Vartotojo lygio AI: mašininio mokymosi pritaikymas masėms

VAIZDO KREDITAS:
Paveikslėlio kredito
iStock

Vartotojo lygio AI: mašininio mokymosi pritaikymas masėms

Vartotojo lygio AI: mašininio mokymosi pritaikymas masėms

Paantraštės tekstas
Technologijų įmonės kuria be kodo ir žemo kodo dirbtinio intelekto platformas, kuriomis gali naršyti bet kas.
    • Autorius:
    • autoriaus vardas
      Quantumrun Foresight
    • Sausis 27, 2023

    Labiau prieinami mažo kodo ir be kodo pasiūlymai iš „Amazon Web Services“ (AWS), „Azure“ ir „Google Cloud“ leis paprastiems žmonėms kurti savo AI programas taip greitai, kaip jie gali įdiegti svetainę. Mokslininkų labai techninės AI programos gali užleisti vietą lengvoms vartotojų programoms, kurios yra daug patogesnės.

    Vartotojo lygio AI kontekstas

    „IT vartotojų naudojimas“ buvo nuolatinė tema technologijų sluoksniuose 2010 m., tačiau nuo 2022 m. dauguma įmonių programinės įrangos pasiūlymų tebėra nepatogūs, nelankstūs ir labai techniniai. Šią paradigmą iš dalies lemia per daug senų technologijų ir sistemų, vis dar veikiančių daugumoje vyriausybinių agentūrų ir „Fortune 1000“ įmonių. Sukurti vartotojui patogų dirbtinį intelektą nėra lengva užduotis, todėl ji dažnai nustumiama į šalį ir atsisakoma kitų prioritetų, pvz., išlaidų ir pristatymo laiko. 

    Be to, daugeliui mažesnių įmonių trūksta vidinių duomenų mokslo komandų, galinčių pritaikyti AI sprendimus, todėl jos dažnai pasikliauja pardavėjais, siūlančiais programas su integruotais AI varikliais. Tačiau šie pardavėjų sprendimai gali būti ne tokie tikslūs ar pritaikyti kaip vidaus ekspertų sukurti modeliai. Sprendimas yra automatizuotos mašininio mokymosi (ML) platformos, leidžiančios mažai patirties turintiems darbuotojams kurti ir įdiegti nuspėjamuosius modelius. Pavyzdžiui, JAV įsikūrusi bendrovė „DimensionalMechanics“ nuo 2020 m. leido klientams paprastai ir efektyviai kurti išsamius AI modelius. Integruotas AI, vadinamas „Oracle“, teikia pagalbą vartotojams viso modelio kūrimo proceso metu. Bendrovė tikisi, kad žmonės naudos įvairias dirbtinio intelekto programas savo kasdienėje veikloje, panašiai kaip Microsoft Office ar Google Docs.

    Trikdantis poveikis

    Debesijos paslaugų teikėjai vis dažniau diegia priedus, kurie palengvintų žmonėms kurti AI programas. 2022 m. AWS paskelbė apie CodeWhisperer – ML pagrindu veikiančią paslaugą, kuri padeda pagerinti kūrėjo produktyvumą, teikdama kodo rekomendacijas. Kūrėjai gali parašyti komentarą, kuriame paprasta anglų kalba apibūdinama konkreti užduotis, pvz., „įkelti failą į S3“, o „CodeWhisperer“ automatiškai nustato, kurios debesies paslaugos ir viešosios bibliotekos geriausiai tinka nurodytai užduočiai. Priedas taip pat sukuria konkretų kodą ir rekomenduoja sugeneruotus kodo fragmentus.

    Tuo tarpu 2022 m. „Microsoft“ „Azure“ pasiūlė automatizuotų AI / ML paslaugų rinkinį, kurio kodai nėra arba yra mažai. Pavyzdys yra jų piliečių dirbtinio intelekto programa, skirta padėti visiems kurti ir patvirtinti AI programas realiame pasaulyje. „Azure Machine Learning“ yra grafinė vartotojo sąsaja (GUI) su automatizuotu ML ir diegimu į paketinius arba realiojo laiko galutinius taškus. „Microsoft Power Platform“ pateikia įrankių rinkinius, leidžiančius greitai sukurti tinkintą programą ir darbo eigą, įgyvendinančią ML algoritmus. Galutiniai verslo vartotojai dabar gali kurti gamybos lygio ML programas, kad pakeistų senus verslo procesus.

    Šios iniciatyvos ir toliau bus skirtos asmenims, turintiems minimalią kodavimo patirtį arba jos neturintiems, norintiems išbandyti AI programas arba tyrinėti naujas technologijas ir proceso sprendimus. Įmonės gali sutaupyti pinigų samdydami visą darbo dieną dirbančius duomenų mokslininkus ir inžinierius, o vietoj to gali tobulinti savo IT darbuotojų įgūdžius. Debesijos paslaugų teikėjams taip pat naudinga uždirbti daugiau naujų abonentų, nes jų sąsajos tampa patogesnės. 

    Vartotojo lygio AI pasekmės

    Platesnis vartotojų lygio AI poveikis gali apimti: 

    • Auganti rinka įmonėms, kurios daugiausia dėmesio skiria nekoduotų arba žemo kodo AI platformų kūrimui, kurios gali suteikti klientams galimybę patiems kurti ir išbandyti programas.
    • Makro padidintas viešųjų ir privačių operacijų skaitmeninimo greitis. 
    • Kodavimas gali tapti mažiau techniniu įgūdžiu ir gali būti vis labiau automatizuotas, todėl platesnis darbuotojų skaičius gali dalyvauti kuriant programinę įrangą.
    • Debesijos paslaugų teikėjai kuria daugiau priedų, kurie automatizuos programinės įrangos kūrimą, įskaitant galimybę nuskaityti, ar nėra kibernetinio saugumo problemų.
    • Vis daugiau žmonių pasirenka savarankiškai mokytis koduoti naudodami automatizuotas AI platformas.
    • Kodavimo švietimo programos vis dažniau įtraukiamos (arba vėl įtraukiamos) į vidurinių ir aukštųjų mokyklų mokymo programas, baiminantis šių be kodų ir mažai kodų programų.

    Klausimai komentuoti

    • Jei naudojote vartotojui pritaikytas AI programas, ar buvo lengva jomis naudotis?
    • Kaip manote, ar vartotojams skirtos AI programos paspartins tyrimus ir plėtrą?

    Įžvalgos nuorodos

    Šioje įžvalgoje buvo nurodytos šios populiarios ir institucinės nuorodos: