Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS): Klucz do innowacji
Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) to innowacyjne podejście, które umożliwia przedsiębiorstwom pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji. Firmy mogą dzięki niej korzystać z zaawansowanych narzędzi, technologii i algorytmów bez konieczności budowania własnej, kosztownej infrastruktury. AIaaS eliminuje złożoność i wysokie koszty związane z tworzeniem rozwiązań AI od podstaw.
Wykorzystanie narzędzi i technologii AI pozwala firmom na udoskonalenie oferowanych produktów i usług, automatyzację rutynowych zadań oraz usprawnienie interakcji z klientami, co przekłada się na wzrost efektywności i konkurencyjności.
Tradycyjne podejście do wdrażania rozwiązań AI wiąże się z wysokimi kosztami początkowymi i skomplikowanym, czasochłonnym procesem tworzenia. Z tego powodu wiele firm rezygnuje z budowy wewnętrznych systemów programistycznych.
Właśnie tutaj z pomocą przychodzi AIaaS. Umożliwia on pokonanie tych barier, oferując zaawansowane aplikacje AI, takie jak chatboty, narzędzia monitorujące czy skomplikowane oprogramowanie analityczne. Wszystko to w sposób opłacalny i bez konieczności zaawansowanego programowania.
W tym artykule zgłębimy temat AIaaS, omówimy jego działanie, zalety i przedstawimy czołowych dostawców tego typu usług.
Zaczynajmy!
Czym jest AIaaS?
Sztuczna inteligencja jako usługa (AIaaS) to model, który bazuje na koncepcji „wszystko jako usługa” (XaaS). Polega on na udostępnianiu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji przez zewnętrznych dostawców, najczęściej oferujących usługi w chmurze.
Firmy mogą wykorzystywać gotowe rozwiązania AIaaS do wdrażania zaawansowanych technologii i aplikacji bez konieczności ręcznego kodowania oraz ponoszenia ogromnych nakładów finansowych.
AIaaS funkcjonuje podobnie do innych usług chmurowych, udostępniając produkty i usługi AI w modelu „jako usługa”. Zapewnia skuteczne gromadzenie i przechowywanie danych w dowolnej ilości. Dodatkową zaletą jest prostota wdrożenia, co umożliwia firmom oraz indywidualnym użytkownikom testowanie różnych platform chmurowych, algorytmów uczenia maszynowego i usług.
Dzięki intuicyjnym narzędziom niskokodowym oraz interfejsom API, użytkownicy mogą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji bez posiadania specjalistycznych umiejętności programistycznych.
AIaaS jest doskonałym rozwiązaniem dla firm, które pragną rozwijać, testować i wykorzystywać własne systemy AI. Bez znacznych inwestycji w zasoby i ekspertów, można uzyskać cenne dane i możliwości skalowania oraz rozwoju.
Rodzaje rozwiązań AIaaS
Usługi AI, które możesz wybrać, obejmują między innymi:
Boty
Zaawansowane chatboty, wykorzystujące algorytmy AI, potrafią prowadzić konwersacje z użytkownikami. Działają w oparciu o koncepcje uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP), co umożliwia im rozumienie zapytań i udzielanie adekwatnych odpowiedzi.
Tradycyjnie, stworzenie skutecznego chatbota wymaga dużego nakładu pracy programistów i zaawansowanych umiejętności kodowania.
Rozwiązania AIaaS upraszczają ten proces, umożliwiając tworzenie wydajnych chatbotów do interakcji z klientami, co przekłada się na szybsze i efektywniejsze rozwiązywanie problemów, zmniejszenie czasu odpowiedzi i wzrost zadowolenia klientów.
Interfejs programowania aplikacji (API)
Rozwiązania AIaaS udostępniają rozbudowane interfejsy API. API działają jak pośrednik, umożliwiając interakcję i wymianę danych między różnymi aplikacjami.
Przykładem może być strona do rezerwacji hoteli, taka jak Airbnb, która agreguje dane z wielu witryn hotelowych, prezentując użytkownikowi najkorzystniejsze oferty i ceny w jednym miejscu.
