Microsoftin strategia pilvipalvelujen alalla

Tekoäly on yksi nykyteknologian perustekijöistä, ja sillä on merkittävä rooli, kun puhutaan pilvipalveluiden soveltamisesta. Yksi teknologiajätistä, Microsoft, tarttui onnistuneesti ongelmaan ja sisällytti tekoälyn ensisijaiseen liiketoimintaansa, pilvilaskentaan, jossa se teki palveluista älykkäämpiä, joustavampia ja helppokäyttöisempiä. Tässä artikkelissa käsitellään tekoälyn merkitystä Microsoftin tarjoamassa ohjelmassa ja tämän järjestelmän jatkokehitysmahdollisuuksia.

Yleiskatsaus Microsoftin pilvipalveluihin ja tekoälyyn perustuvaan lähestymistapaan

Azure on Microsoftin pilvilaskentapalvelu, joka kuuluu nykyisin suurimpiin ja suosituimpiin pilviratkaisuihin. Se tarjoaa erilaisia tietokone-, tallennus- ja verkkopalveluja sekä lukuisia tekoälyn ja koneoppimisen työkaluja. Tekoäly ei ole vain lisäys Azureen, vaan suunta, jota Microsoft on ottamassa, jotta yritysten toiminnan ja uusien asioiden kehittämisen vallankumous olisi mahdollista.

Miten Microsoftin tekoäly- ja pilvipalvelut ovat kehittyneet?

Microsoft on toiminut aktiivisesti tekoälyn alalla jo useita vuosikymmeniä, ja se kuuluu alan johtaviin toimijoihin. Kun teknologiat, kuten koneoppiminen, luonnollisen kielen käsittely ja tietokonenäkö, ovat kehittyneet, yritys on soveltanut tekoälyä asteittain pilvipalveluihinsa. Tällaisten muutosten myötä toimialat ovat lisänneet varoja tekoälyn tutkimukseen, hankkineet muita yrityksiä tai tehneet kumppanuuksia muiden yritysten kanssa parantaakseen tekoälyyn liittyviä vahvuuksiaan.

Strategiset tavoitteet

Tekoälyn keskittämisen perustavoitteena Microsoftin pilvipalvelusuunnitelmassa on varustaa yritykset välineillä, joilla ne voivat hyödyntää tekoälyn ydintä. Tähän kuuluu tekoälyn tuominen lähemmäksi yritystä, jolloin se on helposti toteutettavissa lukuisissa sovelluksissa ja toimialoilla, joilla on erilainen digitaalinen kypsyysaste.

Tärkeimmät tekoälyn elementit Microsoftin pilviarkkitehtuurissa

Microsoftin tekoälypilvipalvelusuunnitelma käsittää useita elementtejä, joilla pyritään parantamaan suorituskykyä ja käytettävyyttä. Näitä osatekijöitä ovat tekoälypalvelut, koneoppimisalustat, kognitiiviset palvelut ja tekoälyä tukeva infrastruktuuri.

Azuren tekoälypalvelut

Azuren tekoälypalvelut ovat edelleen valmiita tekniikoita, joita kehittäjät voivat käyttää sovelluksissaan tehdäkseen niistä älykkäitä ilman, että he ovat välttämättä tekoälyn asiantuntijoita. Näihin palveluihin kuuluvat mm:

• Azure Machine Learning: Sateenvarjoratkaisu, jonka avulla käyttäjät voivat koodata, kouluttaa ja käynnistää koneoppimismalleja suurelle datalle. Se tukee useita kehyksiä ja kieliä ja on erittäin joustava ja yksinkertainen.
• Azure Cognitive Services: Luettelo API:ista, SDK:ista ja palveluista, joita kehittäjä voi käyttää lisätäkseen älykkään, mukaansatempaavan ja löydettävän sovelluksen järjestelmiin. Osa niistä liittyy visioon, kieleen, puheeseen, päätösten hallintaan sekä muihin palveluihin.
• Azure Bot Service: Kehitysympäristö luonnollisen kielen keskustelubottien luomiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon, jotka sitouttavat käyttäjiä tekstin, äänen tai multimedian avulla.

