Что такое AIaaS? Объяснение ИИ как услуги

Сегодня почти все компании используют по крайней мере один тип предложений как услуги, чтобы сосредоточиться на своем основном бизнесе и передать другие потребности сторонним экспертам и поставщикам. Хотя на программное обеспечение как услугу приходится самый большой объем мировых расходов — только в 2020 году было потрачено 105 миллионов долларов, ожидается, что в ближайшие годы IaaS и PaaS будут расти быстрее.

Теперь такой же сервисный подход применяется к новой области: AIaaS. AIaaS — это сокращение от «Искусственный интеллект как услуга». Термин и продукт находятся на подъеме, и в этой статье мы углубимся в то, что означает AIaaS.

• Что такое AIaaS?
• Понимание ИИ
• Как работает ИИ
• ИИ — это большой бизнес
• Рост AIaaS
• Типы AIaaS
• Преимущества и недостатки
• Общие поставщики
• Дополнительные ресурсы

Давайте начнем.

Что такое AIaaS?

Искусственный интеллект как услуга относится к готовым инструментам искусственного интеллекта, которые позволяют компаниям внедрять и масштабировать методы искусственного интеллекта за долю стоимости полного внутреннего искусственного интеллекта.

Понятие «все как услуга» относится к любому программному обеспечению, которое можно вызывать по сети, поскольку оно основано на облачных вычислениях. В большинстве случаев программное обеспечение доступно в готовом виде. Вы покупаете его у стороннего поставщика, делаете несколько настроек и начинаете использовать его почти сразу, даже если он не был полностью настроен для вашей системы.

Долгое время искусственный интеллект был непомерно дорогим для большинства компаний:

• Машины были массивными и дорогими.
• Программисты, работавшие на таких машинах, были в дефиците (а значит, требовали высокой оплаты).
• У многих компаний не было достаточно данных для изучения.

Поскольку облачные сервисы стали невероятно доступными, ИИ стал еще доступнее: компании могут собирать и хранить неограниченное количество данных. Вот тут-то и появляется ИИ как услуга.

Теперь давайте обратимся к ИИ, чтобы у нас были правильные ожидания при работе с AIaaS.

Понимание ИИ

Мы слышим, как это повторяется снова и снова: искусственный интеллект — это способ заставить машины выполнять ту же работу, что и человеческий мозг. Это определение является предметом серьезных споров, и эксперты по технологиям утверждают, что сравнение машин с человеческим мозгом является неправильной парадигмой. Это может вызвать страх, что люди могут быть захвачены машинами.

Термин ИИ также может использоваться в качестве маркетинговой тактики для компаний, чтобы показать, насколько они инновационны — что-то известное как искусственный ИИ или фальшивый ИИ.

Прежде чем мы начнем беспокоиться о технологической сингулярности, нам нужно понять, что такое ИИ на самом деле.

«Интеллект — это эффективность, с которой вы приобретаете новые навыки в задачах, к которым вы ранее не готовились… Интеллект — это не сам навык, это не то, что вы можете сделать, а то, насколько хорошо и эффективно вы можете изучать новые вещи». — Франсуа Шало, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель Keras.

Говорят, что машины, которые могут адаптироваться к новым условиям и создавать решения новых проблем, обладают искусственным интеллектом. Точно так же, как люди постоянно реагируют на новые вызовы, компьютеры теперь могут реагировать способами, на которые их программисты не запрограммировали их явно.

Однако важно отметить, что ИИ не создается сам по себе — его создают люди. Мы называем некое существо разумным, если оно может делать то, что обычно делают люди.

Сегодня машинное обучение является ведущим типом ИИ. Это самая зрелая из нескольких областей ИИ. Однако, как и в случае с ИИ, вокруг машинного обучения много шумихи по сравнению с тем, чем оно является на самом деле. Сегодня машинное обучение может многое, но это не какое-то волшебное решение, которое решит все ваши организационные проблемы.

Как работает ИИ?

