Künstliche Intelligenz als Service (Artificial Intelligence as a Service, AIaaS) ist ein KI-Angebot, mit dem du KI-Funktionen ohne eigene Expertise einbinden kannst. Es ermöglicht Organisationen und Teams, von KI-Funktionen mit weniger Risiko und Investitionen zu profitieren, als es sonst erforderlich wäre.
Überall verlagern Unternehmen ihre alltäglichen Geschäftsprozesse in die Cloud, und Künstliche Intelligenz übernimmt zunehmend die Zügel bei diesen Aufgaben.
Im Zuge dieser massiven digitalen Transformation verspricht die Kombination aus serverlosem Computing und Künstliche Intelligenz der De-facto-Standard für die Entwicklung von Business-to-Consumer-Plattformen zu werden. Ebenso Entwickler, die diese Systeme entwerfen, entwickeln, implementieren und warten können, werden sehr gefragt sein.
Arten von Künstliche Intelligenz als Service
Derzeit gibt es mehrere Arten von AIaaS. Zu den gängigsten Typen gehören:
- Cognitive Computing APIs – APIs ermöglichen es Entwicklern, KI-Dienste über API-Aufrufe in Anwendungen einzubinden. Beliebte Dienste sind natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Wissenszuordnung, Computer Vision, intelligente Suche und Übersetzung.
- Frameworks für maschinelles Lernen (ML) – Frameworks ermöglichen es Entwicklern, schnell ML-Modelle ohne große Daten zu entwickeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Modelle zu erstellen, die für kleinere Datenmengen geeignet sind.
- Vollständig verwaltete ML-Dienste – vollständig verwaltete Dienste können vorgefertigte Modelle, benutzerdefinierte Vorlagen und codefreie Schnittstellen bereitstellen. Diese Dienste erhöhen die Zugänglichkeit von ML-Fähigkeiten für Nicht-Technologie-Organisationen und Unternehmen, die nicht in die interne Entwicklung von Tools investieren wollen.
- Bots und digitale Assistenz – einschließlich Chatbots, digitale Assistenten und automatisierte E-Mail-Dienste. Diese Tools sind beliebt für Kundenservice und Marketing und sind derzeit die beliebteste Art von AIaaS.
Über die Technologie
Cloud-basierte KI-Services können eine Vielzahl von arbeitsintensiven Geschäftsaufgaben in Bereichen wie Kundenservice, Datenanalyse und Finanzberichterstattung automatisieren.
Das Geheimnis liegt in der Nutzung von vorgefertigten Tools wie Amazon Rekognition für die Bildanalyse oder AWS Comprehend für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Auf diese Weise ist es nicht nötig, teure, maßgeschneiderte Software zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht die Fähigkeit einer Maschine, zu lernen und Vorhersagen auf der Grundlage von erkannten Mustern zu treffen. Das wird bereits von Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt.
In Bereichen wie gezielten Produktempfehlungen, Finanzprognosen und Ressourcenplanung. Chatbots für den Kundenservice, Gesundheitsdiagnosen, Datensicherheit und vielem mehr.
Mit der spannenden Kombination aus serverlosem Computing und KI haben Softwareentwickler nun enorme Möglichkeiten, die bestehenden Systeme ihrer Unternehmen zu verbessern und schnell neue KI-fähige Plattformen einzusetzen.
Um auf diesen schnell fahrenden Zug aufzuspringen, musst du nicht viel Zeit und Mühe investieren, um ein Datenwissenschaftler oder KI-Experte zu werden, dank Cloud-Plattformen und den leicht verfügbaren, cloudbasierten KI-Services!
Künstliche Intelligenz als Service Plattformen
Derzeit bieten alle drei großen Cloud-Anbieter eine Form von AIaaS-Services an.
Microsoft Azure
Azure bietet KI-Funktionen in drei verschiedenen Angeboten – KI-Dienste, KI-Tools und -Frameworks sowie KI-Infrastruktur. Microsoft hat außerdem kürzlich angekündigt, dass es die Azure Internet of Things Edge Runtime veröffentlichen wird. Diese ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen für Edge Computing zu modifizieren und anzupassen.
Zu den AI Services gehören:
- Cognitive Services – ermöglicht es Nutzern ohne Machine-Learning-Expertise, KI zu Chatbots und Webanwendungen hinzuzufügen. Damit lassen sich auf einfache Weise hochwertige Dienste erstellen, wie z.B. Chatbots mit der Fähigkeit, personalisierte Inhalte bereitzustellen. Zu den Diensten gehören Funktionen zur Entscheidungsfindung, Sprach- und Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Verbesserungen der Websuche.