Koneoppimisalustat

• Automaattinen koneoppiminen (AutoML): Tämä ominaisuus lisää koneoppimismallin kehittämistehtävää automatisoimalla useita triviaaleja tehtäviä ja tukee samalla käyttäjiä mallin valinnassa ja hyperparametrien virittämisessä.
• Azure Databricks: Apache Spark -pohjainen analytiikka-alusta, joka on suunniteltu erityisesti Azureen ja parantaa big data- ja tekoälysovellusten kehittämisvalmiuksia.
• Azure Synapse Analytics: Tilattava big data -analytiikkapalvelu, joka sisältää tiedon sisäänsyötön ja -valmistelun, tietovarastoinnin, tiedonhallinnan ja palvelukerrokset samassa ratkaisussa, jotta voidaan täyttää välittömät liiketoimintatiedustelu- ja koneoppimiskyselyt.

Kognitiiviset palvelut

Azure Cognitive -palvelut tarjoavat tekoälyä kehittäjille, jotka eivät ole koneoppimisen asiantuntijoita, joukon RESTful API:iden avulla.

• Visio: Tietokonenäkö ja mukautettu visio, Face API ja Form recognizer ovat palveluja, jotka tarjoavat kuva- ja videoanalyysiominaisuuksia.
• Puhe: Ominaisuudet, kuten Speech to Text, Text to Speech, Speech Translations ja Speaker Recognition, jotka tukevat monimutkaista puheen käsittelyä.
• Kieli: Tekstianalyysi, kääntäjä, QnA Maker ja LUIS, Natural Language Processing -palvelut auttavat tekstianalyysissä tiedon hankkimisessa ja chat-robottien rakentamisessa.
• Päätös: Näihin API-palveluihin kuuluvat Personalizer, Content Moderator ja Anomaly Detector, jotka tarjoavat asiakkaille tarkempia päätöksiä.

Tekoälyinfrastruktuuri

Microsoft tarjoaa Azuressa vankan tekoälyinfrastruktuurin, joka sisältää mm:

• High-Performance Computing (HPC): Azure tarjoaa kyvykkäät ja tehokkaat alustat syvien tekoälymallien kouluttamiseen, jotka on varustettu kehittyneillä komponenteilla, kuten GPU:lla, FPGA:lla ja muilla.
• Tekoälyn supertietokone: Microsoft on kehittänyt yhden suurimmista tekoälyn supertietokoneista osana Azurea tekoälyyn liittyvien tehtävien raskaita työtehtäviä sekä tekoälyn koulutusta varten.
• Edge AI: Azure IoT ja Azure Stack Edge käsittelevät tekoälyä esineiden reunalla ja mahdollistavat reaaliaikaisen tietojenkäsittelyn kauemmas lähteeseen.

Sovellukset ja käyttötapaukset

Tekoäly on lisätty Microsoftin pilvialustaan muodostamaan erilaisia mahdollisuuksia eri aloille. Tekoälyn yhdistäminen Microsoftin pilvipalvelualustaan on laajentanut useita mahdollisuuksia, joita eri alat voivat hyödyntää. Seuraavassa on joitakin merkittäviä sovelluksia ja käyttötapauksia:

Terveydenhuolto

Tekoälyn liittäminen terveydenhuollon pilviratkaisuihin voi parantaa potilaiden hoidon laatua. Kehittyneiden pilviratkaisujen hyödyntäminen terveydenhuollon alalla voi hyödyttää potilaita, heidän kliinisiä tuloksiaan sekä operatiivista ja tutkimustyötä. Esimerkkejä ovat mm:

• Lääketieteellinen kuvantaminen: Azuren pilvipalvelun käyttäminen sairauksien diagnosointiprosessin tukemiseen lääketieteellisistä kuvista ja Azuren kognitiivisten palvelujen soveltaminen tietokonenäköön.
• Ennustava analytiikka: Azure Machine Learningin tekoälyn ja big data -analytiikan käyttäminen eri potilaiden takaisinottotodennäköisyyden ennustamiseen, jotta voidaan kehittää parhaita mekanismeja heidän hoitoa varten.
• Luonnollisen kielen käsittely: Tekstinlouhinnan hyödyntäminen EHR-tietokannoissa, jotta niistä voidaan analysoida hyödyllistä tietoa potilaiden terveystulosten optimoimiseksi.

