هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس (AIaaS) یک سرویس مبتنی بر ابر است که به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که از طریق یک ارائه‌دهنده شخص ثالث به هوش مصنوعی (AI) دسترسی پیدا کنند. این به آنها اجازه می‌دهد تا برای اهداف مختلف با هوش مصنوعی آزمایش کنند بدون اینکه نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه بزرگ و با ریسک کمتر داشته باشند. بسیاری از سازمان‌ها هزینه و زمان اولیه لازم برای راه‌اندازی یک پلتفرم هوش مصنوعی سفارشی را غیرقابل تحمل می‌دانند. با این حال، یک پلتفرم AIaaS به آنها این امکان را می‌دهد که بدون این سرمایه‌گذاری‌های مرتبط با هوش مصنوعی کار کنند. AIaaS پلتفرم‌های آماده‌ای را ارائه می‌دهد که راه‌اندازی آنها آسان است و این کار را برای آزمایش پلتفرم‌های مختلف ابر عمومی، خدمات و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) آسان‌تر می‌کند. هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟ هوش مصنوعی شامل فناوری‌های مختلفی از جمله ربات‌ها، بینایی کامپیوتری، محاسبات شناختی، مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین - ابزار اصلی مورد استفاده در هوش مصنوعی - مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها یا روش‌ها هستند که یک کامپیوتر به طور کلی برای محاسبه یا حل یک مشکل به کار می‌برد. روش‌های معمولی که کامپیوترها برای حل مشکلات یا ارائه قابلیت‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند شامل تجزیه و تحلیل داده‌های گسترده یا ایجاد تعمیم‌ها و پیش‌بینی‌های آماری است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی، جستجوی همبستگی‌ها و الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند. فرآیند آموزش معمولاً به مقادیر زیادی از داده‌ها نیاز دارد. هرچه داده‌های کمتری برای آموزش مدل استفاده شود، احتمال بروز سوگیری و پیش داوری در آن بیشتر است.
سرویس هوش مصنوعی
مزایای استفاده از پلتفرم‌های AIaaS
سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از مدل تحویل AIaaS، هوش مصنوعی را با هزینه معقولی اجرا کنند بدون اینکه نیازی به توسعه یا نگهداری یک پروژه هوش مصنوعی داشته باشند. پلتفرم‌های AIaaS به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که خدمات هوش مصنوعی سفارشی بسازند که قابل تنظیم، مقیاس‌پذیر و ساده برای استفاده باشند.
مزایای اضافی سیستم‌های AIaaS به شرح زیر است:
استقرار سریع. AIaaS یکی از سریع‌ترین راه‌ها برای معرفی هوش مصنوعی به یک سازمان است. نصب و راه‌اندازی آن آسان است. به دلیل وجود موارد استفاده متعدد از هوش مصنوعی، همیشه برای یک سازمان امکان‌پذیر نیست که یک ابزار هوش مصنوعی برای هر یک ایجاد و نگهداری کند. گزینه‌های قابل تنظیم به‌ویژه مفید هستند، زیرا سازمان‌ها می‌توانند خدمات هوش مصنوعی را به سرعت مستقر کرده و آنها را بر اساس نیازها و محدودیت‌های تجاری خود تنظیم کنند.
مهارت‌های کدنویسی کم یا بدون نیاز. حتی اگر یک شرکت توسعه‌دهنده یا برنامه‌نویس هوش مصنوعی داخلی نداشته باشد، AIaaS قابل استفاده است. تنها چیزی که نیاز است یک لایه زیرساخت بدون کد در سازمان است، زیرا به‌طور کلی در فرآیند راه‌اندازی نیازی به کدنویسی یا تخصص فنی نیست.
صرفه‌جویی در هزینه. صرفه‌جویی در هزینه عامل اصلی تأثیرگذار بر گسترش AIaaS در صنعت IT است. AIaaS برای کسب‌وکارها مقرون به صرفه است زیرا آنها تنها برای استفاده و عملکرد هوش مصنوعی هزینه می‌کنند و نیازی به سرمایه‌گذاری‌های بزرگ اولیه ندارند.
