Iste'molchi darajasidagi AI: Mashinani o'rganishni ommaga etkazish

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Yanvar 27, 2023

Amazon Web Services (AWS), Azure va Google Cloud’dan ko‘proq foydalanish mumkin bo‘lgan past kodli va kodsiz takliflar oddiy odamlarga veb-saytni o‘rnatishi mumkin bo‘lgan tezlikda o‘z AI ilovalarini yaratishga imkon beradi. Olimlarning yuqori texnik sunʼiy intellekt ilovalari oʻrnini foydalanuvchilar uchun ancha qulayroq boʻlgan yengil isteʼmolchi ilovalariga boʻshatishi mumkin.

Iste'molchi darajasidagi AI konteksti

"ITni iste'mol qilish" 2010-yillar davomida texnologik doiralarda davom etayotgan mavzu bo'lib kelgan, ammo 2022 yilga kelib ko'pgina korporativ dasturiy ta'minot takliflari noqulay, moslashuvchan emas va yuqori texnik bo'lib qolmoqda. Bu paradigma qisman ko'pgina davlat idoralari va Fortune 1000 korxonalarida hali ham ishlayotgan juda ko'p eski texnologiya va tizimlar bilan bog'liq. Foydalanuvchilar uchun qulay sun'iy intellektni yaratish oson ish emas va u ko'pincha xarajat va etkazib berish muddati kabi boshqa ustuvorliklar foydasiga chetga suriladi. 

Bundan tashqari, ko'pgina kichik kompaniyalarda AI yechimlarini moslashtira oladigan ichki ma'lumotlar fanlari guruhlari yo'q, shuning uchun ular ko'pincha o'rnatilgan AI dvigatellari bilan ilovalarni taklif qiluvchi sotuvchilarga tayanadilar. Biroq, ushbu sotuvchi echimlari ichki mutaxassislar tomonidan yaratilgan modellar kabi aniq yoki mos kelmasligi mumkin. Yechim kam tajribaga ega boʻlgan ishchilarga bashoratli modellarni yaratish va oʻrnatish imkonini beruvchi avtomatlashtirilgan mashinani oʻrganish (ML) platformalaridir. Masalan, AQSHning DimensionalMechanics kompaniyasi 2020-yildan boshlab mijozlarga oddiy va samarali sunʼiy intellektning batafsil modellarini yaratish imkonini berdi. “Oracle” deb nomlanuvchi oʻrnatilgan AI foydalanuvchilarga model yaratish jarayonida yordam beradi. Kompaniya odamlar Microsoft Office yoki Google Docs kabi turli sun'iy intellekt ilovalarini kundalik ish tartibining bir qismi sifatida ishlatishiga umid qilmoqda.

Buzg'unchi ta'sir

Bulutli xizmat ko'rsatuvchi provayderlar odamlarga AI ilovalarini yaratishni osonlashtiradigan qo'shimchalarni tobora ko'proq joriy qilmoqda. 2022-yilda AWS kod tavsiyalarini taqdim etish orqali ishlab chiquvchilar unumdorligini oshirishga yordam beruvchi, ML asosida ishlaydigan CodeWhisperer xizmatini e'lon qildi. Ishlab chiquvchilar aniq ingliz tilida “faylni S3 ga yuklash” kabi aniq vazifani tavsiflovchi sharh yozishlari mumkin va CodeWhisperer qaysi bulut xizmatlari va jamoat kutubxonalari belgilangan vazifaga eng mos kelishini avtomatik ravishda aniqlaydi. Qo'shimcha dastur, shuningdek, tezkor kodni yaratadi va yaratilgan kod parchalarini tavsiya qiladi.

Shu bilan birga, 2022 yilda Microsoft Azure avtomatlashtirilgan AI/ML xizmatlari to‘plamini taklif qildi, ular kodsiz yoki past kodli bo‘lmagan. Bunga misol qilib, ularning fuqarolik AI dasturi bo'lib, u har kimga haqiqiy dunyo sharoitida AI ilovalarini yaratish va tasdiqlashda yordam berish uchun mo'ljallangan. Azure Machine Learning - bu avtomatlashtirilgan ML va ommaviy yoki real vaqtda oxirgi nuqtalarga o'rnatishga ega grafik foydalanuvchi interfeysi (GUI). Microsoft Power Platform ML algoritmlarini amalga oshiradigan maxsus dastur va ish jarayonini tezda yaratish uchun asboblar to'plamini taqdim etadi. Yakuniy biznes foydalanuvchilari endi eski biznes jarayonlarini o'zgartirish uchun ishlab chiqarish darajasidagi ML ilovalarini yaratishlari mumkin.

Ushbu tashabbuslar AI ilovalarini sinab ko'rish yoki yangi texnologiyalar va echimlarni qayta ishlashni o'rganmoqchi bo'lgan minimal yoki umuman kodlash tajribasiga ega bo'lmagan shaxslarga qaratilgan bo'ladi. Korxonalar to'liq vaqtli ma'lumotlar bo'yicha olimlar va muhandislarni yollashda pulni tejashlari mumkin va buning o'rniga IT xodimlarining malakasini oshirishlari mumkin. Bulutli xizmat ko'rsatuvchi provayderlar interfeyslarini yanada qulayroq qilish orqali ko'proq yangi obunachilarni olish orqali ham foyda ko'radi. 

Iste'molchi darajasidagi AIning oqibatlari

Iste'molchi darajasidagi AIning kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• Mijozlarga ilovalarni o'zlari yaratish va sinab ko'rish imkonini beradigan, kodsiz yoki past kodli AI platformalarini ishlab chiqishga e'tibor qaratadigan kompaniyalar uchun o'sib borayotgan bozor.
• Davlat va xususiy operatsiyalarni raqamlashtirish tezligining makro o'sishi. 
• Kodlash kamroq texnik mahoratga aylanishi va tobora avtomatlashtirilgan bo'lishi mumkin, bu esa ishchilarning keng doiradagi dasturiy ta'minot dasturlarini yaratishda ishtirok etishiga imkon beradi.
• Bulutli xizmat ko'rsatuvchi provayderlar dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni avtomatlashtiradigan, shu jumladan kiberxavfsizlik muammolarini skanerlash imkoniyatiga ega bo'lgan qo'shimcha qo'shimchalarni yaratadilar.
• Ko'proq odamlar avtomatlashtirilgan AI platformalaridan foydalangan holda kodlashni o'z-o'zidan o'rganishni afzal ko'rmoqda.
• Kodlash ta'lim dasturlari o'rta va o'rta maktab o'quv dasturlariga tobora ko'proq qabul qilinmoqda (yoki qayta kiritilmoqda), bu kodsiz va past kodli ilovalardan qo'rqish.

Izoh uchun savollar

• Agar siz iste'molchi darajasidagi AI ilovalaridan foydalangan bo'lsangiz, ulardan foydalanish qanchalik oson edi?
• Sizningcha, iste'molchi darajasidagi AI ilovalari tadqiqot va ishlanmalarni qanday tezlashtiradi?