人工Intelligence-as-a-Service
人工智能(AI)可以通过对给定数据进行泛化来解决特定问题. 人工智能有两个主要领域:机器学习(ML)和深度学习(DL)。. 构建人工智能应用程序需要时间、精力、技术基础设施和知识. 这就是为什么曾经有一段时间，只有拥有巨额预算的大公司才能投资人工智能应用, 哪些是中小企业无法企及的. 但现在，大公司垄断了人工智能应用.
随着 云计算服务的应用 人工智能 因为各种服务已经民主化了一段时间. 现在，各种规模的公司都可以使用人工智能. 在有限的预算下，人工智能提供了许多改善商业和人们生活的机会. 随着一种相对较新的业务利基的出现，这一切都成为可能:AIaaS.e., AI-as-a-Service这是一家提供人工智能外包服务的第三方公司.
人工智能即服务的主要吸引力在于，企业不需要大量投资来大规模构建人工智能应用程序. 仍然, 它可以继续专注于其核心业务，同时利用人工智能技术提供各种解决方案. 其他好处包括降低投资风险, 缩短开发时间, 增加战略灵活性. 主要的缺点是对服务提供商的依赖.
AIaaS正在帮助企业以更低的风险和成本在多个应用程序中利用人工智能. 虽然在2美元左右已经存在很多年了.2017年30亿美元, 预计2025年AIaaS市场规模将达到770亿美元, 预计复合年增长率为56.2018-25年期间为7%. 到目前为止，业界证明AIaaS的主要参与者是IBM(开发者云)， 谷歌云平台, 亚马逊网络服务, 微软Azure.
高级和低级人工智能即服务
低层次的理论:
低级人工智能专注于一个狭窄的任务. 它需要专业知识来为未解决和未标准化的问题创建创新的解决方案. 它由数据采集、预处理、训练、测试、参数优化等部分组成., 包括机器学习算法，如分类, 聚类, 回归, 表示学习, 强化学习, 等.
高层次的理论:
在高级AI中, 也叫强人工智能, 一台机器, 而不是专注于一个问题, 运用智慧解决任何问题. 与有意识的思维类似，强大的人工智能可以执行人类思维所能执行的认知功能. 它包括卷积神经网络(CNN)的深度学习。, 人工神经网络(ANNs), Autoencoder, 循环神经网络(RNN), 等.
为什么使用AI作为服务?
随着近年来人工智能的进步, AIaaS的应用范围不断扩大, 而且优势也成倍增加. 然而, 人工智能应用程序的创建是昂贵的, 甚至需要创建人工智能算法的程序员也很难找到. 此外，由于人工智能处理的是过去的良好数据，因此并非所有组织都在过去创建了数据. 因此，在这种情况下，AIaaS是一种非常可行且经济的替代方案.
以下是AIaaS的一些好处:
成本效益和较短的实施时间:
AIaaS的主要优点是与人工智能应用程序相比，它可以大大降低成本和实现时间. 应用程序的建立和算法的开发, 他们的培训需要巨大的成本. 但是对于AIaaS, 企业必须联系服务提供商，才能获得现成的基础设施和预先训练好的算法. 服务提供者使用现有的基础设施, 因此, 降低财务风险，提高战略通用性.
透明度:
在AIaaS中，您为使用的内容付费，成本也更低. 这带来了透明度. 用户不需要不停地运行AI.
可伸缩性:
AIaaS允许您从较小的项目开始学习，最终找到合适的解决方案. 您可以定制您的服务，并根据项目需求的变化扩大或缩小规模.
人工智能即服务的应用领域是什么?
数字的援助 & 机器人:
这些应用程序使公司的服务人员能够专注于更有价值的活动. 聊天机器人使用自然语言处理(NLP)算法从人类语言中学习，然后通过模仿语言模式提供回应. 这是AIaas最常见的用法.
认知计算api:
开发人员使用api为他们的建筑添加新功能，而无需从头开始. 一些api解决方案是语音, NLP, 知识地图, 翻译, 计算机视觉, 搜索, 还有情绪滞留.
机器学习框架:
AIaaS被用于开发机器学习(ML)模型. 使用AIaaS，开发人员可以开发ML模型，而无需使用 大数据. 组织可以在不使用大量数据的情况下构建适合其需求的模型. 随着时间的推移，这些模型从组织的数据中快速学习.
完全托管的ML服务:
这些服务提供自定义模板, 预先构建的模型, 以及无代码接口，并增强对投资开发工具不感兴趣的非技术企业的机器学习能力的可访问性.
人工智能即服务面临哪些挑战?
目前, AIaaS面临的挑战使世界各地的组织难以充分发挥其潜力. 第一个挑战是克服AIaaS已经设定的高期望. 企业对人工智能有着巨大的期望. 然而，人工智能的进步仍然与预期不相称. 有了正确的期望，就会有更多成功的采用.
- 用户组织通常完全不知道人工智能服务中使用的算法和参数. 最初，它可能会给企业熟练使用AIaaS解决方案带来问题.
- 一些组织的关键操作依赖于服务提供商, 哪些因素会引发企业对未来不利后果的担忧.
- AIaaS软件的实现不是没有错误的，要成功实现需要付出很多努力.
- 一些组织不太热衷于与服务提供商共享数据，并且不确定共享数据后的未来影响. 另外, 用户组织难以生成高质量的数据, 人工智能成功的最重要因素之一是什么. 因此，对于服务提供商来说，说服组织建立信任并生成高质量数据仍然是一个挑战.
- 有些组织有兴趣将AIaaS用于其业务，但可能没有必要的实现和持续维护人才.
- 企业担心数据安全性降低. 由于过程中的标准化，AIaaS也对创新施加了一些限制.
人工智能会取代人类吗??
当人们想到人工智能时，脑海中浮现的是类人智能机器. 如果十大彩票网址看一下 Gartner的报告, 谁预测到2024年, 人工智能将处理目前由管理者完成的67%的日常工作, 人工智能可能会取代工作，并可能使许多人失业，这似乎令人不安. 正相反, 聪明的企业正逐渐学会在人与机器之间取得平衡. 此外，人工智能还将创造前所未有的新就业市场. 通过利用人工智能的云服务, 企业将为当前的许多问题提供无限的解决方案.
结论
AIaaS可以用于各种应用，而不需要对人工智能算法有深入的了解, 这很有效. 从事AIaaS工作的人不必是领域专家. 然而, 更深入，更有效地进行, 重要的是正确地解释数据. 建议了解数据科学或咨询专家. 也, 在人工智能领域，众所周知，如果你想获得更好的结果，就必须有高质量的数据.
2020年当然不利于世界经济的高速增长. 然而, 一两年内, 经济将以预期的高增长率反弹, 为人工智能应用开辟了不可预见的可能性. 客户有很高的期望和更多的意识, 为了满足他们的要求和期望，需要大量的数据.
银行业是人工智能即服务(ai as-a- service)最明显的消费者之一. 它带来了更好的客户服务, 客户新员工培训, 流程改进, 减轻银行部门的风险和发现欺诈行为.
一家中等规模的公司无法与已经成立的科技巨头直接竞争. 然而, 通过使用人工智能即服务来为他们的服务提供动力, 他们有很好的机会在他们的利基领域满足客户的期望，而不需要任何重大的技术投资.
