Штучний інтелект як сервіс (AIaaS) відкриває перед підприємствами нові перспективи, дозволяючи їм ефективно використовувати потужність, переваги та інструменти ШІ. Це дає можливість обійти складнощі та витрати, пов’язані з розробкою власних рішень.
Застосовуючи передові технології та інструменти штучного інтелекту, компанії можуть значно покращити якість своїх продуктів та послуг, автоматизувати рутинні операції та підвищити рівень обслуговування клієнтів.
Створення внутрішніх рішень за допомогою традиційних підходів часто призводить до значних початкових витрат, а сам процес розробки є складним і тривалим. Саме тому багато компаній відмовляються від ідеї розробки власних програмних продуктів.
У цьому контексті, AIaaS стає справжнім порятунком. Він допомагає подолати ці перешкоди і розробляти інноваційні програми на базі ШІ, починаючи від чат-ботів і закінчуючи складним аналітичним програмним забезпеченням, з оптимальною економічною ефективністю і без необхідності програмування.
У цій статті ми детально розглянемо концепцію AIaaS, її функціонування, переваги та огляд провідних постачальників послуг.
Отже, почнемо!
Що таке AIaaS?
Штучний інтелект як сервіс (AIaaS) є складовою концепції “все як сервіс” (XaaS). Він передбачає, що сторонні компанії та провайдери хмарних технологій створюють готові рішення на основі штучного інтелекту і пропонують їх підприємствам.
Компанії можуть використовувати ці рішення AIaaS для інтеграції штучного інтелекту у свої процеси та розробки передових програм без необхідності ручного кодування та значних інвестицій.
AIaaS функціонує подібно до інших хмарних сервісів, надаючи продукти та послуги ШІ за моделлю “як сервіс”. Це дає можливість ефективно збирати та зберігати необмежену кількість даних. Простота впровадження AIaaS дозволяє компаніям та окремим користувачам експериментувати з різними публічними хмарними платформами, алгоритмами машинного навчання та послугами.
Завдяки інтуїтивно зрозумілим інструментам та API з низьким порогом входу, користувачі можуть використовувати потужність штучного інтелекту без спеціальних знань у сфері програмування.
AIaaS – це чудове рішення для компаній, які прагнуть розробляти, тестувати та використовувати власні системи ШІ. Це дозволяє отримати цінну інформацію та можливості для масштабування та зростання без значних інвестицій у ресурси та фахівців.
Типи рішень AIaaS
Розглянемо основні типи послуг AI, які ви можете використовувати:
Боти
Інтерактивні чат-боти можуть імітувати розмову з людьми, використовуючи складні алгоритми штучного інтелекту. Вони працюють на основі технологій машинного навчання (ML) та обробки природної мови (NLP), що допомагає розуміти запити користувачів та надавати відповідні рішення.
Створення успішних чат-ботів вимагає значних зусиль та навичок у розробці програмного коду.
Рішення AIaaS дозволяють створювати потужні чат-боти для ефективної взаємодії з клієнтами та забезпечують швидке та якісне вирішення їхніх проблем. Це також допомагає підвищити рівень задоволеності клієнтів та знизити час їхнього очікування на відповідь.
Інтерфейс прикладного програмування (API)
Рішення AIaaS надають різноманітні API. За своєю суттю, API діють як “місток” або посередник, що дозволяє різним програмам взаємодіяти між собою та обмінюватися даними.
Наприклад, веб-сайт бронювання готелів, як Airbnb, отримує інформацію з різних готельних сайтів і показує найкращі пропозиції в одному зручному місці.
Сьогодні API широко використовуються у туристичних додатках, системах обробки природної мови, комп’ютерній лінгвістиці, розпізнаванні зображень, обробці знань, перекладі, пошукових системах, розпізнаванні емоцій тощо.
Якщо вам потрібно створювати API, рішення AIaaS дозволять це зробити без необхідності написання коду. Весь процес буде автоматизованим та простішим, що дозволить вам прискорити розробку програм.
Машинне навчання
Використовуючи моделі AI та ML, розробники можуть створювати корисне програмне забезпечення, виявляти закономірності в даних, оптимізувати процеси та робити прогнози.
AIaaS спрощує процес впровадження ML та AI для компаній. Можна використовувати вже готові моделі або створювати власні, орієнтовані на конкретні потреби. Все це можливо без попереднього досвіду роботи з ML, що є значною перевагою для багатьох компаній.
Маркування даних
Маркування даних – це процес анотування великих масивів даних з метою їх ефективної організації. Це має широкий спектр застосувань, таких як класифікація даних за різними ознаками, забезпечення якості даних та навчання ШІ.
