为了在竞争中保持领先地位,越来越多的企业正在寻求将人工智能技术整合到其应用程序、产品、服务,以及大数据分析方法中。而企业开始使用人工智能技术的最简单和最流行的方法之一是使用基于云计算的人工智能即服务产品。
一、人工智能即服务AIaaS概述
1、人工智能即服务的概念与类型
由于人工智能是涵盖各种技术的广义术语,因此目前具有许多类型的AI即服务。AI的核心是可以采用机器人完成人类所做的同样事情。例如AI包含可以查看和识别图片中物体的计算机视觉技术。它还包括使系统能进行正常对话的自然语言处理技术,以及允许计算机在没有明确编程的情况下开展学习的机器学习技术。
AI即服务产品可以将这些类型的人工智能技术作为云计算服务提供。目前市场上的AI即服务产品一般分为以下几类:
1)机器人和数字助理:
对于很多人来说当他们听到AI这个术语时,首先想到的就是像苹果的siri,微软的cortanna,或亚马逊的alexa这样的数字助理,这些工具使用自然语言处理技术与用户对话,许多工具还使用机器学习来提高技能。许多企业希望为其产品和网站添加类似功能。作为替代方案,有一些厂商提供机器人平台即服务,而用户利用自己的数据对机器人进行培训,然后通过机器人回答简单问题,而让工作人员从重复工作中解脱,去处理更复杂的任务。
2)认知计算API:
应用程序编程接口API使开发人员可以轻松地将技术或服务集成到正在构建的应用程序或产品中。领先的云供应商都提供各种各样的API,开发人员无需从头开始编写面部识别代码,甚至无需彻底了解它的工作原理,API可用于各种不同用途,包括计算机服务、计算机语音、自然语言处理、搜索、知识映射、翻译和情感监测。
认知计算API
3)机器学习框架:
这些工具允许开发人员创建可随时间推移而改进的应用程序。机器学习框架在与大数据分析相关的应用程序中尤其流行,但他们也可以用于创建许多其他类型的应用程序。在云端访问这些框架比为自己的机器学习任务设置自己的硬件和软件更容易、成本也更低。
4)完全托管的机器学习服务:
有时组织机构想要将机器学习功能添加岛应用程序中,但是他们的开发人员或数据科学家缺乏一些必要的技能或经验。完全托管的机器。学习服务使用模板、预建模型/或拖放式开发工具来简化和加速使用机器学习框架的过程。
人工智能即服务将创造一种通用的人工智能,可作为云服务进行访问。一般的AI是一种能够与人类相同的方式思考和沟通的计算机系统。
二、AI即服务的益处
一些组织选择投资自己的人工智能研究和硬件,然而许多企业更喜欢AI即服务,因为这种方法提供了许多好处,包括:
1)高级基础设施:人工智能应用程序,特别机器学习和深度学习应用程序,可以在具有多个并行运行工作负载的高速图形处理单元的服务器上执行最佳性能。但,这些系统对于很多企业来说非常昂贵,无法为组织和用例提供更多帮助。人工智能即服务使组织让企业能够以可承受的成本来应用这些超高速计算机。
机器学习
2)低成本:人工智能即服务不仅不需要位昂贵的硬件支付费用,还能让组织只为他们所使用硬件支付费用。云计算术语中大多数AI工作负载被认为是突发的,AI即服务只向他们收取使用的服务费用,大大降低了成本。
3)可拓展性:与其他类型的云服务一样,AI即服务使其非常容易扩展,组织通常从一个试点项目开始,让他们看到人工智能如何有用。以AI即服务,他们可以快速将该试点项目转化为全面生产,并随着需求的增长而扩大规模。
4)可用性:一些最好的人工智能工具可用于开源许可证,虽价格低廉,但这些开源AI工具并不总是那么容易使用,云计算人工智能服务通常是开发人员更容易访问AI功能,而无需他们成为这方面的技术专家。
三、人工智能即服务的缺点
人工智能即服务的两个最大缺点也是所有云计算服务都面临的两个问题:安全性和合规性。
许多AI应用程序依赖于大量数据。如果这些数据将驻留在云中或转移到云端,组织需要确保它们具有适当的安全措施,包括在空闲和传输时进行加密。
AI的城市应用
在某些情况下,法规可能会阻止某些行业某些类型的敏感数据存储在云中。其他法律要求某些数据仍在其所在国家的境内,在这些情况下,可能无法将人工智能用作这些特定用例的服务。
另一个潜在缺点是人工智能即服务可能非常复杂。组织将不得不花费时间和精力来培训和聘用具有人工智能和云计算技能的员工。然而许多组织认为,这个障碍可以轻易克服,并采用AI即服务必将会得到长期的回报。
对广大企业而言,AI的一个最大诱惑来自于它可以替代许多传统意义上的人工操作。其中许多媒体内容的学习与与智能生成就是其中典型的应用之一,其背后又有相关的技术提供了有力的支撑。系统智能生成的多媒体内容具体可以分为文本、图片及视频等方面。人工智能的力量无疑是强大的,但是技术的强大最终要落实到对企业的赋能。珍岛AI技术,将技术成果真正与实际应用结合,助力企业增强数字营销,以更高的效率完成更繁重的工作,实现企业运行AI赋能。