شفافیت قیمت. علاوه بر کاهش نیروی کار غیرمفید، AIaaS همچنین دسترسی به هوش مصنوعی با سطح بالایی از شفافیت در مورد هزینه‌های خدمات را ارائه می‌دهد. زیرا بیشتر ساختارهای قیمت‌گذاری AIaaS بر اساس مصرف است، کسب‌وکارها تنها برای فناوری‌های هوش مصنوعی که استفاده می‌کنند، هزینه می‌پردازند.
مقیاس‌پذیری. AIaaS به خوبی برای شرکت‌هایی که به دنبال مقیاس‌پذیری هستند، مناسب است. این برای وظایفی که ارزش قابل توجهی اضافه نمی‌کنند اما نیاز به نوعی قضاوت شناختی دارند، ایده‌آل است. زیرا AIaaS از اتوماسیون صنعتی برای انجام وظایف ساده بدون نیاز به مداخله انسانی استفاده می‌کند، اعضای تیم زمان بیشتری برای تمرکز بر روی وظایف دیگر دارند.
چالش‌های AIaaS چیست؟
اگرچه AIaaS مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، اما چالش‌های زیر نیز وجود دارد که سازمان‌ها باید در نظر بگیرند:
قیمت. AIaaS می‌تواند برای بسیاری از سازمان‌ها هزینه‌بر باشد، زیرا هزینه‌های استفاده و نگهداری می‌تواند در طول زمان قابل توجه باشد. سازمان‌ها باید اهداف بلندمدت خود را ارزیابی کنند تا اطمینان حاصل کنند که AIaaS با بودجه و اهداف کلی آنها هم‌راستا است.
شفافیت. بیشتر پلتفرم‌های AIaaS به کاربران دسترسی به خدمات را ارائه می‌دهند، اما شفافیت کمی در مورد عملیات داخلی خود دارند.
امنیت. امنیت داده‌ها یک نگرانی عمده در مورد AIaaS است، زیرا کسب‌وکارها باید داده‌ها را با ارائه دهنده خارجی به اشتراک بگذارند. با این حال، تکنیک‌های ماسک‌سازی داده و سایر تکنیک‌های افزایش حریم خصوصی برای محافظت از داده‌های سازمان طراحی شده‌اند.
حاکمیت داده. کسب‌وکارها باید محدودیت‌های سخت‌گیرانه‌ای بر روی ذخیره‌سازی داده‌های ابری در صنایع با مقررات شدید اعمال کنند. به عنوان مثال، سازمان‌های فعال در بخش‌های بانکی و بهداشتی ممکن است استفاده از AIaaS را چالش‌برانگیز بیابند زیرا ممکن است با محدودیت‌هایی در مورد نحوه ذخیره، اشتراک‌گذاری و استفاده از داده‌ها در پلتفرم AIaaS مواجه شوند.
وابستگی به تامین کننده. اگر یک ارائه‌دهنده AIaaS نیازهای یک شرکت را برآورده نکند، تغییر به ارائه دهنده دیگری آسان نیست. این به این دلیل است که ارائه‌دهندگان مختلف AI از سبک‌های پاسخ‌دهی متفاوت و توافق‌نامه‌های وابسته محور به تامین کننده استفاده می‌کنند. انتقال همچنین ممکن است برای اعضای تیم زمان‌بر باشد زیرا آنها باید برنامه جدید را از ابتدا یاد بگیرند.
انواع AIaaS
پلتفرم‌های ارائه‌دهنده AI چندین سبک از یادگیری ماشین و AI را ارائه می‌دهند. این تنوع‌ها می‌توانند به نیازهای AI یک سازمان مناسب باشند زیرا می‌توانند ویژگی‌ها و قیمت‌ها را ارزیابی کنند تا ببینند چه چیزی برای آنها کار می‌کند. ارائه‌دهندگان خدمات AI ابری می‌توانند سخت‌افزار تخصصی مورد نیاز برای برخی از وظایف AI، مانند واحدهای پردازش گرافیکی برای بارهای کاری سنگین، را ارائه دهند.