Vähittäiskauppa

Vähittäiskaupan tekoäly voi auttaa luomaan mielikuvan ”henkilökohtaisesta ostokokemuksesta”, automatisoimaan toimitusketjua ja lisäämään myyntiä. Keskeisiä hyödyntämismahdollisuuksia ovat mm:

• Henkilökohtaiset suositukset: Azure-alustan tekoälytehokkuuden hyödyntäminen asiakkaiden toiminnan tutkimisessa ja relevanttien tuotteiden tarjoamisessa.
• Varastonhallinta: Keinotekoisten neuroverkkojen käyttö kysynnän ennustamiseen ja varastohankintojen tehokkaampaan hallintaan.
• Asiakaspalvelu: Otetaan käyttöön älykkäitä keskustelevia käyttöliittymiä asiakastuen palveluaikojen lyhentämiseksi ja palvelun toimittamisen tehostamiseksi.

Rahoitus

Rahoitusyritykset voivat käyttää tekoälyä ja pilviteknologiaa riskienhallintaan, prosessien optimointiin ja räätälöityyn asiakaspalveluun. Käyttötapauksia ovat mm:

• Petosten havaitseminen: Azuressa isännöityjen koneoppimismallien käyttäminen petosten tunnistamiseen reaaliajassa.
• Automatisoitu kaupankäynti: Tekoälyn käyttäminen markkinatietojen jäsentämiseen ja sen jälkeen kauppojen itsenäinen hallinta algoritmien avulla.
• Asiakasymmärrys: Käsitellään asiakkailta tulevaa raakadataa luonnollisen kielen prosessoinnin avulla, jotta voidaan tuottaa merkityksellistä tietoa palveluntarjonnan parantamiseksi.

Tuotanto

Tekoälyominaisuuksilla varustetut pilviratkaisut voivat havaita tehottomuuksia ja vikoja valmistuksessa ja samalla muuttaa laadunvarmistusta ja koko toimitusketjua. Hyödyntämiseen kuuluvat mm:

• Ennakoiva kunnossapito: Ennakoiva kunnossapito hyödyntämällä IoT:tä ja koneoppimisen soveltamista koneiden vikaantumisen todennäköisyyden arvioinnissa tiettynä ajankohtana.
• Laadunvalvonta: Tietokonenäkö tarkastettujen tuotteiden ja kohteiden kuvien vaaditun laadun tarkistamiseen.
• Toimitusketjun optimointi: Tekoälyn hyödyntäminen toimitusketjun tietojen analysoinnissa, jotta voidaan määrittää tehokkaimmat tavat siirtää tuotteita toimitusketjussa ja hallita varastotasoja.

Tulevaisuuden näkymät ja haasteet

Microsoft on osoittanut näyttävää kasvua pilvilaskentaan erikoistuneessa toiminnassaan valmistautuessaan etenemään edelleen. Huomioon on kuitenkin otettava useita näkymiä ja haasteita:

Tulevaisuuden näkymät

• Tehostetut tekoälyominaisuudet: Näin ollen tekoälyn käyttö helpottuu entisestään ja integroituu entistä paremmin liiketoimintaprosesseihin.
• Tekoälyn demokratisointi: Microsoft haluaa tekoälyä kaikille ja kaikkeen, ja se menee niin pitkälle, että jopa pienet ja keskisuuret yritykset voivat sisällyttää tällaisen teknologian liiketoimintaansa.
• Integrointi kehittyvien teknologioiden kanssa: Tekoäly muiden nousevien teknologioiden, kuten 5G:n, esineiden internetin ja lohkoketjujen, kanssa parantaa sen potentiaalia ja aiheuttaa monia innovatiivisia kehityskulkuja.

Haasteet

• Tietosuoja ja tietoturva: Tekoälymalleissa käytettävien tietojen suojaaminen on tärkeä haaste, sillä ne muuttuvat haavoittuvammiksi, kun käyttötapauksia kehitetään edelleen.
• Eettinen tekoäly: Tekoälyteknologiaan liittyy monenlaisia eettisiä huolenaiheita, kuten puolueelliset ja epäoikeudenmukaiset päätökset, kyvyttömyys selittää työtään ja toimintaansa, minkä vuoksi on ratkaisevan tärkeää selvittää tekoälyteknologioiden yhteiskunnallinen hyväksyntä.
• Taitovaje: Tekoälyyn ja datatieteeseen erikoistuneiden ammattilaisten taitovaatimuksissa on puutteita, eikä niihin ole helppo puuttua välittömästi, koska se edellyttää pääomasijoituksia akateemiseen maailmaan.

Yhteenveto

Tekoäly on Microsoftin pilviliiketoiminnan keskiössä ja tekee Azure-pilvestä älykkään ja älykkään pilven, joka voi palauttaa digitaalisen muutoksen valtaan ja nopeuttaa liiketoiminnan vauhtia eri aloilla. Näin ollen One Microsoft -suunnitelman avulla, joka koskee kokonaisvaltaisia tekoälypalveluja, datakeskuksia ja vastuullisen tekoälyn ydinarvoa, Microsoft on valmis hallitsemaan tulevaa vallankumouskautta.

Lopuksi olemme valmistelleet sinulle yleisimmät kysymykset ja niihin annetut vastaukset

Miten Microsoft käytti tekoälyä

Microsoft on hyödyntänyt tekoälyä eri tuotteiden ja palveluiden, kuten Microsoft Officen, Azure-pilvipalveluiden ja Dynamics 365:n, parantamaan käyttäjäkokemuksia, tuottavuutta ja päätöksentekoa.

Tekoälyn hyödyt

Tekoäly tarjoaa lukuisia hyötyjä, kuten tehokkuuden lisääminen automaation avulla, päätöksenteon parantaminen data-analyysin avulla sekä tarkkuuden ja täsmällisyyden parantaminen erilaisissa tehtävissä. Lisäksi tekoäly voi tarjota muun muassa yksilöllisiä kokemuksia, auttaa lääketieteellisessä diagnosoinnissa ja edistää autonomisia ajoneuvoja.

Miten teknologiajätit käyttävät tekoälyä

Teknologiajätit, kuten Google, Amazon, Facebook ja Microsoft, hyödyntävät tekoälyä parantaakseen erilaisia tuotteita ja palveluja, kuten itseajavia autoja, kasvojentunnistusta ja luonnollisen kielen käsittelyä. Ne käyttävät tekoälyä myös tehokkuuden, päätöksenteon ja asiakaskokemuksen parantamiseen esimerkiksi sähköisen kaupankäynnin, terveydenhuollon ja rahoituksen aloilla.

Uusimmat Microsoftin työkalut

Microsoft on esitellyt useita uusia tekoälyllä toimivia työkaluja, kuten Copilot for Microsoft 365, joka parantaa tuottavuutta auttamalla esimerkiksi sähköpostien ja ehdotusten kirjoittamisessa, ja Microsoft Designer, graafisen suunnittelun sovellus, joka käyttää tekoälyä upeiden sosiaalisen median postausten ja grafiikan luomiseen. Lisäksi Microsoft Edgessä on tekoälyllä ohjatut ostotyökalut ja mukautettava sivupalkki moniajoa varten.

Miten hyödyntää tekoälyä

Jotta tekoälyä voitaisiin hyödyntää tehokkaasti, organisaatioiden tulisi tunnistaa erityiset liiketoimintaongelmat, kerätä asiaankuuluvat tiedot, valita sopivat tekoälymallit ja -työkalut sekä seurata ja optimoida tekoälyjärjestelmiä jatkuvasti. Alan asiantuntijoiden ja tekoälyasiantuntijoiden välinen yhteistyö on ratkaisevan tärkeää tekoälyn onnistuneen käyttöönoton kannalta.