Consumer-grade AI: Naghahatid ng machine learning sa masa

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Enero 27, 2023

Ang mas naa-access na low-code at no-code na mga handog mula sa Amazon Web Services (AWS), Azure, at Google Cloud ay magbibigay-daan sa mga ordinaryong tao na lumikha ng sarili nilang mga AI application nang mabilis hangga't maaari silang mag-deploy ng website. Ang mataas na teknikal na AI application ng mga siyentipiko ay maaaring magbigay daan sa magaan na consumer app na mas madaling gamitin.

Konteksto ng AI na antas ng consumer

Ang "pagkonsumo ng IT" ay isang patuloy na tema sa mga tech circle sa buong 2010s, ngunit noong 2022, karamihan sa mga handog ng software ng enterprise ay nananatiling clunky, hindi nababaluktot, at lubos na teknikal. Ang paradigm na ito ay bahagyang dahil sa napakaraming legacy na teknolohiya at mga sistema na tumatakbo pa rin sa karamihan ng mga ahensya ng gobyerno at Fortune 1000 na negosyo. Ang paglikha ng user-friendly na AI ay hindi madaling gawain, at madalas itong itinutulak sa gilid pabor sa iba pang priyoridad tulad ng gastos at oras ng paghahatid. 

Bukod pa rito, maraming maliliit na kumpanya ang kulang sa mga in-house na data-science team na maaaring mag-customize ng mga solusyon sa AI, kaya madalas silang umaasa sa mga vendor na nag-aalok ng mga application na may mga built-in na AI engine sa halip. Gayunpaman, ang mga solusyon sa vendor na ito ay maaaring hindi kasing-tumpak o naayon sa mga modelong ginawa ng mga in-house na eksperto. Ang solusyon ay mga automated machine learning (ML) platform na nagbibigay-daan sa mga manggagawang may kaunting karanasan na bumuo at mag-deploy ng mga predictive na modelo. Halimbawa, ang US-based na kumpanya na DimensionalMechanics ay nagbigay-daan sa mga customer na lumikha ng mga detalyadong modelo ng AI nang simple at mahusay mula noong 2020. Ang built-in na AI, na tinutukoy bilang "ang Oracle," ay nagbibigay ng suporta sa mga user sa buong proseso ng pagbuo ng modelo. Umaasa ang kumpanya na gagamit ang mga tao ng iba't ibang mga AI application bilang bahagi ng kanilang pang-araw-araw na gawain sa trabaho, katulad ng Microsoft Office o Google Docs.

Nakakagambalang epekto

Ang mga cloud service provider ay lalong nagpatupad ng mga add-on na magpapadali para sa mga tao na bumuo ng mga AI application. Noong 2022, inanunsyo ng AWS ang CodeWhisperer, isang serbisyong pinapagana ng ML na tumutulong na mapabuti ang produktibidad ng developer sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga rekomendasyon sa code. Maaaring magsulat ang mga developer ng komento na nagbabalangkas ng isang partikular na gawain sa simpleng English, tulad ng "mag-upload ng file sa S3," at awtomatikong tinutukoy ng CodeWhisperer kung aling mga serbisyo ng cloud at pampublikong aklatan ang pinakaangkop para sa tinukoy na gawain. Binubuo din ng add-on ang partikular na code sa mabilisang paraan at nagrerekomenda ng mga nabuong snippet ng code.

Samantala, noong 2022, nag-aalok ang Microsoft's Azure ng suite ng mga automated na serbisyo ng AI/ML na walang-o low-code. Ang isang halimbawa ay ang kanilang citizen AI program, na idinisenyo upang tulungan ang sinuman sa paggawa at pagpapatunay ng mga AI application sa isang real-world na setting. Ang Azure Machine Learning ay isang graphical user interface (GUI) na may automated na ML at deployment sa batch o real-time na mga endpoint. Nagbibigay ang Microsoft Power Platform ng mga toolkit upang mabilis na makabuo ng custom na application at workflow na nagpapatupad ng mga ML algorithm. Ang mga end-business user ay maaari na ngayong bumuo ng production-grade ML application para baguhin ang mga legacy na proseso ng negosyo.

Ang mga inisyatiba na ito ay patuloy na magta-target ng mga indibidwal na may kaunti hanggang walang karanasan sa pag-coding na gustong subukan ang mga AI application o tuklasin ang mga bagong teknolohiya at mga solusyon sa proseso. Ang mga negosyo ay maaaring makatipid ng pera sa pagkuha ng mga full-time na data scientist at mga inhinyero at sa halip ay maaari nilang palakihin ang kanilang mga empleyado sa IT. Nakikinabang din ang mga cloud service provider sa pamamagitan ng pagkakaroon ng mas maraming bagong subscriber sa pamamagitan ng paggawa ng kanilang mga interface na mas madaling gamitin. 

Mga implikasyon ng consumer-grade AI

Maaaring kabilang sa mas malawak na implikasyon ng consumer-grade AI ang: 

• Isang lumalagong merkado para sa mga kumpanyang nakatuon sa pagbuo ng walang-o mababang code na mga platform ng AI na maaaring magbigay-daan sa mga customer na gumawa at sumubok ng mga application sa kanilang sarili.
• Isang malaking pagtaas sa rate ng digitization ng mga pampubliko at pribadong operasyon. 
• Ang coding ay maaaring maging isang hindi gaanong teknikal na kasanayan at maaaring lalong awtomatiko, na nagbibigay-daan sa isang mas malawak na hanay ng mga manggagawa na lumahok sa paglikha ng mga software application.
• Gumagawa ang mga cloud service provider ng higit pang mga add-on na mag-o-automate ng software development, kabilang ang kakayahang mag-scan para sa mga isyu sa cybersecurity.
• Mas maraming tao ang nagpasyang matuto sa sarili kung paano mag-code sa pamamagitan ng paggamit ng mga automated AI platform.
• Ang mga programang pang-edukasyon sa pag-coding ay lalong pinagtibay (o muling ipinakilala) sa mga kurikulum sa gitna at mataas na paaralan, na natatakot sa mga application na ito na walang at mababa ang code.

Mga tanong na ikokomento

• Kung gumamit ka ng mga consumer-grade AI na application, gaano kadaling gamitin ang mga ito?
• Sa palagay mo, paano mapapabilis ng mga consumer-grade AI app ang pananaliksik at pag-unlad?