Artificiell intelligens som tjänst, ofta förkortat AIaaS, erbjuder företag ett smidigt sätt att dra nytta av AI:s potential. Genom att tillhandahålla kraftfulla verktyg och tekniker, elimineras komplexiteten och de höga kostnaderna som ofta är förknippade med att utveckla egna AI-lösningar.
Med AI-baserade verktyg och metoder kan företag förbättra sina produkter och tjänster, automatisera tidskrävande uppgifter och ge en bättre kundupplevelse.
Att skapa egna AI-lösningar med traditionella metoder kan leda till stora initiala utgifter och en tidskrävande process. Det är därför många företag föredrar att inte bygga egen mjukvara.
Här kommer AIaaS in som en räddare. Det gör det möjligt att överkomma dessa utmaningar och skapa avancerade AI-applikationer, såsom chatbots, övervakningsverktyg och komplex analysprogramvara, på ett kostnadseffektivt sätt och utan att behöva skriva kod.
I den här artikeln utforskar vi AIaaS, dess funktionssätt, fördelar och några av de främsta leverantörerna på marknaden.
Låt oss börja!
Vad är AIaaS?
Artificiell intelligens som tjänst (AIaaS) är en typ av ”allt-som-en-tjänst”-modell (XaaS) där tredje parter och molnleverantörer utvecklar AI-drivna lösningar som företag kan använda.
Företag kan använda dessa AIaaS-baserade lösningar för att implementera AI-tekniker och utveckla avancerade applikationer utan att behöva manuell kodning eller göra stora investeringar.
AIaaS fungerar på samma sätt som andra molntjänster och erbjuder AI-produkter och tjänster via en prenumerationsmodell. Det underlättar insamling och lagring av stora datamängder. AIaaS är enkelt att implementera, vilket ger både företag och privatpersoner möjlighet att experimentera med olika molnplattformar, maskininlärningsalgoritmer och tjänster.
Genom användarvänliga verktyg, med lite eller ingen kodning, och API:er kan användare utnyttja kraften i artificiell intelligens utan att vara experter på kodning.
AIaaS är en bra lösning för företag som vill utveckla, testa och använda sina egna AI-system. Utan stora investeringar i resurser kan man få värdefulla insikter och skapa möjligheter för tillväxt och skalbarhet.
Typer av AIaaS-lösningar
Här är några exempel på AI-tjänster som finns tillgängliga:
Bots
En engagerande chatbot kan simulera mänskliga konversationer med hjälp av AI-algoritmer. Den använder koncepten ML (maskininlärning) och NLP (naturlig språkbehandling) för att förstå användarfrågor och ge relevanta svar.
Att bygga effektiva chatbots kräver mycket arbete och avancerad kodning av utvecklare.
AIaaS-lösningar gör det möjligt att skapa kraftfulla chatbots som kan interagera med kunder på ett intelligent sätt och ge snabbare och mer effektiv problemlösning. Det kan även minska svarstider och öka kundnöjdheten.
Application Programming Interface (API)
AIaaS-lösningar erbjuder kraftfulla API:er. Ett API kan ses som en brygga eller ett gränssnitt där två applikationer kan kommunicera med varandra och dela information.
Ett exempel är en hotellbokningssajt som Airbnb, som hämtar data från olika hotellsajter och presenterar de bästa erbjudandena och priserna på ett och samma ställe.
API:er används idag i reseapplikationer för NLP, databehandling, datorseende, kunskapsmappning, översättning, sökning, känslodetektion och mycket mer.
Med AIaaS-lösningar kan man utveckla API:er utan att skriva någon kod. Hela processen automatiseras och förenklas, vilket gör att man kan utveckla applikationer snabbare.
Maskininlärning
Med hjälp av AI- och ML-modeller kan utvecklare skapa programvara som kan hitta mönster i data, effektivisera processer och göra förutsägelser.
AIaaS gör det enklare för företag att använda ML och AI. Man kan skapa förtränade modeller för allmänt bruk eller anpassade modeller som är specifikt utbildade för ett visst ändamål. Allt detta är möjligt utan djupgående ML-expertis, vilket är en stor fördel för många företag.
Datamärkning
Datamärkning innebär att man annoterar stora mängder data för att organisera dem effektivt. Det används för olika ändamål, som att kategorisera data efter storlek, säkerställa datakvalitet och träna AI.
Datamärkning görs med hjälp av ”human-in-the-loop” ML, som möjliggör kontinuerlig interaktion mellan maskiner och människor. På så sätt kan AI utvärdera data och förbättra sin prestanda.
Dataklassificering
Dataklassificering används när man behöver sortera olika datauppsättningar i specifika kategorier. Detta kan till exempel vara användarbaserad, kontextbaserad eller innehållsbaserad klassificering.
Man kan enkelt utföra dataklassificering med hjälp av AI, förutsatt att kriterierna för klassificeringen är tydligt definierade. AIaaS kan vara till stor hjälp i detta sammanhang.
Hur fungerar AIaaS?
Till skillnad från andra ”as a service”-modeller som IaaS, PaaS eller SaaS, tillhandahåller AIaaS AI-baserade lösningar via en tredjepartsleverantör.
Arkitekturen är relativt enkel och innefattar avancerad hårdvara, mjukvara och AI-system, som är utvecklade för att hantera maskininlärning, NLP, datorseende, robotteknik och mer. Det inkluderar även ML-modeller, ramverk och bots.
Dessutom bygger AIaaS på molnbaserade plattformar som gör det möjligt för företag att erbjuda bättre tjänster till sina kunder. Detta gör att både privatpersoner och företag enkelt kan använda AI-funktioner utan att behöva underhålla eller investera i kostsam infrastruktur.
AI-algoritmer kan delas in i två huvudtyper:
- ML-algoritmer, som inkluderar regression och klassificering
- Deep Learning (DL)-algoritmer, som använder neurala nätverk
När algoritmer appliceras på ett datorsystem på ett visst sätt, kan det agera som en människa genom att identifiera objekt, föra konversationer, ge svar, chatta med människor och mycket mer.
Företag använder AIaaS-modellen för att få värdefulla insikter från insamlad och analyserad data. AIaaS hjälper företag att:
- Förstå sina kunder
- Identifiera viktiga punkter i tjänsteleverans och produktion
- Förstå varför vissa köper en produkt/tjänst medan andra inte gör det
Komponenter i AIaaS
#1. AI-infrastruktur
AI-infrastruktur är beroende av AI- och ML-modeller. Beräkning och data är de två grundpelarna i båda modellerna.
- AI-beräkning: AI-beräkning innefattar serverlös databehandling, batchbearbetning och virtuella maskiner (VM). Dessa metoder används för att automatisera ML-uppgifter och förbättra parallell bearbetning. Till exempel kan en programvara ha en databehandlingsmotor i realtid som innehåller ett ML-bibliotek. Efter träning kan ML-modellerna användas i behållare och virtuella datorer för att utföra beräkningar.
- AI-data: När man matar in stora mängder data i statistiska algoritmer, skapas en funktionell ML-modell. Dessa modeller är i allmänhet utformade för att identifiera mönster i befintlig data. Den stora mängden data påverkar hur precisa förutsägelserna blir. Till exempel tränar man DL-nätverk med medicinska rapporter för att upptäcka medicinska nödsituationer som tumörer eller cancer.
ML bygger på data som man kan samla in från flera källor, såsom ostrukturerad data, relationsdatabaser, en pool av rådata, lagrade kommentarer med mera.
Avancerade maskininlärningstekniker kräver komplexa beräkningar som kombinerar CPU:er, GPU:er och neurala nätverk. Både CPU:er och GPU:er kompletterar varandra och möjliggör snabbare bearbetning.
Molnleverantörer erbjuder kluster av CPU-GPU-kombinationer med stöd av virtuella maskiner och containrar i AIaaS-installationen. Användare kan använda detta för att träna modeller.
#2. AI-tjänster
Molnleverantörer erbjuder tillgängliga API:er som inte kräver anpassade ML-modeller. Dessa tjänster använder sig av den infrastruktur som molnleverantörerna äger.
- Anpassad beräkning: Även om API:er främst används i allmänna fall, utvecklar molnleverantörer anpassade beräkningsmetoder och ger användare möjlighet att utföra kognitiv beräkning via anpassade datauppsättningar. Användare kan träna kognitiva tjänster med sina egna data. Detta anpassade tillvägagångssätt minskar stressen med att välja rätt algoritmer och träna anpassade modeller.
- Kognitiv beräkning: Detta inkluderar textanalys, talanalys, sökning och röstöversättning. Dessa tjänster används som REST-slutpunkter och integreras med olika applikationer med hjälp av ett API-anrop.