Маркування даних виконується за допомогою ML з залученням людини, що дозволяє машинам та людям постійно взаємодіяти. Завдяки цьому ШІ може ефективно аналізувати дані та покращувати свою роботу в майбутньому.
Класифікація даних
Класифікація даних необхідна, коли потрібно розмітити різні набори даних за певними категоріями. Зазвичай, це включає класифікацію даних на основі користувача, контексту та змісту.
Класифікацію даних можна легко виконати за допомогою штучного інтелекту, якщо чітко визначено структуру та критерії. AIaaS допомагає ефективно вирішити цю задачу.
Як працює AIaaS?
На відміну від інших моделей “як послуги”, таких як IaaS, PaaS або SaaS, AIaaS пропонує рішення на базі ШІ через стороннього постачальника.
Архітектура AIaaS є відносно простою і включає в себе передове апаратне та програмне забезпечення, а також системи ШІ, призначені для роботи з машинним навчанням, NLP, комп’ютерним зором, робототехнікою тощо. Вона також включає моделі ML, фреймворки, ботів та інші компоненти.
AIaaS працює на платформах хмарних обчислень, що дозволяє компаніям надавати кращі послуги своїм клієнтам. Це забезпечує легкий доступ до функцій ШІ без необхідності обслуговування або розгортання дорогої інфраструктури.
Алгоритми штучного інтелекту можна розділити на два основні типи:
- Алгоритми ML, що включають регресію та класифікацію.
- Алгоритми глибокого навчання (DL), які використовують нейронні мережі.
Коли алгоритми певним чином застосовуються до комп’ютерної системи, вона може діяти як людина, розпізнаючи об’єкти, ведучи діалог, реагуючи на події, спілкуючись з людьми тощо.
Компанії використовують модель AIaaS для отримання цінної інформації на основі зібраних та проаналізованих даних. Таким чином, AIaaS допомагає підприємствам:
- Краще розуміти своїх клієнтів.
- Виявляти ключові моменти у наданні послуг та виробництві.
- Розуміти, чому одні клієнти купують продукт/послугу, а інші – ні.
Компоненти AIaaS
#1. Інфраструктура ШІ
Інфраструктура ШІ залежить від моделей AI та ML. Обчислення та дані є двома основними стовпами цих моделей.
- Обчислення ШІ: включають безсерверні обчислення, пакетну обробку та віртуальні машини (VM). Ці методи використовуються для автоматизації задач ML та покращення паралельної обробки. Наприклад, програмне забезпечення XYZ має механізм обробки даних у реальному часі, який використовує бібліотеку ML. Після навчання моделей ML їх можна використовувати в контейнерах та віртуальних машинах для виконання обчислень.
- Дані ШІ: коли великий набір даних передається в статистичні алгоритми, це формує функціональну модель ML. Загалом, ці моделі розроблені для виявлення закономірностей в існуючих даних. Обсяг цих даних безпосередньо впливає на точність прогнозів. Наприклад, численні медичні звіти навчають мережі DL для подальшого використання у виявленні медичних надзвичайних ситуацій, таких як пухлини або рак.
ML покладається на вхідні дані, які можна зібрати з різних джерел. Дані, що надходять із неструктурованих даних, реляційних баз даних, пулів необроблених даних, збережених анотацій тощо, є вхідними для моделей AI та ML.
Для передових методів машинного навчання потрібні складні обчислення, які виконуються за допомогою комбінації центральних (CPU) та графічних (GPU) процесорів, а також нейронних мереж. Центральні та графічні процесори забезпечують швидшу обробку, доповнюючи один одного.
Хмарні провайдери надають кластери комбінацій CPU-GPU з підтримкою віртуальних машин та контейнерів у налаштуваннях AIaaS. Користувачі можуть використовувати цю інфраструктуру для навчання моделей.
#2. Послуги ШІ
Провайдери публічних хмар пропонують API, які є доступними та не вимагають спеціальних моделей ML. Ці послуги використовують інфраструктуру хмарних провайдерів.
- Спеціальні обчислення: хоча API є ключовими для загальних випадків, хмарні провайдери переходять до спеціальних методів обчислень та дозволяють користувачам ознайомитися з когнітивними обчисленнями, використовуючи спеціальні набори даних. Тут користувачі навчають когнітивні служби, використовуючи свої власні дані. Такий підхід мінімізує зусилля на вибір потрібних алгоритмів та навчання спеціальних моделей.
- Когнітивні обчислення: охоплюють аналіз тексту, мови, пошук та голосовий переклад. Ці сервіси використовуються як кінцеві точки REST та інтегруються з різними програмами за допомогою виклику API.
- Розмовний штучний інтелект: хмарні провайдери допомагають розробникам інтегрувати ботів на різних платформах, використовуючи сервіси ботів. З допомогою цього сервісу розробники мобільних та веб-додатків можуть легко додавати цифрових помічників до своїх програм.
#3. Інструменти ШІ
Крім інфраструктури та API, постачальники хмарних технологій пропонують інструменти, які допомагають розробникам та дослідникам даних ефективно використовувати сховище, бази даних та віртуальні машини, оскільки вони синхронізовані з платформами обчислень та даних.
- Майстри: дослідники даних можуть використовувати майстри для спрощення процесу навчання.
- Інструменти підготовки даних: продуктивність інструментів ШІ сильно залежить від якості даних. Щоб мати якісні дані та моделі ML, необхідні інструменти підготовки даних від хмарних провайдерів для легкого перетворення, завантаження та вилучення даних. Потім вихідні дані пересилаються в конвеєр ML для оцінки та навчання.
- Фреймворки: хмарні провайдери пропонують готові шаблони з різними фреймворками, такими як Apache MXNet, Torch, TensorFlow тощо, оскільки налаштування середовища обробки даних є досить складним процесом.
Особливості AIaaS
- Попередньо навчені моделі: AIaaS включає велику кількість попередньо навчених моделей, розроблених на великих масивах даних та оптимізованих для конкретних завдань.
- Розробка індивідуальної моделі: AIaaS пропонує можливості для розробки власних моделей, спрощуючи розгортання та інтеграцію функцій ШІ.
- Обробка та аналіз даних: за допомогою AIaaS можна зберігати та обробляти великі масиви даних.
- Розгортання та розміщення моделей: AIaaS дозволяє легко розробляти та розгортати власні моделі AI та ML без спеціальних навичок програмування.
- Інтеграція API: AIaaS легко інтегрується з існуючими системами, робочими процесами та програмами. Провайдери пропонують API та SDK для спрощення інтеграції з відомими фреймворками та мовами програмування.
- Сервіси комп’ютерного зору: AIaaS надає сервіси комп’ютерного зору, що дозволяють ШІ аналізувати відео та зображення.
- Прогнозна аналітика: прогнозна аналітика є важливим інструментом для кожного бізнесу. AIaaS дозволяє моделям ШІ прогнозувати майбутні результати на основі великих наборів даних.
- Автоматизоване машинне навчання: AIaaS пропонує автоматизовані функції ML, щоб модель AI могла виконувати повторювані та трудомісткі завдання.
- Моніторинг та управління моделями: за допомогою AIaaS можна легко контролювати та ефективно керувати моделями AI та ML. Це також дає можливість відстежувати продуктивність цих моделей.
AIaaS проти AIPaaS
AIaaS та AIPaaS є хмарними рішеннями, які використовуються при розробці та розгортанні рішень на основі ШІ. Однак, вони відрізняються за своїм обсягом та функціональністю.
AI-as-a-Service (AIaaS) – це хмарне рішення, яке пропонує готові додатки та моделі AI, які легко інтегруються в існуючі бізнес-додатки та процеси.
Воно надає готові моделі для різних задач, таких як розпізнавання зображень, прогнозна аналітика та обробка природної мови. Ці моделі доступні через API, що спрощує їх інтеграцію для розробників.
З іншого боку, AI Platform as a Service (AIPaaS) – це хмарне рішення, що дозволяє науковцям та розробникам даних використовувати ресурси та інструменти для розробки, навчання, аналізу та розгортання моделей AI. Воно включає набори для розробки програмного забезпечення, інфраструктуру машинного навчання, API та інші інструменти розробки.
Переваги AIaaS
- Розширена інфраструктура: для успішного штучного інтелекту та машинного навчання потрібні потужні графічні процесори та паралельні обчислювальні системи. Без AIaaS компаніям довелося б інвестувати значні кошти в інфраструктуру. AIaaS дозволяє використовувати потужність ML з меншими витратами та ризиками.
- Зручність використання: впровадження AIaaS є відносно простим; можна використовувати готові рішення та скористатися можливостями ШІ без глибоких технічних знань.
- Мінімальна потреба в кодуванні: можна використовувати AIaaS навіть без власної команди програмістів. Все, що потрібно – це безкодова інфраструктура у вашій компанії.
- Масштабованість: за допомогою AIaaS можна розпочати з невеликих проектів для навчання та розуміння, а потім масштабувати їх згідно з потребами.
