Квантумрун

Кредит суреті:

iStock

Бұлттағы AI: қол жетімді AI қызметтері

AI технологиялары жиі қымбат, бірақ бұлттық қызмет провайдерлері көбірек компанияларға осы инфрақұрылымдарды сатып алуға мүмкіндік береді.

автор:
Автордың аты-жөні
Кванттық болжау
Қараша 1, 2023

Түсінікті қорытынды

Бұлттық есептеулер алпауыттарынан AI-as-a-Service (AIaaS) пайда болуы машиналық оқыту үлгілерін әзірлеуді және тестілеуді жеңілдетеді, әсіресе инфрақұрылымға бастапқы инвестицияларды азайту арқылы кішігірім кәсіпорындарға көмектеседі. Бұл ынтымақтастық терең оқыту сияқты қолданбалардағы жетістіктерді жылдамдатады. Ол бұлт тиімділігін оңтайландырады, қолмен орындалатын тапсырмаларды автоматтандырады және деректерден тереңірек түсініктерді ашады. Сонымен қатар, бұл жаңа мамандандырылған жұмыс рөлдерін тудырады, болашақ жұмыс ландшафттарына әсер етеді және әртүрлі секторлардағы технологиялық дамуды тездетеді. Кеңірек сценарий машиналық оқыту технологияларының демократиялануын, AI сараптамасы үшін жаһандық бәсекелестіктің күшеюін, киберқауіпсіздіктің жаңа мәселелерін және бұлттық провайдерлерді пайдаланушыға ыңғайлы машиналық оқыту платформаларына инвестициялауға ынталандыруды көрсетеді.

Бұлттық контексттегі AI

Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure және Google Cloud Platform (GCP) сияқты бұлттық провайдерлер әзірлеушілер мен деректер ғалымдарының бұлттарында машиналық оқыту (ML) үлгілерін жасап, сынағанын қалайды. Бұл қызмет кішігірім компанияларға немесе стартаптарға пайда әкеледі, өйткені сынақ прототиптері көбінесе көптеген инфрақұрылымдарды қажет етеді, ал өндірістік үлгілер жиі жоғары қолжетімділікті қажет етеді. Бұлтты есептеулер провайдерлері ішкі инфрақұрылымды қайта жөндеуге көп қаражат салмай, AI технологиясын пайдалануды бастау үшін шешімдер ұсынатындықтан, бизнес цифрлық бастамаларды жүргізу үшін AI бұлттық қызметтеріне дереу қол жеткізе алады (және сынай алады). Бұлтты есептеулер кең ауқымды қосымшалары бар терең оқыту (DL) сияқты озық AI мүмкіндіктерін жылдам және жетілдірілген дамытуға мүмкіндік береді. Кейбір DL жүйелері қауіпті сигнал беретін үлгілерді анықтау арқылы қауіпсіздік камераларын ақылды ете алады. Мұндай технология фотографиялық объектілерді де анықтай алады (объектіні тану). DL алгоритмдері бар өздігінен жүретін көлік адам мен жол белгілерін ажырата алады.

Redhat бағдарламалық жасақтама компаниясының зерттеуі кәсіпорынның AI/ML жобаларының 78 пайызы гибридті бұлттық инфрақұрылымды пайдалану арқылы жасалғанын анықтады, сондықтан жалпыға ортақ бұлттардың серіктестіктерді тартуға көбірек мүмкіндігі бар. Серверсіз дерекқорларды, деректер қоймаларын, деректер көлдерін және NoSQL дерекқорларын қоса, жалпы бұлттарда деректерді сақтаудың әртүрлі таңдауларына қол жетімді. Бұл опциялар компанияларға деректер орналасқан жерге жақын модельдер жасауға мүмкіндік береді. Бұған қоса, бұлттық қызмет провайдерлері TensorFlow және PyTorch сияқты танымал ML технологияларын ұсынады, бұл оларды опцияларды қалайтын деректер ғылымы топтары үшін бір терезе етеді.

Деструктивті әсер

AI бұлтты өзгертудің және оның әлеуетін арттырудың бірнеше жолы бар. Біріншіден, алгоритмдер компанияның жалпы деректер қоймасын талдау және жақсартуды қажет ететін аймақтарды (әсіресе кибершабуылдарға осал) анықтау арқылы бұлттық есептеулерді тиімді етеді. Бұған қоса, AI қазіргі уақытта қолмен орындалатын тапсырмаларды автоматтандырып, басқа күрделі процестерге уақыт пен ресурстарды босатады. Сондай-ақ AI фирмаларға өздерінің бұлтқа негізделген деректерінен бұрын ешқашан мүмкін болмаған түсініктер алуға мүмкіндік беру арқылы бұлтты интеллектуалды етеді. Алгоритмдер ақпараттан «үйреніп», адамдар ешқашан көре алмайтын үлгілерді анықтай алады.

AI бұлтқа пайда әкелетін ең қызықты жолдардың бірі - жаңа жұмыс орындарын құру. Жасанды интеллект пен бұлтты есептеулерді жұптастыру арнайы дағдыларды қажет ететін жаңа рөлдердің дамуына әкеледі. Мысалы, компанияларға ақауларды жою және мәселелерді зерттеу үшін екі салада да сарапшы қызметкерлер қажет болуы мүмкін. Бұған қоса, бұлттың тиімділігін арттыру осы технологияны басқаруға және қолдауға бағытталған жаңа позицияларды құруға әкелуі мүмкін. Ақырында, AI жұмыстың болашағына қатты әсер ету арқылы бұлтты өзгертеді. Мысалы, автоматтандырылған тапсырмалар жұмысшыларды басқа лауазымдарға қайта даярлауға әкелуі мүмкін. Жылдамырақ және тиімдірек бұлтты есептеулер сонымен қатар Metaverse сияқты виртуалды және кеңейтілген шындық (VR/AR) жұмыс орындарын қоса алады.

Бұлттағы AI салдары

Бұлттағы AI-ның кеңірек әсерлері мыналарды қамтуы мүмкін:

Осы кеңістікте жаңашылдық енгізгісі келетін шағын және орта бизнес үшін қол жетімді болатын ML технологияларының өсіп келе жатқан демократиялануы.
Жаһандық жасанды интеллект таланттары үшін бәсекелестіктің артуы, бұл AI зерттеушілері мен ғалымдарының академиялық ортадан көпұлтты бизнеске миының ағылуын нашарлатуы мүмкін. AI талантын жалдау және жұмысқа орналастыру шығындары да күрт өседі.
Киберқылмыскерлер өздерінің және осындай қызметтерді пайдаланатын компаниялардың әлсіз жақтарын табу үшін бұлттық есептеу қызметтерін зерттейді.
Жаңа технологияларды жылдам дамыту, әсіресе автономды көлік және Интернет заттары (IoT) секторларында үлкен деректер мен есептеу ресурстарын қажет етеді.
Бұлтты есептеулер қызметінің провайдерлері кодсыз немесе төмен кодты ML бағдарламалық жасақтамасы мен платформаларына инвестицияларын көбейтеді.