Obecnie, interfejsy API znajdują zastosowanie w różnorodnych aplikacjach, np. w systemach przetwarzania języka naturalnego (NLP), mowy komputerowej, wizji komputerowej, mapowania wiedzy, tłumaczenia, wyszukiwania czy wykrywania emocji.
AIaaS umożliwia tworzenie interfejsów API bez konieczności programowania. Cały proces jest zautomatyzowany i prostszy, co przyspiesza tempo tworzenia nowych aplikacji.
Uczenie maszynowe
Wykorzystując modele AI i ML, programiści mogą tworzyć zaawansowane oprogramowanie, analizować dane w poszukiwaniu wzorców, usprawniać procesy i formułować prognozy.
AIaaS ułatwia firmom wdrażanie technologii ML i AI. Dzięki niemu możliwe jest tworzenie zarówno ogólnych modeli, jak i modeli dedykowanych do konkretnych zastosowań. Co istotne, cały proces może odbywać się bez specjalistycznej wiedzy z zakresu ML, co jest ogromnym atutem dla wielu przedsiębiorstw.
Etykietowanie danych
Etykietowanie danych polega na opisywaniu dużych zbiorów danych w celu ich uporządkowania. Proces ten ma liczne zastosowania, m.in. kategoryzowanie danych, zapewnienie ich jakości oraz szkolenie algorytmów AI.
Etykietowanie danych często odbywa się w ramach procesu „człowiek w pętli” (human-in-the-loop), co pozwala na ciągłą interakcję między ludźmi i maszynami. W ten sposób sztuczna inteligencja może skuteczniej przetwarzać dane i uzyskiwać lepsze wyniki w przyszłości.
Klasyfikacja danych
Klasyfikacja danych jest wykorzystywana do oznaczania różnych zbiorów danych w określonych kategoriach. Najczęściej obejmuje ona klasyfikację danych na podstawie użytkowników, kontekstu i treści.
AIaaS umożliwia prostą klasyfikację danych, pod warunkiem określenia jasnych zasad i kryteriów. Dzięki temu proces ten staje się bardziej efektywny i precyzyjny.
Jak działa AIaaS?
W odróżnieniu od innych modeli usługowych, takich jak IaaS, PaaS czy SaaS, AIaaS oferuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji za pośrednictwem zewnętrznego dostawcy.
Architektura AIaaS obejmuje zaawansowany sprzęt, oprogramowanie oraz systemy sztucznej inteligencji, które są zoptymalizowane do pracy z uczeniem maszynowym, NLP, wizją komputerową, robotyką i innymi technologiami. Zawiera również modele ML, frameworki oraz boty.
AIaaS funkcjonuje na platformach przetwarzania w chmurze, co ułatwia firmom oferowanie lepszych usług klientom. Dzięki temu, zarówno osoby indywidualne, jak i przedsiębiorstwa mają łatwy dostęp do funkcji sztucznej inteligencji, bez konieczności utrzymywania własnej, kosztownej infrastruktury.
Algorytmy AI można zasadniczo podzielić na dwa typy:
- Algorytmy ML, w tym regresja i klasyfikacja.
- Algorytmy głębokiego uczenia (DL) wykorzystujące sieci neuronowe.
Zastosowanie algorytmów w systemie komputerowym, w konkretny sposób, może symulować ludzkie zachowania, umożliwiając rozpoznawanie obiektów, prowadzenie rozmów, reagowanie na przeszkody w ruchu drogowym, czy interakcję z ludźmi.
Firmy wykorzystują model AIaaS do pozyskiwania wartościowych informacji z zebranych i przeanalizowanych danych. W ten sposób AIaaS wspiera przedsiębiorstwa w:
- Lepszym zrozumieniu potrzeb klientów.
- Identyfikacji kluczowych punktów w dostarczaniu usług i produkcji.
- Analizie, dlaczego niektórzy klienci decydują się na zakup produktu lub usługi, a inni nie.
Komponenty AIaaS
#1. Infrastruktura sztucznej inteligencji
Infrastruktura AI opiera się na modelach AI i ML, gdzie kluczowe elementy to obliczenia i dane.
- Obliczenia AI: Obejmują przetwarzanie bezserwerowe, przetwarzanie wsadowe oraz maszyny wirtualne (VM). Metody te automatyzują zadania uczenia maszynowego i usprawniają przetwarzanie równoległe. Na przykład, oprogramowanie XYZ wykorzystuje mechanizm przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, który zawiera bibliotekę ML. Po przeszkoleniu modeli ML, mogą one być wykorzystywane w kontenerach i maszynach wirtualnych do obliczeń.
- Dane AI: Umieszczenie dużego zbioru danych w algorytmach statystycznych prowadzi do powstania funkcjonalnego modelu ML. Modele te mają za zadanie analizę wzorców w istniejących danych. Dokładność prognoz zależy od ilości tych danych. Na przykład, raporty medyczne mogą szkolić sieci DL w celu wykrywania nagłych przypadków medycznych, takich jak guzy lub nowotwory.
Uczenie maszynowe opiera się na danych wejściowych pochodzących z różnych źródeł. Dane z nieustrukturyzowanych źródeł, relacyjnych baz danych, surowych danych, przechowywanych adnotacji i innych elementów stanowią dane wejściowe dla modeli AI i ML.
Zaawansowane techniki uczenia maszynowego wymagają złożonych obliczeń, które wymagają zastosowania procesorów CPU i GPU oraz sieci neuronowych. Procesory i układy graficzne uzupełniają się wzajemnie, przyspieszając przetwarzanie danych.
Dostawcy usług w chmurze udostępniają klastry CPU-GPU wspierane maszynami wirtualnymi i kontenerami w konfiguracji AIaaS. Użytkownicy mogą wykorzystać te zasoby do trenowania swoich modeli.
#2. Usługi sztucznej inteligencji
Dostawcy chmury publicznej udostępniają interfejsy API, które są ogólnodostępne i nie wymagają budowania niestandardowych modeli uczenia maszynowego. Usługi te wykorzystują infrastrukturę należącą do dostawców chmury.
- Przetwarzanie niestandardowe: Pomimo ogólnego zastosowania interfejsów API, dostawcy usług w chmurze oferują niestandardowe metody obliczeniowe, umożliwiając użytkownikom przetwarzanie kognitywne za pomocą własnych zbiorów danych. W tym modelu, użytkownicy trenują usługi kognitywne za pomocą własnych danych. Takie podejście minimalizuje wysiłek związany z doborem odpowiednich algorytmów i szkoleniem niestandardowych modeli.
- Obliczenia kognitywne: Obejmują one analizę tekstu, analizę mowy, wyszukiwanie i tłumaczenie głosu. Usługi te są wykorzystywane jako punkty końcowe REST i integrowane z różnymi aplikacjami za pomocą wywołania API.
- Konwersacyjna sztuczna inteligencja: Dostawcy chmury pomagają programistom w integracji botów na różnych platformach za pomocą usług botów. Dzięki tej usłudze, twórcy aplikacji mobilnych i internetowych mogą łatwo dodawać asystentów cyfrowych do swoich produktów.
#3. Narzędzia sztucznej inteligencji
Oprócz infrastruktury i interfejsów API, dostawcy chmury udostępniają narzędzia wspierające programistów i analityków danych w efektywnym korzystaniu z pamięci masowej, baz danych i maszyn wirtualnych, zsynchronizowanych z platformami obliczeniowymi i danymi.
- Kreatory: Umożliwiają analitykom danych minimalizację złożoności procesu szkolenia modeli.
- Narzędzia do przygotowywania danych: Wydajność narzędzi AI w dużej mierze zależy od jakości danych. Dostawcy usług w chmurze oferują narzędzia, które ułatwiają transformację, ładowanie i wyodrębnianie danych, co zapewnia wysoką jakość modeli uczenia maszynowego. Przetworzone dane są następnie przekazywane do potoku ML w celu oceny i szkolenia.
- Struktury: Ze względu na skomplikowany proces konfigurowania środowiska do nauki o danych, dostawcy chmury udostępniają gotowe szablony z różnymi platformami, takimi jak Apache MXNet, Torch, TensorFlow i inne.
Cechy AIaaS
- Wstępnie wytrenowane modele: AIaaS oferuje wiele wstępnie wytrenowanych modeli, które zostały zoptymalizowane pod kątem konkretnych domen i zadań na podstawie szerokiego zakresu danych.