Большинство ИИ использует алгоритмы. Алгоритмы определяются как набор правил или процесс, которому обычно следует компьютер для расчета или решения проблемы. Для алгоритмов ИИ компьютеры решают определенные задачи следующим образом:

• Изучение очень больших объемов данных.
• Делать обобщения или статистические оценки.

Алгоритмы ИИ часто разбивают на два типа:

• Алгоритмы машинного обучения, включая классификацию и регрессию
• Алгоритмы глубокого обучения которые используют глубокие нейронные сети

Когда эти алгоритмы применяются определенным образом, компьютеры могут казаться действовать как человеческий мозг:

• Определение объектов на картинке.
• Ведение спонтанного разговора с человеком
• Реагирование на блокпосты из беспилотного автомобиля
• Общение с людьми с доступностью 24/7

Компании хотят использовать в своих интересах всю информацию, которую они могут извлечь из данных. Для организаций данные могут помочь:

• Лучше понять своих клиентов и то, что они хотят
• Найдите точки в производстве и предоставлении услуг, которые можно автоматизировать
• Поймите, почему одни люди покупают, а другие нет

Любая, казалось бы, неосязаемая информация может оказаться конкурентным преимуществом.

ИИ — это большой бизнес

Если ваша компания еще не использует искусственный интеллект, вы скоро начнете это делать. По оценкам Международной корпорации данных (IDC), мировые расходы на ИИ увеличатся с 50,1 млрд долларов, потраченных в 2020 году, до более чем 110 млрд долларов к 2024 году.

Оглядываясь назад, мы видим, что в 2017 году было потрачено всего 12 миллиардов долларов. Это означает, что ожидается, что глобальные расходы вырастут почти в десять раз всего за семь лет.

Кажется, что все эти расходы идут из многих источников, а не только из крупных предприятий. Flexera недавно сообщила о широкомасштабном внедрении ИИ:

• 28% предприятий экспериментируют с AI/ML.
• 46% предприятий экспериментируют или планируют экспериментировать с AI/ML.
• AI/ML — это область, в которой компании больше всего экспериментируют.

Что это значит? Конечно, сегодня ИИ и МО находятся в поле зрения большинства организаций. Более важный вывод может заключаться в том, что почти половина всех предприятий, как ожидается, будет использовать эту технологию в ближайшие несколько лет.

Рост AIaaS

Для компаний, которые не могут или не хотят создавать свои собственные облака, а также создавать, тестировать и использовать свои собственные системы искусственного интеллекта, решением является AIaaS. Это самая большая привлекательность: возможность воспользоваться преимуществами анализа данных без необходимости огромных предварительных инвестиций в таланты и ресурсы.

Как и другие варианты «как услуга», в случае с AIaaS применяются те же преимущества:

• Сосредоточиться на основном бизнесе (не становиться экспертами в области данных и машинного обучения)
• Минимизация риска инвестиций
• Увеличение преимуществ, которые вы получаете от своих данных
• Повышение стратегической гибкости
• Делаем стоимость гибкой и прозрачной

Типы AIaaS

Общие типы AIaaS включают:

Чат-боты и цифровая помощь

К ним могут относиться чат-боты, которые используют алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для обучения на основе разговоров с людьми и имитации языковых моделей при предоставлении ответов. Это освобождает сотрудников службы поддержки клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах.

На сегодняшний день это наиболее широко используемые типы AIaaS.

API когнитивных вычислений

Сокращенно от интерфейса прикладного программирования, API-интерфейсы — это способ взаимодействия служб друг с другом. 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
• Перевод
• Картирование знаний
• Поиск
• Обнаружение эмоций

Фреймворки машинного обучения

Фреймворки машинного обучения и искусственного интеллекта — это инструменты, которые разработчики могут использовать для создания собственной модели, которая со временем учится на существующих данных компании.

Машинное обучение часто ассоциируется с большими данными, но может иметь и другое применение, и эти платформы позволяют создавать задачи машинного обучения, не нуждаясь в среде больших данных.

