，因此这里对它们进行了仔细研究。

嵌入式人工智能：将 AI 嵌入到软件代码中意味着运行模型所需的一切都可以在运行软件的同一台计算机上实际获得。这种方法有其优点，例如需要离线独立运行的高安全性应用程序或系统。不利的一面是，大型模型可能需要大量内存和处理能力（包括 GPU）才能运行。
云托管人工智能： 在云上托管人工智能模型是另一个不错的选择。无论如何，大多数人工智能服务都是云托管的，所以，这取决于你的选择。好处包括降低成本和可扩展性，而缺点可能包括延迟和安全问题。
边缘托管人工智能：对于时间敏感的应用程序，您可能还需要在边缘提供云托管模型。云边缘是提供更靠近用户位置的服务以减少延迟的数据中心。边缘站点的可用性取决于云提供商，因此您可能需要货比三家。

人工智能集成的初步考虑

在继续将人工智能集成到您的软件中之前，您需要进行一些初步考虑，以帮助您设计出您和其他人会喜欢使用的更高质量的产品。以下是其中一些主要考虑因素。

用户界面：实用性和易用性是决定大多数产品价值的两个因素。对于软件来说，这通常是通过其用户界面来解决的。用户将通过文本、聊天、语音或视觉方式访问人工智能吗？人工智能请求是自动处理还是用户必须手动完成所有操作？
模型类型：目前有一百零一个人工智能模型，每个模型都有其优点和缺点。有些是为图像而设计的，而另一些则是为书写而设计的。您正在构建什么以及哪种模型最能满足该需求？这样的模型已经可用还是您需要开发一种新模型？
优化: 有很多开放源码您可以采用并微调人工智能模型，使其完全按照您想要的方式运行。您需要多少优化和微调？
安全与数据隐私：您是否会处理敏感信息，或者应用程序的安全需求是否最低？用户信息及其安全存储怎么样？
可扩展性：您的应用程序需要扩展吗？人工智能模型可以随之扩展吗？

如何将人工智能集成到软件中

将人工智能模型或其功能集成到软件应用程序中涉及几个步骤，以下是此过程的总体概述。

确定用例：人工智能无法为你做所有事情。您需要有专门定义的流程、任务或子例程，其中机器智能的应用将有很大帮助。您需要首先识别这些并决定如何使用人工智能来完成它们。
选择人工智能技术： 接下来，您需要选择一个 AI技术或最适合当前工作的模型。它可以是神经网络、搜索和排名方法、贝叶斯分类器、命名实体识别、大型语言模型，或生成对抗网络这可以最好地解决你的问题。
选择型号： 一旦您确定了一种技术，下一步就是找到一个使用这种技术的模型，您可以直接集成或轻松微调以产生您需要的结果。这是一个不错的 LLM 列表让你开始。请记住，如果找不到合适的模型，则意味着您可能必须从头开始构建一个模型。
数据收集与准备：您将需要数据来微调基本模型或从头开始构建一个模型。所以，数据的收集和准备也很重要。
软件整合：此步骤可能涉及使用 API 命令查询云托管的 AI 模型或直接将整个模型嵌入到您的应用程序中。这是你的选择。
用户界面：工具的价值在很大程度上取决于其易用性。这一点怎么强调都不为过。您希望应用程序的 AI 功能尽可能易于使用。一个功能强大但使用起来过于复杂的应用程序没有什么价值。因此，请保持用户界面简单且程序直观。
测试与验证：开发后测试程序并确保一切正常。
部署：对工作感到满意后，切换到生产模式并发布应用程序。您仍然需要监控绩效并寻找需要改进的领域。
迭代与改进：定期查看应用程序的性能、用户反馈和新的市场现实，以了解您可能需要改进的地方。然后完成并更新应用程序。