Սպառողների կարգի AI. մեքենայական ուսուցումը լայն զանգվածներին հասցնելու համար

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Հունվար 27, 2023

Amazon Web Services-ի (AWS), Azure-ի և Google Cloud-ի ավելի մատչելի ցածր կոդով և առանց կոդերի առաջարկները սովորական մարդկանց թույլ կտան ստեղծել իրենց սեփական AI հավելվածները այնքան արագ, որքան կարող են տեղակայել վեբ կայք: Գիտնականների բարձր տեխնիկական AI հավելվածները կարող են իրենց տեղը զիջել սպառողական թեթև հավելվածներին, որոնք շատ ավելի հարմար են օգտագործման համար:

Սպառողների կարգի AI համատեքստ

«ՏՏ սպառողականացումը» եղել է շարունակական թեմա տեխնոլոգիական շրջանակներում ողջ 2010-ականներին, սակայն 2022 թվականի դրությամբ ձեռնարկությունների ծրագրային ապահովման առաջարկների մեծ մասը մնում է անպիտան, անճկուն և խիստ տեխնիկական: Այս պարադիգմը մասամբ պայմանավորված է չափազանց շատ ժառանգական տեխնոլոգիաներով և համակարգերով, որոնք դեռևս գործում են պետական ​​գերատեսչությունների մեծ մասում և Fortune 1000 բիզնեսներում: Օգտագործողի համար հարմար արհեստական ​​ինտելեկտի ստեղծումը հեշտ գործ չէ, և այն հաճախ մի կողմ է մղվում՝ հօգուտ այլ առաջնահերթությունների, ինչպիսիք են ծախսերը և առաքման ժամկետները: 

Բացի այդ, շատ ավելի փոքր ընկերություններ չունեն տվյալների գիտության ներքին թիմեր, որոնք կարող են հարմարեցնել AI լուծումները, ուստի նրանք հաճախ ապավինում են վաճառողներին, որոնք փոխարենը առաջարկում են հավելվածներ ներկառուցված AI շարժիչներով: Այնուամենայնիվ, այս վաճառող լուծումները կարող են լինել ոչ այնքան ճշգրիտ կամ հարմարեցված, որքան ներքին փորձագետների կողմից ստեղծված մոդելները: Լուծումը ավտոմատացված մեքենայական ուսուցման (ML) հարթակներն են, որոնք թույլ են տալիս քիչ փորձ ունեցող աշխատողներին ստեղծել և կիրառել կանխատեսող մոդելներ: Օրինակ՝ ԱՄՆ-ում գործող DimensionalMechanics ընկերությունը հնարավորություն է տվել հաճախորդներին 2020 թվականից ի վեր ստեղծել AI-ի մանրամասն մոդելներ՝ պարզ և արդյունավետ: Ներկառուցված AI-ն, որը կոչվում է «Oracle», աջակցություն է տրամադրում օգտատերերին մոդելների ստեղծման գործընթացում: Ընկերությունը հուսով է, որ մարդիկ կօգտագործեն տարբեր արհեստական ​​ինտելեկտի հավելվածներ՝ որպես իրենց առօրյա աշխատանքային առօրյայի մաս՝ Microsoft Office-ի կամ Google Docs-ի նման:

Խանգարող ազդեցություն

Ամպային ծառայություններ մատուցողներն ավելի ու ավելի են ներդնում հավելումներ, որոնք մարդկանց համար կհեշտացնեն AI հավելվածներ ստեղծելը: 2022 թվականին AWS-ը հայտարարեց CodeWhisperer-ը՝ ML-ով աշխատող ծառայություն, որն օգնում է բարելավել մշակողների արտադրողականությունը՝ տրամադրելով կոդերի առաջարկներ: Մշակողները կարող են գրել մեկնաբանություն, որը ուրվագծում է կոնկրետ առաջադրանքը պարզ անգլերենով, օրինակ՝ «վերբեռնել ֆայլ S3», իսկ CodeWhisperer-ը ավտոմատ կերպով որոշում է, թե որ ամպային ծառայություններն ու հանրային գրադարաններն են լավագույնս համապատասխանում նշված առաջադրանքին: Հավելվածը նաև կառուցում է հատուկ կոդը անմիջապես և առաջարկում է գեներացված կոդի հատվածներ:

