Что такое искусственный интеллект как услуга (AIaaS) в технологической индустрии?

Программное обеспечение как услуга, Инфраструктура как услуга, Платформа как услуга и т. Д. - это общие услуги, о которых все слышали в мире высоких технологий. А как же искусственный интеллект как услуга ?! Большинство компаний в наши дни используют своего рода «услугу» для получения платных услуг, чтобы они могли сосредоточиться на своей основной деятельности. Но AIaaS относительно новый, и его появление связано с растущей популярностью искусственного интеллекта в ИТ-индустрии.

Международная корпорация данных даже прогнозирует, что к 2021 году 75% коммерческих корпоративных приложений будут использовать искусственный интеллект. Это означает, что компаниям необходимо как можно быстрее интегрировать решения AI в свои бизнес-стратегии и производственные стратегии. Но искусственный интеллект стоит недешево! Итак, как это сделать? Решение - искусственный интеллект как услуга!

Сначала давайте посмотрим, что такое «искусственный интеллект как услуга», а затем перейдем к поставщикам, предлагающим его, а также его достоинствам и недостаткам.

Что такое искусственный интеллект как услуга?

В наши дни почти все компании хотят использовать искусственный интеллект для улучшения своего бизнеса. В конце концов, компании могут использовать искусственный интеллект и аналитику данных, чтобы лучше понять свою целевую аудиторию, автоматизировать часть своего производства, создавать более качественные продукты в соответствии с рыночным спросом и т. Д. Все это, в свою очередь, увеличивает прибыльность компании, которая Turn дает им преимущество перед конкурентами. Ведь в большинстве случаев главное - это прибыль!

Однако долгое время в прошлом компаниям приходилось вкладывать много денег в искусственный интеллект, чтобы получить эту прибыль. Машины ИИ были дорогими, программисты, знакомые с ИИ, были дорогими и даже реже, а хороших данных не было! Хотя это было не так уж важно для крупных транснациональных корпораций, для малых и средних компаний это было очень сложно. Но популярность и развитие облачных сервисов сделали все намного проще. Теперь компании могут получить доступ к программному обеспечению искусственного интеллекта от стороннего поставщика, внесли несколько изменений в соответствии с их индивидуальными требованиями и начали получать преимущества искусственного интеллекта и аналитики данных с гораздо меньшими начальными вложениями.

В этом сила искусственного интеллекта как услуги! AIaaS - это решение для многих компаний малого и среднего уровня, которые не хотят создавать, тестировать и внедрять свои системы искусственного интеллекта с нуля. Эти компании могут сосредоточиться на своем основном бизнесе и получать дополнительную ценность от искусственного интеллекта, не становясь экспертами в области данных и машинного обучения. Таким образом, они получают увеличивающуюся прибыль при одновременном снижении риска инвестиций с использованием AIaaS. Это беспроигрышный вариант для всех!

Какие поставщики предлагают искусственный интеллект как услугу?

Давайте посмотрим на поставщиков, которые предлагают искусственный интеллект как услугу.

1. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services предоставляет предварительно обученные службы искусственного интеллекта, которые могут помочь предприятиям персонализировать опыт для своих клиентов, создавать точные модели прогнозирования, выполнять анализ изображений и видео, выполнять анализ текста на естественном языке и т. Д. Amazon SageMaker также является услугой, предоставляющей разработчикам а специалисты по обработке данных - возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML), не выполняя тяжелую работу на каждом этапе процесса машинного обучения, что было бы необходимо, если бы модели ML были разработаны с нуля.

2. Microsoft Azure
Microsoft Azure позволяет компаниям легко создавать, обучать и развертывать свои модели машинного обучения с помощью машинного обучения Azure, Azure Databricks и ONNX. Когнитивный поиск Azure также позволяет компаниям обнаруживать закономерности и взаимосвязи в своем контенте с помощью этой облачной поисковой службы со встроенными возможностями искусственного интеллекта. Когнитивные службы Azure позволяют компаниям встраивать способности видения, речи и принятия решений в свои приложения без каких-либо специальных знаний в области машинного обучения.

3. Google Cloud

Центр искусственного интеллекта Google Cloud предоставляет компаниям возможности совместного использования корпоративного уровня, включая сквозные конвейеры искусственного интеллекта. Кроме того, строительные блоки Google Cloud для искусственного интеллекта - это инструменты, которые компании могут использовать для добавления таких технологий, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, перевод, распознавание речи и т. Д. Cloud AutoML также позволяет разработчикам, не имеющим опыта в области машинного обучения, быстро обучать пользовательские модели машинного обучения. с учетом потребностей их компании.

