სამომხმარებლო კლასის ხელოვნური ინტელექტი: მანქანური სწავლების მიწოდება მასებში

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• იანვარი 27, 2023

ამაზონის ვებ სერვისების (AWS), Azure და Google Cloud-ის უფრო ხელმისაწვდომი დაბალი კოდის და კოდის გარეშე შეთავაზებები საშუალებას მისცემს ჩვეულებრივ ადამიანებს შექმნან საკუთარი AI აპლიკაციები, რაც შეიძლება სწრაფად და განათავსონ ვებსაიტი. მეცნიერთა მაღალტექნოლოგიური AI აპლიკაციებმა შეიძლება ადგილი დაუთმოს მსუბუქ სამომხმარებლო აპებს, რომლებიც ბევრად უფრო მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის.

სამომხმარებლო კლასის AI კონტექსტი

„IT-ის მომხმარებლობა“ 2010-იანი წლების განმავლობაში მიმდინარეობდა ტექნიკურ წრეებში, მაგრამ 2022 წლისთვის, საწარმოს პროგრამული უზრუნველყოფის შეთავაზებების უმეტესობა რჩება მოუქნელი, მოუქნელი და უაღრესად ტექნიკური. ეს პარადიგმა ნაწილობრივ განპირობებულია ძალიან ბევრი მემკვიდრეობითი ტექნოლოგიით და სისტემებით, რომლებიც ჯერ კიდევ ფუნქციონირებს უმეტეს სამთავრობო უწყებებში და Fortune 1000 ბიზნესში. მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ხელოვნური ინტელექტის შექმნა ადვილი საქმე არ არის და ის ხშირად გვერდით დგება სხვა პრიორიტეტების სასარგებლოდ, როგორიცაა ღირებულება და მიწოდების დრო. 

გარდა ამისა, ბევრ მცირე კომპანიას არ გააჩნია შიდა მონაცემთა მეცნიერების გუნდები, რომლებსაც შეუძლიათ AI გადაწყვეტილებების მორგება, ამიტომ ისინი ხშირად ეყრდნობიან მომწოდებლებს, რომლებიც სთავაზობენ აპლიკაციებს ჩაშენებული AI ძრავებით. თუმცა, გამყიდველის ეს გადაწყვეტილებები შეიძლება არ იყოს ისეთი ზუსტი ან მორგებული, როგორც შიდა ექსპერტების მიერ შექმნილი მოდელები. გამოსავალი არის ავტომატური მანქანური სწავლების (ML) პლატფორმები, რომლებიც მცირე გამოცდილების მქონე მუშაკებს საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ პროგნოზირებადი მოდელები. მაგალითად, აშშ-ში დაფუძნებულმა კომპანია DimensionalMechanics-მა მომხმარებელს საშუალება მისცა შეექმნათ დეტალური AI მოდელები მარტივად და ეფექტურად 2020 წლიდან. ჩაშენებული AI, რომელსაც მოიხსენიებენ, როგორც „Oracle“, უზრუნველყოფს მომხმარებლებს მხარდაჭერას მოდელის შექმნის პროცესში. კომპანია იმედოვნებს, რომ ადამიანები გამოიყენებენ სხვადასხვა ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებს, როგორც მათი ყოველდღიური სამუშაო რუტინის ნაწილად, Microsoft Office-ის ან Google Docs-ის მსგავსი.

დამრღვევი გავლენა

Cloud სერვისის პროვაიდერებმა სულ უფრო და უფრო დანერგეს დანამატები, რომლებიც ადამიანებს გაუადვილებდათ ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების შექმნას. 2022 წელს AWS-მა გამოაცხადა CodeWhisperer, ML-ზე მომუშავე სერვისი, რომელიც ეხმარება დეველოპერების პროდუქტიულობის გაუმჯობესებას კოდის რეკომენდაციების მიწოდებით. დეველოპერებს შეუძლიათ დაწერონ კომენტარი, რომელიც ასახავს კონკრეტულ ამოცანას უბრალო ინგლისურ ენაზე, როგორიცაა „ატვირთეთ ფაილი S3-ში“ და CodeWhisperer ავტომატურად განსაზღვრავს რომელი ღრუბლოვანი სერვისები და საჯარო ბიბლიოთეკები საუკეთესოდ შეეფერება მითითებულ ამოცანას. დანამატი ასევე აყალიბებს კონკრეტულ კოდს და რეკომენდაციას უწევს გენერირებულ კოდის ფრაგმენტებს.

