ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜਨਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• ਜਨਵਰੀ 27, 2023

Amazon Web Services (AWS), Azure, ਅਤੇ Google Cloud ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਘੱਟ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਨੋ-ਕੋਡ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਉਹ ਇੱਕ ਵੈਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗੀ। ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਲਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਐਪਸ ਨੂੰ ਰਾਹ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।

ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI ਸੰਦਰਭ

2010 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੌਰਾਨ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰਕਲਾਂ ਵਿੱਚ "IT ਦਾ ਖਪਤਕਾਰੀਕਰਨ" ਇੱਕ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਥੀਮ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ 2022 ਤੱਕ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਹਨ। ਇਹ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਰਾਸਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਅਤੇ ਫਾਰਚੂਨ 1000 ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ AI ਬਣਾਉਣਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਕਸਰ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮੇਂ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਧੱਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਡਾਟਾ-ਸਾਇੰਸ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਅਕਸਰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਿਲਟ-ਇਨ AI ਇੰਜਣਾਂ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹੱਲ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਂਗ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੱਲ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹੇ ਤਜਰਬੇ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, US-ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਨੀ DimensionalMechanics ਨੇ 2020 ਤੋਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਬਿਲਟ-ਇਨ AI, ਜਿਸਨੂੰ "Oracle" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਆਫਿਸ ਜਾਂ ਗੂਗਲ ਡੌਕਸ ਵਾਂਗ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਰੂਟੀਨ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਡ-ਆਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਲਈ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦੇਣਗੇ। 2022 ਵਿੱਚ, AWS ਨੇ CodeWhisperer ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ML-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੇਵਾ ਜੋ ਕੋਡ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "S3 'ਤੇ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ," ਅਤੇ CodeWhisperer ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਐਡ-ਆਨ ਫਲਾਈ 'ਤੇ ਖਾਸ ਕੋਡ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੌਰਾਨ, 2022 ਵਿੱਚ, Microsoft ਦੇ Azure ਨੇ ਸਵੈਚਲਿਤ AI/ML ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੂਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਜੋ ਬਿਨਾਂ- ਜਾਂ ਘੱਟ-ਕੋਡ ਹਨ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਾਗਰਿਕ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਦੀ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਜ਼ੂਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI) ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ML ਅਤੇ ਬੈਚ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਹੈ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਪਾਵਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲਕਿੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ-ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਵਿਰਾਸਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ-ਗਰੇਡ ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੋਡਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਪੈਸੇ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਆਈ.ਟੀ. ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਆਪਣੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਹੋਰ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਕਮਾਈ ਕਰਕੇ ਵੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। 

ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: 

• ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧ ਰਿਹਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਜੋ ਬਿਨਾਂ- ਜਾਂ ਘੱਟ-ਕੋਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਦਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੈਕਰੋ ਵਾਧਾ। 
• ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਘੱਟ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੋਰ ਐਡ-ਆਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਸਮੇਤ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨਗੇ।
• ਵਧੇਰੇ ਲੋਕ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਵੈਚਲਿਤ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
• ਇਹਨਾਂ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਕੋਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਿਡਲ ਅਤੇ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਪਾਠਕ੍ਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡਿੰਗ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)।

ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ

• ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਸੀ?
• ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ AI ਐਪਸ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼-ਟਰੈਕ ਕਰਨਗੇ?