4. IBM Watson Cloud

IBM Watson Cloud позволяет компаниям внедрять искусственный интеллект в свои приложения, чтобы они могли делать более точные прогнозы, автоматизировать корпоративные решения и процессы и получать оптимизированные решения. Некоторые из предварительно созданных приложений Watson, предлагаемых IBM, включают Watson Assistant, Watson Speech to Text, Watson Natural Language Understanding и т. Д. IBM Watson Cloud также предоставляет решения AI для определенных рынков, такие как AI для обслуживания клиентов, которые направлены на улучшение качества обслуживания клиентов, AI для финансовых услуг, который направлен на ускорение извлечения информации из данных, AI для кибербезопасности, который анализирует данные о рисках, чтобы ускорить время отклика и т. Д.

В чем преимущества искусственного интеллекта как услуги?

1. Развитая инфраструктура с минимальными затратами

Компания, которая хочет внедрить искусственный интеллект в свою повседневную деятельность, должна вложить значительные средства в оборудование для искусственного интеллекта. Обычно это очень дорого, так как оборудование требует первоначальных инвестиций, а затем постоянного обслуживания. Однако компании могут реализовать искусственный интеллект как услугу с минимальными затратами, поскольку они получают доступ к программному обеспечению ИИ от стороннего поставщика без собственного оборудования ИИ или программного обеспечения, разработанного с нуля. Это особенно полезно для тех компаний, которые не используют ИИ в качестве основного бизнеса, но просто хотят использовать его для принятия более эффективных решений.

2. Платите за то, что используете

Внедрение искусственного интеллекта с нуля обходится дорого, но эти расходы сокращаются за счет использования искусственного интеллекта как услуги. Большинство поставщиков AIaaS имеют определенные планы для компаний, которые можно купить по фиксированной цене. Это означает, что компании не нужно финансировать все более сложные спецификации ИИ, но они могут покупать то, что хотят, и платить только за это. Хотя при использовании ИИ требуется много энергии, компаниям, которые покупают AIaaS, эта мощность требуется только в короткие сроки, и они платят соответственно.

3. Простота использования

Разработчикам программного обеспечения не обязательно быть экспертами в области искусственного интеллекта, чтобы реализовать искусственный интеллект как услугу. Большинство компаний, предлагающих AIaaS, имеют заранее созданные пакеты различных услуг AI, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, компьютерный перевод, распознавание речи и т. Д., Которые могут покупать другие компании, а разработчики могут настраивать эти пакеты в соответствии с требованиями своей компании, не становясь экспертами. . Это не тот случай, если компании решают внедрять решения ИИ с нуля, поскольку для этого требуются специальные знания и подготовленные эксперты по искусственному интеллекту.

4. Варианты масштабируемости

Компании могут начать с небольших проектов, используя искусственный интеллект как услугу, просто чтобы проверить, подходят ли они для корпоративной деятельности. А позже, когда компании будут более уверены в своих проектах и лучше осведомлены о своих данных, они всегда смогут масштабировать свои проекты по мере изменения корпоративных требований со временем. Эта функция масштабируемости предлагается почти всеми поставщиками AIaaS для удобства компаний.

В чем недостатки искусственного интеллекта как услуги?

1. Пониженная безопасность

Компаниям необходимо делиться своими данными с нанимаемыми поставщиками AIaaS. Это необходимо, поскольку искусственный интеллект и аналитика данных зависят от качества данных для получения необходимых услуг. Однако это также означает, что данные компании не так безопасны, и поэтому компаниям необходимо обеспечить дополнительные меры безопасности для хранения данных и передачи данных между различными серверами, чтобы гарантировать, что данные не будут украдены, переданы ненадлежащим образом или подделаны.

2. Повышение доверия к третьим сторонам.

Искусственный интеллект как услуга по умолчанию подразумевает, что компании полагаются на своих поставщиков услуг, которые предоставят им необходимое программное обеспечение Ai в соответствии с требованиями компании. Хотя это неплохо, поскольку компании получают много при минимальных инвестициях в AIaaS, это означает, что компании могут пострадать, если между ними и их поставщиками услуг возникнет задержка во времени, недопонимание или любые другие проблемы.

3. Долгосрочные затраты

Искусственный интеллект как услуга может обернуться для компаний долгосрочными расходами, поскольку они продолжают получать доступ к все большему количеству услуг от своих поставщиков услуг AIaaS. Однако это характерно не только для искусственного интеллекта, но и для всех предложений «как услуга». Таким образом, компании должны убедиться, что они используют искусственный интеллект как услугу, тогда преимущества перевешивают затраты на разработку их системы искусственного интеллекта с нуля.

4. Снижение прозрачности

Когда компании покупают искусственный интеллект как услугу у поставщиков, они могут получить доступ только к услуге, но не к ее внутренней работе. Другими словами, AIaaS похож на черный ящик, и компании могут предоставлять ввод и знать вывод, но они не могут понять, как получается вывод, какие алгоритмы ИИ используются для получения вывода и т. Д. Компании также не могут знать, как их данные используется для получения вывода и достаточно ли он безопасен. Это может привести к путанице или недопониманию между компанией и поставщиком AIaaS.