- Економічна ефективність: впровадження AIaaS є економічно вигідним. Ви платите лише за ті функції, якими користуєтесь, без прихованих чи додаткових інвестицій.
Випадки використання AIaaS
- Розпізнавання зображень: системи розпізнавання зображень розпізнають зображення, визначають об’єкти та людей. З допомогою AIaaS можна легко створювати програми розпізнавання зображень на базі штучного інтелекту.
- Виявлення шахрайства: системи ШІ допомагають виявляти несанкціоновані дії та запобігати шахрайству.
- Автономні транспортні засоби: автономні транспортні засоби підвищують безпеку руху. Можна використовувати цю технологію в транспортних засобах, дозволяючи їм “бачити”, “відчувати” та аналізувати навколишнє середовище.
- Обробка природної мови: ця система використовує комп’ютерний текст та мову. Вони можуть взаємодіяти з клієнтами для покращення їхнього досвіду у режимі реального часу.
- Механізм рекомендацій: пропонує відповідні товари або послуги на основі потреб клієнтів, їхніх вподобань та поведінкових моделей.
- Аналітика: AIaaS є дуже корисним інструментом для аналітики, оскільки він дозволяє аналізувати великі обсяги даних, виявляти закономірності, робити висновки та прогнозувати майбутні тенденції.
Постачальники AI-as-a-Service Providers
#1. Машинне навчання Amazon Web Services (AWS)
Отримайте доступ до повного набору послуг AL та ML Машинне навчання AWS та впроваджуйте інновації швидше. Аналізуйте наявні дані, одночасно знижуючи витрати. AWS ML допоможе вам на шляху впровадження ML за допомогою ресурсів та інфраструктури.
AWS ML дозволяє вирішувати бізнес-задачі, створювати нові програми за допомогою генеративного ШІ, покращувати взаємодію з клієнтами, прискорювати інновації та оптимізувати бізнес-процеси.
#2. Машинне навчання Microsoft Azure
Використовуйте послуги ШІ корпоративного рівня для наскрізного життєвого циклу машинного навчання Машинне навчання Microsoft Azure. Це допоможе вам впевнено створювати, розгортати та керувати критично важливими бізнес-моделями машинного навчання у великих масштабах. Платформа прискорює окупність за допомогою операцій ML, інтегрованих інструментів та взаємодії з відкритим кодом.
Ця платформа для навчання штучного інтелекту спеціально розроблена для відповідальних програм ШІ у ML. Microsoft Azure ML допомагає швидко розгортати, керувати та ділитися моделями ML для MLOps та між робочими групами. Вона має вбудовані засоби безпеки, відповідності та управління. Платформа пропонує оркестровку робочого процесу ШІ, високу продуктивність, гнучку інфраструктуру, а також керовану наскрізну платформу.
#3. Платформа штучного інтелекту Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform пропонує інноваційні продукти, послуги та рішення AI та ML на основі технологій та досліджень Google. Ви можете ефективно створювати генеративні програми штучного інтелекту, отримувати аналітичні дані, а також використовувати різні фреймворки та інструменти.
Завдяки платформі GCP AI ви можете створювати програми AI швидко та відповідально. Крім того, аналізуйте дані за допомогою повного набору інструментів для аналізу, управління та машинного навчання. Це дозволяє вам розуміти та інтерпретувати ваші моделі ML.
#4. IBM Watson
Відкрийте нові рівні успіху та продуктивності з IBM Watson та впроваджуйте автоматизацію та штучний інтелект у робочі процеси вашого бізнесу. Це корпоративна платформа штучного інтелекту нового покоління, призначена для підвищення ефективності ШІ у вашому бізнесі.
Платформа пропонує:
- watsonx.ai: допомагає легко навчати, налаштовувати, перевіряти та розгортати моделі ML.
- watsonx.data: дозволяє масштабувати робочі навантаження ШІ будь-де для всіх даних.
- watsonx.governance: допомагає прискорити відповідальні, зрозумілі та прозорі робочі процеси ШІ.
Висновок
AIaaS є швидкозростаючою технологією, що пропонує численні переваги. AIaaS оптимізує бізнес-процеси та дозволяє легко розробляти і розгортати моделі AI та ML без необхідних знань програмування.
Отже, якщо ви плануєте створити та розгорнути економічне хмарне рішення, ви можете скористатися надійним AIaaS рішенням. Це допоможе вам розробити передові моделі штучного інтелекту для виконання різних завдань та оптимізувати процеси з максимальною ефективністю та економічною вигодою.
Також ви можете ознайомитися з концепцією “Безпека як послуга (SECaaS)”.