Trí tuệ nhân tạo như một dịch vụ (AIaaS) là gì?

Trí tuệ nhân tạo như một dịch vụ (AIaaS) là dịch vụ cung cấp trí tuệ nhân tạo của bên thứ ba (AI) thuê ngoài. Nó cho phép các cá nhân và công ty thử nghiệm AI cho nhiều mục đích khác nhau mà không cần đầu tư ban đầu lớn và ít rủi ro hơn.

AIaaS cung cấp các nền tảng vượt trội và dễ cài đặt, giúp việc thử nghiệm nhiều loại khác nhau trở nên đơn giản. Đám mây công cộng nền tảng, dịch vụ và thuật toán máy học (ML).

[Nhúng nội dung]

AI hoạt động như thế nào?

AI bao gồm nhiều loại công nghệ, bao gồm robot, thị giác máy tính, điện toán nhận thức, mô hình ML và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Các thuật toán học máy — công cụ chính được sử dụng trong AI — là tập hợp các hướng dẫn hoặc phương pháp được máy tính áp dụng, thường là để tính toán hoặc giải quyết một vấn đề. Các phương pháp điển hình mà máy tính sử dụng để giải quyết vấn đề hoặc cung cấp khả năng ra quyết định bao gồm phân tích dữ liệu mở rộng hoặc tạo ra các khái quát hóa và dự báo thống kê.

Các thuật toán AI thường được chia thành hai loại — học kĩ càng các thuật toán sử dụng mạng lưới thần kinh sâu và các thuật toán học máy như hồi quy và phân loại.

Lợi ích của việc sử dụng nền tảng AIaaS

Các tổ chức có thể triển khai AI với chi phí hợp lý bằng cách sử dụng mô hình phân phối AIaaS mà không phải phát triển hoặc duy trì một dự án AI nào. Nền tảng AIaaS cho phép các tổ chức xây dựng các dịch vụ AI tùy chỉnh có khả năng thích ứng, mở rộng và sử dụng đơn giản.

Sau đây là những lợi ích bổ sung của hệ thống AIaaS:

• Triển khai nhanh chóng. AIaaS là ​​một trong những cách nhanh nhất để giới thiệu AI cho một tổ chức. Thật dễ dàng để cài đặt và thiết lập. Do có nhiều trường hợp sử dụng AI khác nhau nên không phải lúc nào doanh nghiệp cũng có thể tạo và duy trì một công cụ AI cho từng trường hợp. Các tùy chọn có thể tùy chỉnh đặc biệt hữu ích vì các tổ chức có thể triển khai các dịch vụ AI một cách nhanh chóng và điều chỉnh chúng theo nhu cầu và hạn chế kinh doanh của họ.
• Yêu cầu kỹ năng viết mã từ thấp đến không cần. AIaaS có thể được sử dụng ngay cả khi một công ty thiếu nhà phát triển hoặc lập trình viên AI nội bộ. Tất cả những gì cần thiết là một lớp cơ sở hạ tầng không có mã trong doanh nghiệp, vì nhìn chung không cần mã hóa hoặc chuyên môn kỹ thuật trong quá trình thiết lập.
• Tiết kiệm chi phí. Tiết kiệm tiền là yếu tố chính ảnh hưởng đến việc mở rộng AIaaS trong ngành CNTT. AIaaS mang lại hiệu quả về chi phí cho các doanh nghiệp vì họ chỉ trả tiền cho việc sử dụng và chức năng AI và không cần đầu tư ban đầu lớn.
• Tính minh bạch về giá. Ngoài việc giảm lao động phi giá trị gia tăng, AIaaS còn cung cấp quyền truy cập vào AI với mức độ minh bạch cao với phí dịch vụ. Bởi vì hầu hết các cấu trúc định giá AIaaS đều dựa trên mức tiêu thụ, các doanh nghiệp chỉ trả tiền cho các công nghệ AI mà họ sử dụng.
• Khả năng mở rộng. AIaaS rất phù hợp cho các công ty muốn mở rộng quy mô. Đó là lý tưởng cho các nhiệm vụ không tạo thêm giá trị đáng kể nhưng cần một số mức độ đánh giá nhận thức. Bởi vì AIaaS sử dụng Tự động trong công nghiệp để hoàn thành các nhiệm vụ đơn giản mà không cần sự can thiệp của con người, các thành viên trong nhóm có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các nhiệm vụ khác.

Những thách thức của AIaaS là ​​gì?

