AI от потребителски клас: Предоставяне на машинно обучение на масите

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Януари 27, 2023

По-достъпни предложения с нисък код и без код от Amazon Web Services (AWS), Azure и Google Cloud ще позволят на обикновените хора да създават свои собствени AI приложения толкова бързо, колкото могат да внедрят уебсайт. Високотехническите AI приложения на учените могат да отстъпят място на леки потребителски приложения, които са много по-удобни за потребителя.

AI контекст от потребителски клас

„Потреблението на ИТ“ е постоянна тема в технологичните кръгове през 2010 г., но от 2022 г. повечето предложения за корпоративен софтуер остават тромави, негъвкави и силно технически. Тази парадигма отчасти се дължи на твърде много наследени технологии и системи, които все още работят в повечето правителствени агенции и фирми от Fortune 1000. Създаването на удобен за потребителя AI не е лесна задача и често се избутва встрани в полза на други приоритети като цена и време за доставка. 

Освен това много по-малки компании нямат вътрешни екипи за наука за данни, които могат да персонализират AI решения, така че често разчитат на доставчици, които вместо това предлагат приложения с вградени AI машини. Въпреки това, тези решения на доставчици може да не са толкова точни или персонализирани като моделите, създадени от вътрешни експерти. Решението са платформи за автоматизирано машинно обучение (ML), които позволяват на работници с малък опит да изграждат и внедряват прогнозни модели. Например, базираната в САЩ компания DimensionalMechanics е позволила на клиентите да създават подробни AI модели просто и ефективно от 2020 г. насам. Вграденият AI, наричан „Oracle“, предоставя поддръжка на потребителите през целия процес на изграждане на модела. Компанията се надява, че хората ще използват различни AI приложения като част от ежедневната си работа, подобно на Microsoft Office или Google Docs.

Разрушително въздействие

Доставчиците на облачни услуги все повече внедряват добавки, които биха улеснили хората да създават AI приложения. През 2022 г. AWS обяви CodeWhisperer, услуга, базирана на ML, която помага за подобряване на производителността на разработчиците чрез предоставяне на препоръки за код. Разработчиците могат да напишат коментар, който очертава конкретна задача на обикновен английски, като например „качване на файл в S3“, и CodeWhisperer автоматично определя кои облачни услуги и публични библиотеки са най-подходящи за определената задача. Добавката също изгражда конкретния код в движение и препоръчва генерирани кодови фрагменти.

Междувременно през 2022 г. Azure на Microsoft предложи набор от автоматизирани AI/ML услуги, които не съдържат код или са с нисък код. Пример е тяхната програма за граждански изкуствен интелект, предназначена да помогне на всеки при създаването и валидирането на приложения с изкуствен интелект в реална среда. Azure Machine Learning е графичен потребителски интерфейс (GUI) с автоматизиран ML и внедряване в пакетни или крайни точки в реално време. Microsoft Power Platform предоставя набори от инструменти за бързо изграждане на персонализирано приложение и работен процес, който прилага ML алгоритми. Крайните бизнес потребители вече могат да създават производствени ML приложения, за да трансформират наследените бизнес процеси.

Тези инициативи ще продължат да са насочени към лица с минимален или никакъв опит в кодирането, които искат да тестват AI приложения или да изследват нови технологии и решения за процеси. Бизнесите могат да спестят пари от наемане на учени и инженери по данни на пълен работен ден и вместо това могат да повишат уменията на своите ИТ служители. Доставчиците на облачни услуги също печелят, като печелят повече нови абонати, като правят своите интерфейси по-удобни за потребителя. 

Последици от ИИ от потребителски клас

По-широките последици от AI от потребителски клас могат да включват: 

• Разрастващ се пазар за компании, които се фокусират върху разработването на AI платформи без или с нисък код, които могат да позволят на клиентите сами да създават и тестват приложения.
• Макро увеличение в степента на цифровизация на публичните и частните операции. 
• Кодирането може да стане по-малко техническо умение и може да бъде все по-автоматизирано, което позволява на по-широк кръг от работници да участват в създаването на софтуерни приложения.
• Доставчиците на облачни услуги създават повече добавки, които ще автоматизират разработката на софтуер, включително възможност за сканиране за проблеми с киберсигурността.
• Все повече хора избират да се научат сами да кодират, като използват автоматизирани AI платформи.
• Образователните програми за кодиране все повече се възприемат (или въвеждат отново) в учебните програми за средни и гимназиални училища, страхувайки се от тези приложения без или с нисък код.

Въпроси за коментар

• Ако сте използвали AI приложения от потребителски клас, колко лесни са били за използване?
• Как мислите, че приложенията с изкуствен интелект от потребителски клас ще ускорят научните изследвания и разработките?