ШІ спажывецкага класа: прывядзенне машыннага навучання ў масы

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Студзень 27, 2023

Больш даступныя прапановы Amazon Web Services (AWS), Azure і Google Cloud з нізкім узроўнем кода і без кода дазволяць звычайным людзям ствараць уласныя прыкладанні штучнага інтэлекту гэтак жа хутка, як яны могуць разгарнуць вэб-сайт. Высокатэхнічныя прыкладанні AI навукоўцаў могуць саступіць месца лёгкім спажывецкім праграмам, якія значна больш зручныя для карыстальнікаў.

Кантэкст штучнага інтэлекту спажывецкага ўзроўню

На працягу 2010-х гадоў у тэхнічных колах была пастаянная тэма «кансумерызацыі ІТ», але па стане на 2022 год большасць прапаноў карпаратыўнага праграмнага забеспячэння застаюцца грувасткімі, нягнуткімі і вельмі тэхнічнымі. Гэтая парадыгма часткова звязана з занадта вялікай колькасцю састарэлых тэхналогій і сістэм, якія ўсё яшчэ працуюць у большасці дзяржаўных устаноў і кампаній з спісу Fortune 1000. Стварэнне зручнага штучнага інтэлекту - нялёгкая задача, і часта яна адсоўваецца на карысць іншых прыярытэтаў, такіх як кошт і тэрміны дастаўкі. 

Акрамя таго, многім невялікім кампаніям не хапае ўласных каманд па апрацоўцы дадзеных, якія маглі б наладжваць рашэнні штучнага інтэлекту, таму яны часта разлічваюць на пастаўшчыкоў, якія замест гэтага прапануюць прыкладанні з убудаванымі рухавікамі штучнага інтэлекту. Аднак гэтыя рашэнні пастаўшчыкоў могуць быць не такімі дакладнымі або адаптаванымі, як мадэлі, створаныя ўласнымі экспертамі. Рашэннем з'яўляюцца платформы аўтаматызаванага машыннага навучання (ML), якія дазваляюць работнікам з невялікім вопытам ствараць і разгортваць прагнастычныя мадэлі. Напрыклад, амерыканская кампанія DimensionalMechanics з 2020 года дазваляе кліентам ствараць падрабязныя мадэлі штучнага інтэлекту проста і эфектыўна. Убудаваны штучны інтэлект, які называецца «Oracle», забяспечвае падтрымку карыстальнікаў на працягу ўсяго працэсу пабудовы мадэлі. Кампанія спадзяецца, што людзі будуць выкарыстоўваць розныя прыкладанні штучнага інтэлекту як частку сваёй паўсядзённай працы, падобна Microsoft Office або Google Docs.

Разбуральнае ўздзеянне

Пастаўшчыкі воблачных паслуг усё часцей укараняюць дапаўненні, якія палягчаюць людзям стварэнне праграм AI. У 2022 годзе AWS анансавала CodeWhisperer, сэрвіс на базе ML, які дапамагае павысіць прадукцыйнасць распрацоўшчыка, даючы рэкамендацыі па коду. Распрацоўшчыкі могуць напісаць каментарый, які апісвае пэўную задачу на простай англійскай мове, напрыклад, «загрузіць файл у S3», і CodeWhisperer аўтаматычна вызначае, якія воблачныя сэрвісы і публічныя бібліятэкі лепш за ўсё падыходзяць для гэтай задачы. Надбудова таксама стварае спецыфічны код на хаду і рэкамендуе створаныя фрагменты кода.

Між тым, у 2022 годзе Azure ад Microsoft прапанавала набор аўтаматызаваных сэрвісаў AI/ML, якія не маюць кода або маюць нізкі код. Прыкладам з'яўляецца іх грамадзянская праграма штучнага інтэлекту, распрацаваная, каб дапамагчы любому ў стварэнні і праверцы прыкладанняў штучнага інтэлекту ў рэальных умовах. Azure Machine Learning - гэта графічны карыстальніцкі інтэрфейс (GUI) з аўтаматызаваным ML і разгортваннем у пакетным рэжыме або ў канчатковых кропках рэальнага часу. Microsoft Power Platform прадастаўляе наборы інструментаў для хуткага стварэння карыстальніцкага прыкладання і працоўнага працэсу, які рэалізуе алгарытмы ML. Цяпер канчатковыя бізнес-карыстальнікі могуць ствараць прыкладанні ML вытворчага ўзроўню для трансфармацыі састарэлых бізнес-працэсаў.

Гэтыя ініцыятывы будуць па-ранейшаму арыентаваны на людзей з мінімальным вопытам кадавання або без яго, якія жадаюць тэставаць прыкладанні штучнага інтэлекту або вывучаць новыя тэхналогіі і працэсы. Прадпрыемствы могуць зэканоміць грошы на найманні навукоўцаў і інжынераў па апрацоўцы дадзеных на поўны працоўны дзень і замест гэтага могуць павысіць кваліфікацыю сваіх ІТ-супрацоўнікаў. Пастаўшчыкі хмарных паслуг таксама выйграюць, зарабляючы больш новых абанентаў, робячы свае інтэрфейсы больш зручнымі. 

Наступствы AI спажывецкага ўзроўню

Больш шырокія наступствы ІІ спажывецкага ўзроўню могуць уключаць: 

• Рынак, які расце для кампаній, якія засяроджваюцца на распрацоўцы платформ штучнага інтэлекту без або з нізкім кодам, якія дазваляюць кліентам самастойна ствараць і тэсціраваць прыкладанні.
• Макрапавелічэнне тэмпаў алічбоўкі дзяржаўных і прыватных аперацый. 
• Кадаванне можа стаць менш тэхнічным навыкам і можа быць усё больш аўтаматызаваны, дазваляючы больш шырокаму колу работнікаў удзельнічаць у стварэнні праграмнага забеспячэння.
• Пастаўшчыкі воблачных паслуг ствараюць дадатковыя кампаненты, якія будуць аўтаматызаваць распрацоўку праграмнага забеспячэння, у тым ліку магчымасць сканавання на наяўнасць праблем з кібербяспекай.
• Больш людзей аддаюць перавагу самастойна вучыцца кадзіраваць з дапамогай аўтаматызаваных платформ штучнага інтэлекту.
• Праграмы кадзіравання ўсё часцей прымаюцца (або зноў уводзяцца) у навучальныя праграмы сярэдняй і сярэдняй школы, баючыся гэтых прыкладанняў без кода і з нізкім утрыманнем кода.

Пытанні для каментавання

• Калі вы выкарыстоўвалі прыкладанні штучнага інтэлекту спажывецкага класа, наколькі лёгка імі было карыстацца?
• Як вы лічыце, што спажывецкія прыкладанні штучнага інтэлекту паскараюць даследаванні і распрацоўкі?