- Konversations-AI: Molnleverantörer hjälper utvecklare att integrera bots över olika plattformar med hjälp av bottjänster. Med denna tjänst kan mobil- och webbutvecklare enkelt lägga till digitala assistenter i sina appar.
#3. AI-verktyg
Förutom infrastruktur och API:er erbjuder molnleverantörer även verktyg som hjälper utvecklare och dataforskare att effektivt utnyttja lagring, databaser och virtuella datorer, eftersom dessa är synkroniserade med beräknings- och dataplattformar.
- Guider: Dataforskare kan använda guider för att minimera komplexiteten i utbildningen.
- Dataförberedande verktyg: Prestandan hos AI-verktyg beror på datakvaliteten. För att ha kvalitetsdata och ML-modeller behövs databeredningsverktyg från molnleverantörer för att enkelt kunna transformera, ladda och extrahera data. Resultatet skickas sedan vidare till ML-pipelinen för utvärdering och träning.
- Ramverk: Molnleverantörer kan erbjuda färdiga mallar med flera ramverk, som Apache MXNet, Torch, TensorFlow med mera, eftersom det är komplicerat att sätta upp och konfigurera datavetenskapsmiljön.
Funktioner i AIaaS
- Förtränade modeller: AIaaS erbjuder en stor variation av förtränade modeller som har tränats på stora datamängder och är optimerade för specifika områden eller uppgifter.
- Anpassad modellutveckling: AIaaS ger alternativ för anpassad modellutveckling, vilket effektiviserar distribution och integration av AI-funktioner.
- Databehandling och analys: Med AIaaS kan man lagra och bearbeta data, vilket gör det möjligt för företag att hantera och analysera stora datamängder.
- Modelldistribution och värd: AIaaS hjälper dig att utveckla och distribuera dina AI- och ML-modeller enkelt utan kodningskunskaper.
- API-integration: AIaaS kan enkelt integreras med befintliga system, arbetsflöden och applikationer. Tjänsteleverantörer erbjuder API:er och SDK:er för att underlätta integration med vanliga ramverk och programmeringsspråk.
- Datorseendetjänster: AIaaS erbjuder datorseendetjänster som hjälper AI att analysera video och bilder.
- Prediktiv analys: Prediktiv analys är viktigt för alla företag. AIaaS gör det möjligt för AI-modeller att förutsäga framtida resultat baserat på stora datamängder.
- Automatiserad maskininlärning: AIaaS erbjuder automatiserade ML-funktioner så att en AI-modell kan hantera repetitiva och tidskrävande uppgifter.
- Modellövervakning och hantering: Med AIaaS kan man enkelt övervaka och hantera sina AI- och ML-modeller på ett effektivt sätt och spåra deras prestanda.
AIaaS vs. AIPaaS
AIaaS och AIPaaS är molnbaserade lösningar som man kan använda vid utveckling och distribution av AI-baserade lösningar. De skiljer sig dock åt i omfattning och funktionalitet.
AI-as-a-Service (AIaaS) är en molnbaserad lösning som erbjuder färdiga AI-applikationer och modeller som enkelt kan integreras i befintliga affärsapplikationer och processer.
Den ger färdiga modeller för olika uppgifter, såsom bildigenkänning, prediktiv analys och naturlig språkbehandling. Dessa kan nås via API:er så att utvecklare enkelt kan integrera dem i sina applikationer.
AI Platform as a Service (AIPaaS) är å andra sidan en molnbaserad lösning som ger dataforskare och utvecklare tillgång till verktyg för att designa, träna, analysera och distribuera AI-modeller. Det inkluderar mjukvaruutvecklingssatser, maskininlärningsramverk, API:er och andra utvecklingsverktyg.
Fördelar med AIaaS
- Avancerad infrastruktur: Framgångsrik AI och ML kräver GPU:er och parallella maskiner. Utan AIaaS kan ett företag behöva göra stora initiala investeringar. AIaaS hjälper företag att dra nytta av ML:s potential till lägre kostnader och risker.
- Användarvänlighet: AIaaS är enkelt att implementera; man kan skapa färdiga lösningar och dra nytta av AI utan djupa tekniska kunskaper.
- Kräver lite eller ingen kodning: Man kan använda AIaaS även om företaget saknar ett eget team av kodningsexperter. En kodfri infrastruktur är allt som behövs, utan att man behöver koda något under installation eller användning.
- Skalbarhet: Med AIaaS kan man börja med enkla projekt för att se om det passar de egna behoven. När man har fått mer erfarenhet av sina egna data kan man skala upp eller ner efter behov.