Միևնույն ժամանակ, 2022-ին Microsoft-ի Azure-ն առաջարկեց ավտոմատացված AI/ML ծառայությունների փաթեթ, որոնք առանց կամ ցածր կոդերի են: Օրինակ՝ նրանց քաղաքացու AI ծրագիրը, որը նախատեսված է ցանկացածին օգնելու ստեղծելու և վավերացնելու AI հավելվածներ իրական աշխարհում: Azure Machine Learning-ը օգտատիրոջ գրաֆիկական ինտերֆեյս է (GUI)՝ ավտոմատացված ML-ով և խմբաքանակի կամ իրական ժամանակի վերջնակետերի տեղակայմամբ: Microsoft Power Platform-ն ապահովում է գործիքների հավաքածուներ՝ արագորեն ստեղծելու հատուկ հավելված և աշխատանքային հոսք, որն իրականացնում է ML ալգորիթմներ: Վերջնական բիզնես օգտագործողներն այժմ կարող են ստեղծել արտադրական կարգի ML հավելվածներ՝ հին բիզնես գործընթացները փոխելու համար:

Այս նախաձեռնությունները կշարունակեն թիրախավորել այն անհատներին, ովքեր ունեն նվազագույն կամ առանց կոդավորման փորձ, ովքեր ցանկանում են փորձարկել AI հավելվածները կամ ուսումնասիրել նոր տեխնոլոգիաներ և գործընթացի լուծումներ: Բիզնեսները կարող են գումար խնայել լրիվ դրույքով տվյալների գիտնականների և ինժեներների աշխատանքի վրա և փոխարենը կարող են բարելավել իրենց ՏՏ աշխատակիցներին: Ամպային ծառայություններ մատուցողները նաև շահում են՝ վաստակելով ավելի շատ նոր բաժանորդներ՝ իրենց ինտերֆեյսները դարձնելով ավելի հարմար օգտագործողի համար: 

Սպառողական կարգի AI-ի հետևանքները

Սպառողական մակարդակի AI-ի ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Աճող շուկա ընկերությունների համար, որոնք կենտրոնացած են առանց կամ ցածր կոդով AI հարթակներ մշակելու վրա, որոնք կարող են հաճախորդներին հնարավորություն տալ ինքնուրույն ստեղծել և փորձարկել հավելվածներ:
• Պետական ​​և մասնավոր գործառնությունների թվայնացման տեմպերի մակրո աճ: 
• Կոդավորումը կարող է դառնալ ավելի քիչ տեխնիկական հմտություն և կարող է գնալով ավելի ավտոմատացված լինել՝ հնարավորություն տալով աշխատողների ավելի լայն շրջանակին մասնակցել ծրագրային հավելվածների ստեղծմանը:
• Ամպային ծառայությունների մատակարարները ստեղծում են ավելի շատ հավելումներ, որոնք ավտոմատացնելու են ծրագրային ապահովման մշակումը, ներառյալ կիբերանվտանգության խնդիրների սկանավորումը:
• Ավելի շատ մարդիկ նախընտրում են ինքնուրույն սովորել, թե ինչպես կոդավորել՝ օգտագործելով ավտոմատացված AI հարթակներ:
• Կրթական ծրագրերի կոդավորումը գնալով ավելի ու ավելի է ընդունվում (կամ նորից ներմուծվում) միջին և ավագ դպրոցների ուսումնական ծրագրերում՝ վախենալով այդ ոչ և ցածր կոդերի կիրառություններից:

Հարցեր մեկնաբանելու համար

• Եթե ​​դուք օգտագործել եք սպառողական մակարդակի AI հավելվածներ, որքանո՞վ էին դրանք հեշտ օգտագործել:
• Ի՞նչ եք կարծում, սպառողական մակարդակի AI հավելվածներն ինչպե՞ս արագ կհետևեն հետազոտություններին և զարգացմանը: