Modelli di intelligenza artificiale in vendita, un altro passo nella diffusione dell’accessibilità dell’IA
Un messaggio regolare in questa colonna è che l’intelligenza artificiale (AI) non si diffonderà ampiamente fino a quando non sarà più facile da usare rispetto al requisito di avere programmatori in grado di lavorare a livello di modello. Quella sfida non verrà risolta all’istante e sta cambiando lentamente. Sebbene la conoscenza tecnica sia ancora troppo spesso richiesta, ci sono modi in cui è possibile abbreviare i tempi di sviluppo. Un modo che sta accadendo è stato la maggiore disponibilità di modelli predefiniti.
Qualche anno fa, un CEO della tecnologia amava parlare dell ‘”esplosione cambriana” dei modelli di apprendimento profondo, come se molti modelli rappresentassero un vero progresso nel mondo degli affari. Non è così. Ciò che conta è la disponibilità di modelli utili utili per il business. Nel significato usuale del cliché, il paradigma 80/20 è ancora importante per gli affari. Mentre un gran numero di modelli potrebbe interessare gli accademici, un sottoinsieme molto più piccolo fornirà un valore significativo alle persone che tentano di ottenere informazioni nel mondo reale.
Nel tentativo di aiutare le aziende a non dover ricreare la ruota, ElectrifA i ha costruito un corpo di modelli di intelligenza artificiale che possono essere chiamati dalle applicazioni. Questi modelli vengono identificati in base al caso d’uso, quindi gli sviluppatori possono restringere rapidamente le opzioni e scegliere di testare i modelli vicini all’uso necessario. Sono venuto a conoscenza della società per la prima volta quando ha emesso un comunicato stampa sull’ingresso nel mercato su Amazon SageMaker. Sono anche su Google Cloud Marketplace.
Avendo lavorato con altre aziende utilizzando i mercati delle principali fonti, ero curioso. Sebbene ci siano ancora domande a lungo termine su tali mercati, incluso il modo in cui le acquisizioni di società potrebbero influire sulle applicazioni dei partner su quei mercati, era importante saperne di più.
Una questione chiave sull’acquisto di modelli è il fatto che la privacy è sempre più importante. Un’altra azienda che vede i dati potrebbe essere un punto di riferimento per la settimana della conformità. “Costruiamo e supportiamo modelli per i nostri clienti”, ha affermato Luming Wang, CTO, ElectrifAi. “Tuttavia, il nostro modello di business è che non vediamo i loro dati e loro non vedono il nostro codice. Mentre pre-strutturiamo e addestriamo parzialmente i modelli, forniamo supporto e servizi che aiutano i clienti a sintonizzare i modelli in base al loro utilizzo con i propri dati senza che sia necessario visualizzare alcuna informazione. Al di fuori di questi mercati, l’azienda lavora anche con integratori di sistemi e altri partner che lavorano con i loro clienti nell’implementazione.
Già menzionato in precedenza era la possibilità per i clienti di scegliere i modelli appropriati. Ciò si estende anche al fatto che quando si parla di intelligenza artificiale, non si parla solo di deep learning. I modelli sono costruiti in una varietà di tecniche di intelligenza artificiale, inclusi motori di regole, xgboost e reti neurali (deep learning). “Diversi domini richiedono tecniche diverse”, ha detto il signor Wang. “Tuttavia, i motori di regole possono funzionare perfettamente con le reti neurali per problemi complessi. Oltre cento regole, una rete neurale ha dei vantaggi. In mezzo, a seconda del contesto e dei dati, è possibile utilizzare la tecnica o altre tecnologie “.
Data l’attenzione alla creazione di una libreria di modelli per il business, non sorprende che pochissimi modelli abbiano un’interfaccia utente per presentare i propri dati. Ai modelli si accede come chiamate di funzione dalle applicazioni di controllo. Questo è un passaggio chiave nell’evoluzione dell’accessibilità dell’IA. È necessaria una certa conoscenza dell’IA per valutare i modelli appropriati da scegliere, ma una volta presa questa decisione, i programmatori non AI devono solo comprendere le chiamate e quindi possono utilizzare i risultati nell’applicazione wrapper per affrontare la soluzione aziendale .
Questo atteggiamento è eccellente per lo stato attuale dell’IA nel mondo degli affari. Questo presenta l’IA non come qualcosa di spaventoso o qualcosa che richiede personale costoso e unico, ma piuttosto come un’altra funzione facile da chiamare a cui possono accedere rapidamente i programmatori esistenti che lavorano per risolvere un problema. Più i programmatori possono accedere all’IA tramite chiamate, senza dover conoscere i dettagli di una rete neurale o di una foresta casuale, più velocemente l’IA si diffonderà attraverso l’infrastruttura tecnologica aziendale.