انواع مختلف AIaaS به شرح زیر است:
ربات‌ها. ربات‌ها و چت‌بات‌ها در تمام صنایع به‌طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها از پردازش زبان طبیعی برای تقلید از گفتار واقعی انسان استفاده می‌کنند و معمولاً در خدمات مشتری برای ارائه پاسخ‌های مرتبط به رایج‌ترین سوالات مشتریان به کار می‌روند. شرکت‌ها با پاسخگویی در تمام ساعات شبانه‌روز و امکان تمرکز کارکنان بر روی وظایف چالش‌برانگیزتر، در زمان و منابع صرفه‌جویی می‌کنند. مطالعه‌ای که توسط ارائه‌دهنده هوش مصنوعی Tidio انجام شد، نشان داد که 82% از مشتریان ترجیح می‌دهند از چت‌بات خدمات مشتری استفاده کنند تا اینکه منتظر پاسخگویی عوامل انسانی به سوالات خود باشند.ربات ها و چت بات ها به طور گسترده در همه صنایع استفاده می شوند. آنها از NLP برای تقلید از گفتار واقعی انسان استفاده می کنند و به طور کلی در خدمات مشتری برای ارائه پاسخ های مرتبط به متداول ترین سوالات مشتریان استفاده می شوند. شرکت ها با پاسخگویی شبانه روزی و فعال کردن کارکنان برای تمرکز بر کارهای چالش برانگیزتر، در زمان و منابع صرفه جویی می کنند. مطالعه ای که توسط ارائه دهنده هوش مصنوعی Tidio انجام شد نشان داد که 82 درصد از مشتریان ترجیح می دهند از یک ربات چت خدمات مشتری استفاده کنند تا اینکه منتظر بمانند تا نمایندگان انسانی به سوالات آنها پاسخ دهند.
یادگیری ماشین. کسب‌وکارها از یادگیری ماشین برای بررسی و شناسایی روندها در داده‌های خود، انجام پیش‌بینی‌ها و یادگیری در حین کار استفاده می‌کنند. این تکنیک پردازش داده‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده است که با حداقل یا بدون دخالت انسانی اجرا شود و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به مهارت‌های فنی تخصصی از AIaaS استفاده کنند. یادگیری ماشین در گزینه‌های مختلفی وجود دارد، از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده تا مدل‌هایی که برای یک مورد خاص طراحی شده‌اند.
رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی. یک API یک پل نرم‌افزاری است که ارتباط بین دو برنامه را امکان‌پذیر می‌سازد. یک مثال از این مورد، وب‌سایت رزرو بلیط هواپیما از طرف سوم -- مانند Expedia، Kayak یا CheapOair -- است که از اطلاعات چندین پایگاه داده هواپیمایی برای نمایش پیشنهادات در یک مکان راحت استفاده می‌کند. سایر استفاده‌های رایج از APIها شامل بینایی ماشین، هوش مصنوعی گفتگویی و برنامه‌های NLP مانند تشخیص فوریت و تحلیل احساسات است.
برچسب‌گذاری داده. برچسب‌گذاری داده فرآیند حاشیه‌نویسی مقادیر زیادی از داده‌ها برای سازماندهی کارآمد آنها است. این فرآیند کاربردهای متعددی دارد، از جمله تضمین کیفیت داده، دسته‌بندی داده‌ها بر اساس اندازه و ایجاد هوش مصنوعی. داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین با حضور انسان برچسب‌گذاری می‌شوند، که به انسان‌ها و ماشین‌ها اجازه می‌دهد به طور مداوم با یکدیگر تعامل داشته باشند و ارزیابی داده‌ها را در آینده برای هوش مصنوعی آسان می‌کند.
اینترنت اشیاء. فرآیندهای هوش مصنوعی در فناوری‌های اینترنت اشیاء (IoT) گنجانده شده‌اند که به آن AIoT نیز گفته می‌شود. هدف ایجاد عملیات‌های کارآمدتر IoT برای بهبود تعاملات انسان و ماشین، مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل است. در دستگاه‌های AIoT، هوش مصنوعی در اجزای سخت‌افزاری گنجانده شده است که با استفاده از شبکه‌های IoT متصل هستند. این دستگاه‌ها داده‌ها را ایجاد و جمع‌آوری می‌کنند، در حالی که هوش مصنوعی آن را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌هایی ارائه دهد که می‌توان از آنها برای بهبود کارایی و بهره‌وری استفاده کرد.