- Kostnadseffektivitet: Implementering av AIaaS är kostnadseffektivt. Man betalar bara för de funktioner man använder utan några förskottskostnader eller dolda investeringar.
Användningsfall av AIaaS
- Bildigenkänning: Bildigenkänningssystem upptäcker och identifierar bilder, platser, objekt och personer för att dra slutsatser. Med AIaaS kan man enkelt bygga AI-drivna bildigenkänningsapplikationer.
- Upptäcka bedrägerier: AI-system hjälper till att upptäcka otillåtna aktiviteter och förebygga bedrägerier.
- Autonoma fordon: Autonoma fordon ökar säkerheten. Man kan använda denna teknik i fordon och låta dem ”se”, ”känna” och förstå sin omgivning.
- Naturlig språkbehandling: Detta system använder datorgenererad text och tal. De kan interagera med kunder och förbättra kundupplevelsen i realtid.
- Rekommendationsmotor: Denna funktion föreslår relevanta artiklar baserat på kundens behov, preferenser och mönster.
- Analys: AIaaS är mycket användbart inom analys eftersom det hjälper till att bearbeta stora datavolymer, hitta mönster, göra förutsägelser och spåra framtida utveckling.
AI-as-a-Service Providers
#1. Amazon Web Services (AWS) Machine Learning
Med AWS maskininlärning får man tillgång till en omfattande uppsättning AI- och ML-tjänster som gör att man kan innovera snabbare. Man kan dra nytta av sina data och samtidigt sänka kostnaderna. AWS ML hjälper till med implementering och infrastruktur.
AWS ML gör det möjligt att lösa affärsproblem, bygga nya appar med generativ AI, hantera affärsproblem, förbättra kundupplevelsen, påskynda innovation, optimera affärsprocesser med mera.
#2. Microsoft Azure Machine Learning
Med Microsoft Azure Machine Learning får man tillgång till AI-tjänster i företagsklass för hela ML-livscykeln. Man kan bygga, distribuera och hantera viktiga affärs-ML-modeller i stor skala. Det påskyndar processen med ML-operationer, integrerade verktyg och interoperabilitet med öppen källkod.
Denna AI-inlärningsplattform är specifikt utformad för ansvarsfulla AI-applikationer i ML. Microsoft Azure ML hjälper till att distribuera snabba ML-modeller, hantera och dela dem för MLOps och cross-workspace. Den har inbyggd säkerhet, efterlevnad och styrning. Den erbjuder även AI-arbetsflödesorkestrering, prestanda i världsklass, flexibla ramverk, verktyg och en hanterad helhetsplattform.
#3. Google Cloud Platform (GCP) AI-plattform
Google Cloud Platform erbjuder innovativa AI- och ML-produkter, tjänster och lösningar som bygger på Googles teknik och forskning. Man kan bygga generativa AI-appar, generera insikter och hitta ramverk och verktyg.
Med GCP AI-plattformen kan man bygga AI-applikationer på ett ansvarsfullt och snabbt sätt. Man kan även få insikter från data med hela utbudet av dataanalys-, hanterings- och ML-verktyg. Den ger också möjlighet att förstå och tolka sina ML-modeller.
#4. IBM Watson
Med IBM Watson kan man nå nya nivåer av framgång och produktivitet genom att införa automation och AI i företagets arbetsflöden. Det är en AI-plattform som är utformad för att förbättra effektiviteten av AI i ett företag.
Det erbjuder:
- watsonx.ai: Hjälper till att träna, ställa in, validera och distribuera ML-modeller på ett smidigt sätt.
- watsonx.data: Hjälper till att skala AI-arbetsbelastningar var som helst för alla data.
- watsonx.governance: Gör det möjligt att påskynda ansvarsfulla, förklarliga och transparenta AI-arbetsflöden.
Slutsats
AIaaS är en snabbt växande teknik som har många fördelar för de företag som använder den. AIaaS optimerar affärsprocesser och gör det möjligt att utveckla och distribuera AI- och ML-modeller utan att ha några förkunskaper om kodning.
Om man vill skapa och distribuera en kostnadseffektiv molnbaserad lösning kan man använda en bra AIaaS-lösning. Det gör det möjligt att designa en avancerad AI-modell för att utföra olika uppgifter och effektivisera den övergripande processen med effektivitet och kostnadseffektivitet.
Du kan även läsa om Säkerhet som tjänst (SECaaS).