• Price. Mua phần cứng và phần mềm cần thiết để bắt đầu một đám mây tại chỗ tính toán AI rất tốn kém. Thêm chi phí nhân sự và bảo trì, cũng như các thay đổi phần cứng cần thiết cho các nhiệm vụ khác nhau và AIaaS trở nên quá đắt đỏ đối với nhiều tổ chức.
• Minh bạch. Phần lớn các nền tảng AIaaS cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào các dịch vụ của nhà cung cấp nhưng cung cấp rất ít hoặc không minh bạch về hoạt động nội bộ của họ.
• Bảo mật . Bảo mật dữ liệu là mối quan tâm chính với AIaaS, vì dữ liệu là nền tảng của AI và các doanh nghiệp phải chia sẻ dữ liệu với các nhà cung cấp bên ngoài. Tuy nhiên, mặt nạ dữ liệu và các kỹ thuật nâng cao quyền riêng tư khác được thiết kế để bảo vệ dữ liệu của tổ chức.
• Quản trị dữ liệu. Các doanh nghiệp phải thực thi chặt chẽ các giới hạn về lưu trữ dữ liệu đám mây trong các ngành được quản lý chặt chẽ. Ví dụ: các tổ chức trong lĩnh vực ngân hàng và chăm sóc sức khỏe có thể thấy AIaaS khó sử dụng vì họ có thể gặp phải các hạn chế như hạn chế về cách lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu trong nền tảng AIaaS.
• khóa nhà cung cấp-trong. Nếu nhu cầu của công ty không được đáp ứng bởi một nhà cung cấp AIaaS, thì việc chuyển sang một nhà cung cấp khác có thể là một thách thức. Điều này là do các nhà cung cấp AI khác nhau sử dụng các kiểu phản hồi khác nhau và các thỏa thuận khóa nhà cung cấp. Quá trình chuyển đổi cũng có thể tốn nhiều thời gian đối với các thành viên trong nhóm vì họ sẽ cần học chương trình mới từ đầu.

Các loại AIaaS

Các nền tảng nhà cung cấp AI khác nhau cung cấp một số kiểu máy học và AI. Các biến thể này có thể phù hợp với nhu cầu AI của một tổ chức, bởi vì họ cần đánh giá các tính năng và giá cả để xem những gì phù hợp với họ. Các nhà cung cấp dịch vụ Cloud AI có thể cung cấp phần cứng chuyên dụng cần thiết cho một số tác vụ AI, chẳng hạn như Xử lý dựa trên GPU cho khối lượng công việc chuyên sâu.

Sau đây là một số loại AIaaS phổ biến:

• bot Bots và chatbot được sử dụng rộng rãi trong tất cả các ngành công nghiệp. Chúng sử dụng NLP để bắt chước giọng nói thực của con người và thường được sử dụng trong dịch vụ khách hàng để cung cấp câu trả lời phù hợp cho các câu hỏi thường gặp nhất của khách hàng. Các công ty tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách phản hồi suốt ngày đêm và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ khó khăn hơn. Một nghiên cứu được thực hiện bởi nhà cung cấp AI Tidio đã phát hiện ra rằng 62% người tiêu dùng thà sử dụng một chatbot dịch vụ khách hàng hơn là đợi các đại lý của con người trả lời các câu hỏi của họ.
• Máy học. Các doanh nghiệp sử dụng ML để điều tra và xác định các xu hướng trong dữ liệu của họ, đưa ra dự đoán và tìm hiểu khi chúng hoạt động. Kỹ thuật xử lý dữ liệu này nhằm mục đích chạy mà không cần hoặc có rất ít sự can thiệp của con người, trao quyền cho các doanh nghiệp sử dụng AIaaS mà không cần kỹ năng kỹ thuật chuyên môn. ML có nhiều tùy chọn khác nhau, từ các mô hình được đào tạo trước đến các mô hình được thiết kế cho một trường hợp sử dụng cụ thể.
• Giao diện lập trình ứng dụng (API). An API là cầu nối phần mềm cho phép giao tiếp giữa hai ứng dụng. Một ví dụ về điều này là trang web đặt vé máy bay của bên thứ ba — chẳng hạn như Expedia, Kayak hoặc CheapOair — sử dụng thông tin từ một số cơ sở dữ liệu của hãng hàng không để hiển thị tất cả các giao dịch của họ ở một vị trí thuận tiện. Các ứng dụng phổ biến khác cho API bao gồm thị giác máy, AI đàm thoại và các ứng dụng NLP như phát hiện khẩn cấp hoặc Phân tích tâm lý.
• Ghi nhãn dữ liệu. Ghi nhãn dữ liệu là quá trình chú thích lượng dữ liệu khổng lồ để sắp xếp nó một cách hiệu quả. Nó có nhiều công dụng, chẳng hạn như đảm bảo chất lượng dữ liệu, phân loại dữ liệu theo kích thước và tạo AI. Dữ liệu được gắn nhãn bằng cách sử dụng máy học trong vòng lặp của con người, cho phép cả hai con người và máy móc để tương tác liên tục và giúp AI dễ dàng đánh giá dữ liệu trong tương lai.