تامین کنندگانی که خدمات AIaaS ارائه می‌دهند
پلتفرم‌های AI -- از جمله یادگیری ماشین آمازون، خدمات شناختی مایکروسافت آژور و یادگیری ماشین گوگل کلود -- می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا تعیین کنند چه چیزی با داده‌هایشان ممکن است. قبل از تعهد، سازمان‌ها می‌توانند یاد بگیرند چه چیزی کار می‌کند و با آزمایش الگوریتم‌ها و خدمات ارائه‌دهندگان مختلف، مقیاس‌پذیری را فعال کنند. زمانی که پلتفرمی پیدا شود که به نیازها مقیاس‌پذیر باشد، منابع این ارائه‌دهندگان بزرگ می‌توانند مقیاس‌پذیری مورد نیاز را با ظرفیت محاسباتی پشتیبانی کنند.
طبق گزارشی از تحقیقات بازار تأیید شده، پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی AIaaS بین ۲۷۳ میلیارد دلار در سال‌های ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۱ برسد -- نرخ رشد سالانه مرکب ۴۵.۹٪. این بازار رقابتی شامل تعداد زیادی از فروشندگان AIaaS است، از جمله موارد زیر:
خدمات وب آمازون. پلتفرم AWS خدمات ابری متعددی و بیش از 200 خدمت در سرتاسر جهان ارائه می‌دهد. این پلتفرم چندین محصول برای موارد استفاده رایج در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، از جمله Amazon SageMaker، Rekognition و Lex فراهم می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند فرآیند توسعه ML را با SageMaker تسهیل کرده و کارهایی مانند تأیید هویت کاربر و شناسایی اشیاء را با Rekognition خودکار کنند. کاربران می‌توانند با استفاده از Lex چت‌بات‌های صوتی یا متنی ایجاد کنند.
آنولیتیکس. آنولیتیکس یک پلتفرم AIaaS برای حاشیه‌نویسی داده‌ها است که خدمات برون‌سپاری برای مدل‌های ML و AI ارائه می‌دهد.
هوش مصنوعی گوگل کلود. پیشنهاد هوش مصنوعی به عنوان سرویس گوگل ابزارهای زیادی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد، مانند واحد پردازش تنسور که آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را تسریع می‌کند. برای تسریع در فرآیند توسعه، گوگل همچنین چندین فناوری هوش مصنوعی دیگر را ارائه می‌دهد، از جمله Google Lending DocAI که پردازش اسناد وام مسکن را خودکار می‌کند؛ هوش زبان طبیعی که متن را تحلیل کرده و اطلاعات را استخراج می‌کند؛ و هوش بینایی که به ایجاد برنامه‌های بینایی کامپیوتری کمک می‌کند.
آی بی ام واتسون. سازمان‌ها می‌توانند از برنامه‌های پیش‌ساخته مختلفی از IBM Watson انتخاب کنند، از جمله Watsonx Assistant برای ایجاد دستیارهای مجازی و Watson Natural Language Understanding برای انجام وظایف پیچیده تحلیل متن. هیچ دانش قبلی از علم داده یا یادگیری ماشین لازم نیست و توسعه‌دهندگان همچنین می‌توانند مدل‌های ML را در هر ابری با استفاده از IBM Watson Studio ایجاد، آموزش و پیاده‌سازی کنند.
لایوپرسان. این استارتاپ SaaS از ابر مکالمه LivePerson برای امکان‌پذیر کردن ادغام سیستم‌ها برای تجربه‌های مشتری از طریق صدا، ایمیل و پیام‌رسانی استفاده می‌کند. این شرکت از کشف نیت و هدف (intent discovery) برای اطلاع‌رسانی به برندها درباره آنچه مشتریانشان می‌خواهند استفاده می‌کند.
هوش ممصنوعی مایکروسافت آژور. دانشمندان داده، مهندسان و کارشناسان ML به طور مکرر از پلتفرم‌های یادگیری ماشین و AI مایکروسافت آژور استفاده می‌کنند. سرویس مبتنی بر ابر Azure Language Understanding به تفسیر و تحلیل متن کمک می‌کند. آژور کتابخانه‌های از پیش ساخته شده، بسته‌های کد تخصصی و سایر پیشنهادات AIaaS را ارائه می‌دهد، از جمله سرویس ربات AI آژور، بینش سفارشی AI و فهرست‌سازی ویدیو AI.
