AIaaS означает «Искусственный интеллект как услуга», и сегодня мы увидим, что именно это такое, а также многие другие связанные темы.

Изображения, использованные в этих статьях, являются собственностью соответствующих организаций и используются здесь исключительно в справочных и иллюстративных целях.

  • AIaaS — это сокращение от «Искусственный интеллект как услуга» и относится к компаниям, которые предоставляют готовые решения для искусственного интеллекта.

AIaaS позволяет отдельным лицам и компаниям экспериментировать с ИИ для различных целей без больших первоначальных инвестиций и повышенного риска.

Это относится к готовым инструментам искусственного интеллекта, которые позволяют компаниям внедрять и масштабировать методы искусственного интеллекта с минимальными затратами.
Долгое время искусственный интеллект был непомерно дорогим и поэтому был недоступен для большинства компаний.

  • Машины были массивными, громоздкими и дорогими.
    Программисты, работавшие на таких машинах, были в дефиците и поэтому требовали высоких зарплат и выплат.
    Многим компаниям не хватало данных и информации.

Что такое «AAS» (как услуга)?

  • «AAS — это аббревиатура от «as a service», которая означает, что что-то предоставляется клиенту, как внутреннему, так и внешнему, как услуга. Предложения как услуга или XaaS (все как услуга) (мы используем «X», потому что это рассматривается как переменная) предоставляют клиентам конечные точки для взаимодействия с которыми обычно управляется API, но обычно ими можно управлять через веб-консоль в веб-браузер пользователя». — Википедия.

Виды ААС.

Я дал краткое описание нескольких типов из-за ограничения темы сегодняшней статьи. Дополнительные сведения см. по предоставленным гиперссылкам.

IaaS

  • IaaS означает «инфраструктура как услуга».
  • Это тип службы облачных вычислений, которая предлагает необходимые вычислительные ресурсы, хранилище и сетевые ресурсы по запросу с оплатой по факту использования.

PaaS

  • PaaS означает «Платформа как услуга».
  • Вы покупаете необходимые ресурсы у поставщика облачных услуг с оплатой по мере использования и получаете к ним доступ через безопасное подключение к Интернету.

SaaS

  • SaaS означает программное обеспечение как услуга.
  • Это позволяет пользователям подключаться и использовать облачные приложения через Интернет. Типичными примерами являются электронная почта, календарь и офисные инструменты (например, Microsoft Office 365).

АИааС

  • Искусственный интеллект как услуга и относится к компаниям, которые предоставляют готовые решения ИИ.
  • Различные платформы поставщиков ИИ предлагают несколько стилей машинного обучения и ИИ.

Типы AIaaS

Существует множество широко используемых вариантов использования AIaaS, некоторые из них включают:

Виртуальные помощники и чат-боты

  • К ним могут относиться чат-боты, использующие алгоритмы НЛП для обучения на основе разговоров с людьми и имитации языковых моделей, тонов и сленга при предоставлении ответов. Это освобождает сотрудников службы поддержки клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах. Чат-боты используют алгоритмы искусственного интеллекта для имитации человеческого разговора. Они сочетают в себе возможности NLP и ML для понимания запросов пользователей и предоставления соответствующих ответов.

ML-фреймворки

Платформы машинного обучения — это инструменты, которые разработчики могут использовать для создания собственной модели, которая со временем учится на основе существующих данных компании. Эти платформы позволяют создавать задачи машинного обучения без использования больших данных.

Интерфейсы прикладного программирования (API)

API — отличный способ взаимодействия внутри службы. API-интерфейсы позволяют разработчикам добавлять определенную технологию или услугу в создаваемое ими приложение без написания кода с нуля. Общие параметры для API включают в себя:

  • НЛП
  • Компьютерная речь и компьютерное зрение
  • Языковой перевод
  • Картирование знаний
  • Поиск
  • Анализ настроений (обнаружение эмоций)

Преимущества и недостатки AIaaS.

Преимущества

  • Расширенная инфраструктура за небольшую плату. Для успешного ИИ и машинного обучения требуется много параллельных компьютеров и быстрых графических процессоров (GPU). До AIaaS компания может слишком много решать в отношении первоначальных инвестиций и текущего обслуживания. Теперь AIaaS означает, что компании могут использовать возможности машинного обучения при значительно меньших затратах, что означает, что вы можете продолжать работать над своим основным бизнесом, а не обучаться и тратить средства на области, которые лишь частично поддерживают принятие решений.
  • Гибкость. Наряду с более низкими затратами AIaaS обеспечивает большую прозрачность: платите за то, что используете. Хотя для работы машинного обучения требуется много вычислительной мощности, вам может понадобиться эта мощность только на короткое время — вам не нужно запускать ИИ без остановок.
  • Удобство использования. Хотя исходный код многих опций ИИ открыт, они не всегда удобны для пользователя. Это означает, что ваши разработчики тратят время на установку и разработку технологии машинного обучения. Вместо этого AIaaS готов к работе прямо из коробки, поэтому вы можете использовать возможности ИИ, не становясь сначала техническими экспертами.
  • Масштабируемость. AIaaS позволяет начать с небольших проектов, чтобы узнать, подходит ли он для ваших нужд. По мере накопления опыта работы с собственными данными вы сможете настраивать свой сервис и увеличивать или уменьшать масштаб по мере изменения требований проекта.

Недостатки

  • Сниженная безопасность. ИИ и машинное обучение зависят от значительных объемов данных, а это означает, что ваша компания должна делиться этими данными со сторонними поставщиками. Хранение данных, доступ к ним и передача на серверы должны быть защищены, чтобы гарантировать, что данные не будут неправомерно доступны, переданы или подделаны.
  • Проблемы доверия.Поскольку вы работаете с одной или несколькими третьими сторонами, вы полагаетесь на них в предоставлении необходимой вам информации. Это не является проблемой по своей сути, но это может привести к задержке или другим проблемам, если возникнут какие-либо проблемы.
  • Пониженная прозрачность. В AIaaS вы покупаете услугу, но не доступ. Некоторые рассматривают предложение услуг, особенно в области машинного обучения, как черный ящик — вы знаете вход и выход, но не понимаете внутренней работы, например, какие алгоритмы используются, обновляются ли алгоритмы и какие. к каким данным относятся версии. Это может привести к путанице или недопониманию относительно стабильности ваших данных или вывода.
  • Управление данными. Отрасли могут ограничивать возможность хранения данных в облаке и способ их хранения, что в целом может помешать вашей компании использовать преимущества определенных типов AIaaS.
  • Долгосрочные затраты. Затраты могут быстро возрастать со всеми предложениями «как услуга», и AIaaS не является исключением. По мере того, как вы углубляетесь в ИИ и машинное обучение, вы можете искать более сложные предложения, которые могут стоить дороже и требуют найма и обучения персонала с более конкретным опытом. Однако, как и во всем, затраты могут быть разумным вложением для вашей компании.

Некоторые ведущие поставщики AIaaS:

Майкрософт Азур

  • Azure — общедоступная облачная вычислительная платформа Microsoft. Являясь гигантом среди поставщиков AIaaS, Azure предлагает набор решений AI и ML для соответствующих разработчиков.
  • С помощью Azure Cognitive Services вы можете добавлять в свои приложения различные возможности искусственного интеллекта (например, компьютерное зрение или извлечение текста) с помощью API. Вы также можете использовать Azure Bot Service, позволяющую интуитивно создавать ботов любого типа, от интегрированного бота для вопросов и ответов до виртуального помощника под вашим собственным брендом.

АйБМ Уотсон

  • IBM Watson предлагает множество инструментов искусственного интеллекта, которые помогают крупным компаниям максимально эффективно использовать свои данные. Разработчики могут использовать IBM Watson Studio для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом облаке.
  • Существует множество готовых приложений, таких как IBM Watson Assistant (для создания виртуальных помощников) и Watson Natural Language Understand (для выполнения расширенных задач анализа текста).

Спасибо за прочтение, удачного обучения!