[Nhúng nội dung]

Các nhà cung cấp AIaaS

Nền tảng AI, bao gồm Học máy Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services và Google Cloud Machine Learning, có thể giúp các tổ chức xác định những gì có thể xảy ra với dữ liệu của họ. Trước khi cam kết, các tổ chức có thể tìm hiểu những gì hoạt động và cho phép mở rộng quy mô bằng cách thử nghiệm các thuật toán và dịch vụ của các nhà cung cấp khác nhau. Khi một nền tảng được tìm thấy có quy mô phù hợp với yêu cầu, tài nguyên của các nhà cung cấp lớn này có thể sao lưu quy mô cần thiết bằng khả năng tính toán.

Sau đây là một số nền tảng nhà cung cấp phổ biến cung cấp dịch vụ AIaaS:

• Dịch vụ web của Amazon (AWS). AWS là một nền tảng cung cấp nhiều dịch vụ đám mây và hơn 200 dịch vụ trên toàn cầu. AWS cung cấp một số sản phẩm cho các trường hợp sử dụng chung cho machine learning và AI, bao gồm Amazon SageMaker và Amazon Alexa. Khách hàng, công ty và cá nhân bị khuyết tật đều được hưởng lợi từ các dịch vụ AI này của Amazon.
• Thuốc giải tích. Anolytics là một nền tảng AIaaS dành cho chú thích dữ liệu cung cấp dịch vụ gia công phần mềm cho các mô hình ML và AI.
• AI của Google. Google Cloud cung cấp nhiều AI và công cụ học máy, chẳng hạn như Bộ xử lý kéo căng (TPU), giúp tăng tốc đào tạo mô hình AI. Để đẩy nhanh quá trình phát triển, Google cũng cung cấp một số công nghệ AI khác, bao gồm Google Lending DocAI, tự động hóa quá trình xử lý các tài liệu thế chấp.
• IBM Waston. Các doanh nghiệp có thể chọn từ nhiều ứng dụng dựng sẵn từ IBM Watson, bao gồm Trợ lý Watson để tạo trợ lý ảo và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên Watson để thực hiện các nhiệm vụ phân tích văn bản phức tạp. Không cần có kiến ​​thức trước về khoa học dữ liệu hoặc máy học và các nhà phát triển cũng có thể tạo, đào tạo và triển khai các mô hình ML trên bất kỳ đám mây nào bằng cách sử dụng IBM Watson Studio.
• Người sống. Người sống là một công ty khởi nghiệp SaaS sử dụng Đám mây hội thoại LivePerson. Nó cho phép tích hợp các hệ thống dành cho trải nghiệm khách hàng bằng giọng nói, email và nhắn tin, đồng thời nhằm mục đích sử dụng khả năng khám phá ý định để thông báo cho các thương hiệu về những gì khách hàng của họ muốn.
• Trí tuệ nhân tạo Microsoft Azure. Các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và chuyên gia học máy thường xuyên sử dụng Microsoft Azure nền tảng máy học và AI. Một trong những nền tảng như vậy là dịch vụ dựa trên đám mây có tên Azure NLP, hỗ trợ phiên dịch và phân tích văn bản. Python và hỗ trợ ngôn ngữ R cũng có sẵn thông qua Azure. Microsoft Azure cung cấp các thư viện dựng sẵn, các gói mã chuyên biệt và các dịch vụ AIaaS khác, bao gồm AI đàm thoại và Dịch vụ nhận thức Azure.
• Dịch vụNow. Một trong những dịch vụ phổ biến nhất được cung cấp bởi ServiceNow là CỨU, một nền tảng trí tuệ nhân tạo được thiết kế để giúp đơn giản hóa các hoạt động CNTT. Với các sản phẩm như Trung tâm liên hệ AI và Chăm sóc khách hàng AI, ServiceNow cũng cung cấp các lựa chọn về bảo mật kỹ thuật số.
• SAS SAS là một nền tảng phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo, sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý dữ liệu lớn, đồng thời quản lý và truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Công ty cũng cung cấp các dịch vụ về NLP và hình ảnh khai thác dữ liệu và cung cấp một GUI dễ dàng thông qua ngôn ngữ SAS.

Tương lai của AIaaS

Công ty nghiên cứu thị trường toàn cầu Market Research Future đã công bố báo cáo có tiêu đề “AI là thông tin thị trường dịch vụ theo công nghệ, theo ngành dọc và khu vực - dự báo đến năm 2030”, dự báo thị trường AIaaS sẽ đạt 43.29 tỷ USD vào năm 2030, mở rộng với tốc độ gộp hàng năm tốc độ tăng trưởng 25.8%.

Những người dùng đầu tiên bị thu hút bởi AIaaS vì nó có nhiều lợi ích và là một ngành đang phát triển nhanh chóng. Những thiếu sót của nó cho thấy rằng vẫn còn chỗ để cải thiện, nhưng bất chấp những rào cản tiềm ẩn đối với sự phát triển của nó, AIaaS được dự đoán là cũng quan trọng như những thứ khác như một dịch vụ sản phẩm.

Ở nhiều khía cạnh, công nghệ AI vượt trội hơn con người, nhưng bộ não con người vẫn vô địch. Tìm hiểu về bốn loại AI chính và những gì họ đòi hỏi.