იმავდროულად, 2022 წელს, Microsoft-ის Azure-მა შესთავაზა ავტომატური AI/ML სერვისების კომპლექტს, რომლებიც არ არის ან დაბალი კოდით. ამის მაგალითია მათი მოქალაქის AI პროგრამა, რომელიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს ნებისმიერს AI აპლიკაციების შექმნასა და დადასტურებაში რეალურ სამყაროში. Azure Machine Learning არის გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისი (GUI) ავტომატური ML-ით და განლაგებით ჯგუფურ ან რეალურ დროში საბოლოო წერტილებზე. Microsoft Power Platform გთავაზობთ ინსტრუმენტთა კომპლექტს, რათა სწრაფად შექმნათ მორგებული აპლიკაცია და სამუშაო პროცესი, რომელიც ახორციელებს ML ალგორითმებს. საბოლოო ბიზნეს მომხმარებლებს ახლა შეუძლიათ შექმნან წარმოების დონის ML აპლიკაციები, რათა გარდაქმნან მემკვიდრეობითი ბიზნეს პროცესები.

ეს ინიციატივები გაგრძელდება იმ პირების მიმართ, რომლებსაც აქვთ კოდირების მინიმალური გამოცდილება, რომლებსაც სურთ შეამოწმონ AI აპლიკაციები ან შეისწავლონ ახალი ტექნოლოგიები და გადაწყვეტილებები. ბიზნესებს შეუძლიათ დაზოგონ ფული სრულ განაკვეთზე მონაცემთა მეცნიერებისა და ინჟინრების დაქირავებაზე და ამის ნაცვლად შეუძლიათ თავიანთი IT თანამშრომლების კვალიფიკაციის ამაღლება. ღრუბლოვანი სერვისის პროვაიდერები ასევე სარგებლობენ ახალი აბონენტების გამომუშავებით მათი ინტერფეისების უფრო მოსახერხებელი მომხმარებლისთვის. 

სამომხმარებლო კლასის AI-ს შედეგები

სამომხმარებლო დონის ხელოვნური ინტელექტის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს: 

• მზარდი ბაზარი კომპანიებისთვის, რომლებიც ფოკუსირებულნი არიან AI პლატფორმების შემუშავებაზე, რომლებიც არ შეიცავს ან დაბალი კოდის მქონე AI პლატფორმებს, რომლებსაც შეუძლიათ მომხმარებლებს საშუალება მისცენ შექმნან და შეამოწმონ აპლიკაციები.
• საჯარო და კერძო ოპერაციების დიგიტალიზაციის მაჩვენებლის მაკრო ზრდა. 
• კოდირება შეიძლება გახდეს ნაკლებად ტექნიკური უნარი და შეიძლება სულ უფრო ავტომატიზირებული იყოს, რაც საშუალებას მისცემს მუშაკთა ფართო სპექტრს მონაწილეობა მიიღოს პროგრამული აპლიკაციების შექმნაში.
• ღრუბლოვანი სერვისის პროვაიდერები ქმნიან დამატებით დანამატებს, რომლებიც ავტომატიზირებენ პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებას, მათ შორის კიბერუსაფრთხოების საკითხების სკანირების შესაძლებლობას.
• უფრო მეტი ადამიანი ირჩევს ისწავლოს კოდირება ავტომატური AI პლატფორმების გამოყენებით.
• საგანმანათლებლო პროგრამების კოდირება სულ უფრო ხშირად ხდება (ან ხელახლა ინერგება) საშუალო და საშუალო სკოლის სასწავლო გეგმებში, ამ არა-და დაბალი კოდის აპლიკაციების შიშით.

კითხვები კომენტარისთვის

• თუ თქვენ იყენებდით სამომხმარებლო კლასის AI აპლიკაციებს, რამდენად მარტივი იყო მათი გამოყენება?
• როგორ ფიქრობთ, სამომხმარებლო კლასის AI აპლიკაციები დააჩქარებს კვლევასა და განვითარებას?