- Tworzenie niestandardowych modeli: AIaaS zapewnia możliwość tworzenia niestandardowych modeli, które usprawniają wdrażanie i integrację funkcji sztucznej inteligencji.
- Przetwarzanie i analiza danych: AIaaS umożliwia przechowywanie i przetwarzanie danych, co pozwala na analizę dużych zbiorów danych w przedsiębiorstwie.
- Wdrażanie i hosting modeli: AIaaS ułatwia opracowywanie i wdrażanie modeli AI i ML bez konieczności posiadania umiejętności programowania.
- Integracja API: AIaaS można łatwo zintegrować z istniejącymi systemami, przepływami pracy i aplikacjami. Dostawcy oferują interfejsy API i zestawy SDK ułatwiające integrację ze znanymi frameworkami i językami programowania.
- Usługi wizji komputerowej: AIaaS oferuje usługi wizji komputerowej, które umożliwiają analizę wideo i obrazów.
- Analityka predykcyjna: Analityka predykcyjna jest kluczową funkcją dla każdej firmy. AIaaS pozwala modelom AI prognozować przyszłe wyniki na podstawie analizy dużych zbiorów danych.
- Zautomatyzowane uczenie maszynowe: AIaaS zapewnia funkcje zautomatyzowanego ML, które umożliwiają modelom AI obsługę powtarzalnych i czasochłonnych zadań.
- Monitorowanie i zarządzanie modelami: Dzięki AIaaS, można skutecznie monitorować i zarządzać modelami AI i ML, śledząc ich wydajność.
AIaaS kontra AIPaaS
Zarówno AIaaS, jak i AIPaaS, to rozwiązania oparte na chmurze, wykorzystywane do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI. Różnią się jednak zakresem i funkcjonalnością.
AI-as-a-Service (AIaaS) oferuje gotowe aplikacje i modele AI, które można łatwo zintegrować z istniejącymi aplikacjami i procesami biznesowymi.
Dostarcza gotowe modele dla różnych operacji, takich jak rozpoznawanie obrazu, analiza predykcyjna czy przetwarzanie języka naturalnego. Dostęp do tych modeli jest możliwy poprzez interfejsy API, co ułatwia programistom ich integrację z aplikacjami.
Z kolei AI Platform as a Service (AIPaaS) to rozwiązanie, które umożliwia naukowcom danych i programistom korzystanie z zasobów i narzędzi do projektowania, szkolenia, analizowania i wdrażania modeli AI. Oferuje zestawy narzędzi programistycznych, frameworki uczenia maszynowego, interfejsy API i inne narzędzia.
Korzyści z AIaaS
- Zaawansowana infrastruktura: Skuteczne działanie AI i uczenia maszynowego wymaga procesorów graficznych i maszyn równoległych, co wiąże się ze znacznymi inwestycjami. AIaaS umożliwia firmom wykorzystanie tych technologii bez ponoszenia wysokich kosztów.
- Użyteczność: AIaaS jest łatwy do wdrożenia. Umożliwia on korzystanie z gotowych rozwiązań i wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji bez zaawansowanych umiejętności technicznych.
- Niewielkie lub żadne kodowanie: AIaaS można wykorzystać nawet w firmach, które nie posiadają zespołu ekspertów od kodowania. Infrastruktura bez kodu jest prosta w konfiguracji i użytkowaniu.
- Skalowalność: Dzięki AIaaS, firmy mogą rozpocząć od prostych projektów i stopniowo zwiększać skalę w miarę potrzeb.
- Opłacalność: Wdrożenie AIaaS jest opłacalne. Firmy płacą tylko za funkcje, z których korzystają, bez ponoszenia początkowych lub ukrytych kosztów.
Przypadki użycia AIaaS
- Rozpoznawanie obrazu: Systemy rozpoznawania obrazu wykrywają i identyfikują obiekty, miejsca i osoby w celu wyciągania wniosków. AIaaS umożliwia łatwe tworzenie aplikacji do rozpoznawania obrazów opartych na sztucznej inteligencji.
- Wykrywanie oszustw: Systemy sztucznej inteligencji pomagają w wykrywaniu nieautoryzowanych działań i zapobieganiu oszustwom.