Полностью управляемые сервисы машинного обучения

Если фреймворки машинного обучения — это первый шаг к машинному обучению. Этот вариант позволяет добавить более богатые возможности машинного обучения с помощью шаблонов, готовых моделей и инструментов перетаскивания, чтобы помочь разработчикам создать более настраиваемую среду машинного обучения.

Преимущества и недостатки AIaaS

Как и любое другое предложение «как услуга», AIaaS приносит пользу компаниям, не требуя огромных затрат. Но есть и явные недостатки использования облачной системы искусственного интеллекта, которые ни один бизнес не должен игнорировать.

Почему я должен использовать AIaaS?

• Передовая инфраструктура за небольшую часть стоимости. Для успешного ИИ и машинного обучения требуется множество параллельных машин и быстрых графических процессоров. До AIaaS компания может слишком много решать в отношении первоначальных инвестиций и текущего обслуживания. Теперь AIaaS означает, что компании могут использовать возможности машинного обучения со значительно меньшими затратами.Это 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 в короткие промежутки времени — вам не нужно запускать ИИ без остановок.
• Удобство использования. Хотя многие варианты ИИ имеют открытый исходный код, 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 вам 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.

Каковы проблемы AIaaS?

• Снижение безопасности. 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.
• Доверие. 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.
• Снижение прозрачности. В AIaaS вы покупаете услугу, но не доступ. Некоторые рассматривают предложения услуг, особенно в области машинного обучения, как черный ящик: вы знаете входные и выходные данные, 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. Отдельные 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 возрасти 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.

Поставщики AIaaS

Вы, вероятно, можете догадаться об основных поставщиках AIaaS.

Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP) — ведущие в отрасли компании, предложившие решения AIaaS многим компаниям по всему миру. Каждый поставщик предлагает различные типы ботов, API-интерфейсы и платформы машинного обучения в дополнение к полностью управляемым вариантам машинного обучения.

Однако другие известные технологические фирмы переходят на территорию «большой тройки», включая Salesforce, Oracle и SAP.

Бесчисленное количество стартапов, которые также сосредоточены на различных частях AIaaS. Как и во всех отраслях, крупные компании нередко покупают более мелкие компании, чтобы добавить разработанные услуги в свои портфели.

Будущее AIaaS

Как быстро развивающаяся область, AIaaS имеет множество преимуществ, которые привлекают первых пользователей. Но его недостатки означают, что есть много возможностей для улучшения.

Несмотря на то, что при разработке AIaaS могут возникнуть препятствия, он, вероятно, будет не менее важным, чем другие предложения «как услуга». Отказ от этих ценных услуг в руках немногих означает, что гораздо больше организаций смогут использовать возможности ИИ и МО.

Связанное чтение

• Блог BMC о машинном обучении и больших данных
• Состояние ИИ сегодня
• Внимательный ИИ
• Что такое AIOps?
• 4 типа искусственного интеллекта
• Объяснение машинного обучения как услуги (MLaaS)

Получите бесплатное руководство Gartner Market Guide 2022 для платформ AIOps

Искусственный интеллект уже меняет то, как работают группы ИТ-операций, но каков весь потенциал этой технологии и как лучше всего его реализовать? Получите последнюю версию Gartner AIOps Guide, чтобы узнать больше.

Эти сообщения являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Видите ошибку или есть предложение? Пожалуйста, сообщите нам об этом по электронной почте blogs@bmc.com.

BMC приносит A-Game

BMC работает с 86% участников списка Forbes Global 50, а также с клиентами и партнерами по всему миру, чтобы создать свое будущее. Благодаря нашей истории инноваций, ведущим в отрасли решениям для автоматизации, управления операциями и услугами в сочетании с непревзойденной гибкостью мы помогаем организациям высвободить время и пространство, чтобы стать автономным цифровым предприятием, которое завоевывает возможности в будущем.
Узнайте больше о BMC ›