- Cognitive Search erweitert Azure Search um Cognitive Services-Funktionen, um eine effizientere Suche nach Assets zu ermöglichen. Dazu gehören Autovervollständigung, Geodatensuche und optische Zeichenerkennung (OCR).
- Azure Machine Learning (AML) – unterstützt die benutzerdefinierte KI-Entwicklung, einschließlich des Trainings und der Bereitstellung von Modellen. AML trägt dazu bei, die KI-Entwicklung für alle Ebenen der Expertise zugänglich zu machen. Es ermöglicht dir, benutzerdefinierte KI zu erstellen, um deine Unternehmens- oder Projektanforderungen zu erfüllen.
AI Tools & Frameworks beinhalten Visual Studio Tools, Azure Notebooks, virtuelle Maschinen, die für Data Science optimiert sind, verschiedene Azure Migrationstools und das AI Toolkit für Azure IoT Edge.
Amazon Web Services (AWS)
Amazon bietet KI-Funktionen an, die sich auf AWS-Dienste und seine Verbrauchergeräte, einschließlich Alexa, konzentrieren. Diese Fähigkeiten überschneiden sich erheblich, da viele der Cloud-Dienste von AWS auf den Ressourcen basieren, die für die Endgeräte verwendet werden.
Zu den primären Diensten von AWS gehören:
- Amazon Lex – ein Service, der es ermöglicht, Spracherkennung durchzuführen, Sprache in Text umzuwandeln und die Verarbeitung natürlicher Sprache auf die Inhaltsanalyse anzuwenden. Er nutzt denselben Algorithmus, der derzeit in Alexa-Geräten verwendet wird.
- Amazon Polly – ein Service, der es dir ermöglicht, Text in Sprache umzuwandeln. Er nutzt Deep Learning-Fähigkeiten, um natürlich klingende Sprache und interaktive „Konversation“ in Echtzeit zu liefern.
- Amazon Rekognition – eine Computer Vision API, mit der du deine Anwendungen um Bildanalyse, Objekterkennung und Gesichtserkennung erweitern kannst. Dieser Service nutzt den Algorithmus, der von Amazon zur Analyse von Prime Photos verwendet wird.
Google Cloud
Google hat ernsthafte Anstrengungen unternommen, um die Google Cloud als eine KI-First-Option zu vermarkten und hat sogar seine Forschungsabteilung in „Google AI“ umbenannt. Sie haben auch in die Übernahme einer beträchtlichen Anzahl von KI-Start-ups investiert, darunter DeepMind und Onward. All dies spiegelt sich in ihren verschiedenen Angeboten wider, darunter:
- AI Hub – ein Repository von Plug-and-Play-Komponenten, die du nutzen kannst, um mit KI zu experimentieren und sie in deine Projekte einzubinden. Diese Komponenten können dir helfen, Modelle zu trainieren, Datenanalysen durchzuführen oder KI in Diensten und Anwendungen zu nutzen.
- KI-Bausteine – APIs, die du in den Anwendungscode einbinden kannst, um eine Reihe von KI-Funktionen hinzuzufügen, darunter Computer Vision, NLP und Text-to-Speech. Es beinhaltet auch Funktionen für die Arbeit mit strukturierten Daten und das Training von ML-Modellen.
- AI Platform – eine Entwicklungsumgebung, mit der du KI-Projekte schnell und einfach bereitstellen kannst. Beinhaltet einen Managed-Notebook-Service, VMs und Container, die für Deep Learning vorkonfiguriert sind, und einen automatisierten Datenbeschriftungsdienst.
Zusammenfassend
Cloud-Computing-Anbieter und Drittanbieter erweitern ihre Fähigkeiten in immer mehr Bereiche, einschließlich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Heute gibt es Cognitive Computing APIs, die es Entwicklern ermöglichen, vorgefertigte Fähigkeiten wie NLP und Computer Vision zu nutzen. Wenn du deine eigenen Modelle bauen willst, kannst du Machine Learning Frameworks nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen.
Es gibt auch Bots und digitale Assistenten, die du nutzen kannst, um verschiedene Dienste zu automatisieren. Einige Dienste müssen konfiguriert werden, aber andere werden mit einer Vielzahl von Lizenzen vollständig verwaltet.
Achte darauf, das Modell der geteilten Verantwortung zu prüfen, das dein Anbieter anbietet, um sicherzustellen, dass du die regulatorischen Anforderungen vollständig einhältst.