- Pojazdy autonomiczne: Pojazdy autonomiczne wykorzystują technologię AI do bezpiecznego poruszania się, „widząc” i „rozumiejąc” otoczenie.
- Przetwarzanie języka naturalnego: Systemy NLP wykorzystują tekst i mowę generowaną komputerowo, umożliwiając interakcje z klientami w czasie rzeczywistym.
- Silnik rekomendacji: Podpowiada klientom produkty lub usługi na podstawie ich preferencji i wzorców zachowań.
- Analityka: AIaaS jest niezwykle przydatny w analityce, umożliwiając analizę ogromnych ilości danych, identyfikację wzorców, formułowanie wniosków i prognozowanie przyszłych trendów.
Dostawcy sztucznej inteligencji jako usługi
#1. Uczenie maszynowe Amazon Web Services (AWS)
Uczenie maszynowe AWS oferuje szeroki zakres usług AL i ML, które przyspieszają innowacje. Umożliwiają one analizę danych przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. AWS ML wspiera firmy w procesie wdrażania ML, dostarczając zasoby wdrożeniowe i infrastrukturę.
AWS ML ułatwia rozwiązywanie problemów biznesowych, tworzenie innowacyjnych aplikacji przy pomocy generatywnej sztucznej inteligencji, poprawę obsługi klienta, przyspieszenie innowacji, optymalizację procesów biznesowych i wiele innych.
#2. Uczenie maszynowe Microsoft Azure
Uczenie maszynowe Microsoft Azure oferuje usługi AI dla całego cyklu życia uczenia maszynowego. Pomaga w budowaniu, wdrażaniu i zarządzaniu modelami uczenia maszynowego na dużą skalę. Przyspiesza uzyskanie korzyści dzięki operacjom ML, zintegrowanym narzędziom i interoperacyjności typu open source.
Platforma ta jest przeznaczona dla odpowiedzialnych zastosowań AI w ML. Microsoft Azure ML ułatwia wdrażanie szybkich modeli ML, zarządzanie nimi i udostępnianie ich dla MLOps i między obszarami roboczymi. Oferuje wbudowane zabezpieczenia, zgodność i zarządzanie, a także orkiestrację przepływu pracy AI, wydajność, elastyczne ramy i narzędzia oraz zarządzaną platformę kompleksową.
#3. Platforma sztucznej inteligencji Google Cloud Platform (GCP)
Platforma Google Cloud oferuje innowacyjne produkty, usługi i rozwiązania AI i ML oparte na technologii i badaniach Google. Umożliwia efektywne tworzenie aplikacji generatywnej AI, generowanie szczegółowych informacji oraz odkrywanie struktur i narzędzi.
Dzięki platformie GCP AI można szybko i odpowiedzialnie tworzyć aplikacje AI. Dodatkowo, zyskuje się dostęp do narzędzi do analizy danych, zarządzania nimi i uczenia maszynowego, co umożliwia zrozumienie i interpretację modeli ML.
#4. IBM Watson
IBM Watson to platforma AI nowej generacji, która zwiększa efektywność sztucznej inteligencji w firmie. Umożliwia automatyzację i integrację AI z przepływami pracy.
Oferuje:
- watsonx.ai: Ułatwia trenowanie, dostrajanie, weryfikację i wdrażanie modeli ML.
- watsonx.data: Umożliwia skalowanie obciążeń sztucznej inteligencji w dowolnym miejscu dla wszystkich danych.
- watsonx.governance: Ułatwia wdrażanie odpowiedzialnych i przejrzystych przepływów pracy AI.
Wniosek
AIaaS, będąc szybko rozwijającą się technologią, niesie wiele korzyści dla firm. Optymalizuje procesy biznesowe oraz umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli AI i ML bez konieczności posiadania wiedzy z zakresu kodowania.
Jeśli szukasz efektywnego i opłacalnego rozwiązania opartego na chmurze, rozważ wdrożenie AIaaS. Dobry dostawca usług AIaaS pomoże Ci zaprojektować zaawansowany model AI, który zoptymalizuje Twoje procesy i zadania.
Zachęcamy również do lektury artykułu o Bezpieczeństwie jako usłudze (SECaaS).