هوش مصنوعی OpenAI. در حالی که OpenAI به خاطر محصولاتی مانند ChatGPT و Dall-E شناخته شده است، این شرکت به سازمان‌های دیگر اجازه می‌دهد مدل‌های AI خود را در محصولات خود ادغام کنند. شرکت‌ها می‌توانند از فناوری OpenAI در برنامه‌ها و خدمات خود استفاده کنند.
سرویس SAS. این پلتفرم تحلیلی مبتنی بر AI از AI برای مدیریت داده‌های کلان و مدیریت و بازیابی داده‌ها از منابع مختلف استفاده می‌کند. این شرکت همچنین خدماتی در NLP و داده‌کاوی بصری ارائه می‌دهد و یک رابط کاربری گرافیکی آسان از طریق زبان SAS فراهم می‌کند.
سرویس ServiceNow. پلتفرم Now AIOps برای ساده‌سازی عملیات IT طراحی شده است. ServiceNow همچنین محصولاتی مانند Now Vault و عملیات امنیتی برای امنیت دیجیتال ارائه می‌دهد.
آینده AIaaS
با پیشرفت فناوری، کسب‌وکارها همچنان به دنبال کاربردهای جدیدی برای AI هستند. برخی از روندهای رایج که جهت‌گیری AI و AIaaS را تعیین می‌کنند شامل موارد زیر است:
مکالمات انسانی‌تر. ربات‌های AI می‌توانند مکالمات انسانی‌تری را مدیریت کنند. برای تخصصی‌تر کردن استفاده از چت‌بات، می‌توان شخصیت‌های منحصر به فردی را با استفاده از داده‌های پایگاه‌های دانش کاربران ایجاد کرد.
سفارشی‌سازی بیشتر. خدمات AI همچنین در حال تبدیل شدن به خدماتی با قابلیت سفارشی‌سازی بیشتر هستند و گزینه‌های بیشتری را برای برندها جهت شخصی‌سازی پاسخ‌ها بر اساس تعاملات قبلی کاربران و داده‌های جمع‌آوری شده ارائه می‌دهند.
کاهش نیاز به سیلوهای داده بزرگ. به دلیل اینکه ارائه دهندگان یک مدل AIaaS را آموزش می‌دهند، نیاز به جمع‌آوری مقادیر زیادی داده توسط سازمان‌های فردی کاهش یافته است. با محبوب‌تر شدن AIaaS، شرکت‌های کمتری به مجموعه‌های داده بزرگ برای اهداف آموزشی نیاز خواهند داشت.
دسترسی بهتر. با رشد محبوبیت AIaaS، باید به تدریج برای اکثر کسب‌وکارها قابل دسترسی‌تر شود. پلتفرم‌های بدون کد یا کم‌کد نیز باید دسترسی به AIaaS را افزایش دهند.
تمرکز بر AI اخلاقی. در مورد اینکه چگونه شرکت‌هایی که فناوری‌های AI را اتخاذ می‌کنند، داده‌های آموزشی خود را از کاربران به دست می‌آورند، [جهت گیری AI، تأثیرات زیست‌محیطی AI یا اینکه چگونه AI ممکن است به عنوان یک اقدام صرفه‌جویی در هزینه برای کمک به حذف مشاغل انسانی توسط شرکت‌ها پیاده‌سازی شود، بحث‌های فزاینده‌ای وجود داشته است. این موضوع باعث ایجاد یک گفت‌وگوی فزاینده در مورد AI اخلاقی و نحوه استفاده از AI شده است.
پذیرندگان اولیه (Early adopters) به AIaaS جذب می‌شوند زیرا مزایای زیادی را ارائه می‌دهد و صنعتی به سرعت در حال گسترش است. با وجود موانع احتمالی در توسعه آن، پیش‌بینی می‌شود که AIaaS به همان اندازه محصولات دیگر به‌عنوان سرویس اهمیت داشته باشد.
در بسیاری از جنبه‌ها، فناوری AI از انسان‌ها پیشی می‌گیرد، اما مغز انسان بی‌نظیر باقی می‌ماند. درباره چهار نوع اصلی AI و آنچه که شامل می‌شود، بیاموزید.
