Microsofts strategi innen cloud computing

07/07/2024 11 min read

Kunstig intelligens er en av grunnpilarene i moderne teknologi, og den spiller en viktig rolle når vi snakker om bruk av cloud computing. En av teknologigigantene, Microsoft, har tatt tak i problemet og inkorporert kunstig intelligens i sin primære virksomhet, cloud computing, og gjort tjenestene smartere, mer fleksible og enklere å bruke. Denne artikkelen diskuterer betydningen av kunstig intelligens i programmet som Microsoft tilbyr, og mulighetene for videreutvikling av dette systemet.

En oversikt over Microsofts skytjenester og tilnærming til kunstig intelligens

Azure er Microsofts skytjeneste som er blant de største og mest populære skyløsningene i dag. Den kan skilte med en rekke tjenester for datamaskiner, lagring og nettverk, samt en rekke verktøy for kunstig intelligens og maskinlæring. Kunstig intelligens er ikke bare en forbedring av Azure, men en retning som Microsoft tar for å muliggjøre en revolusjon av hvordan selskaper drives og nye ting utvikles.

Hvordan Microsofts kunstige intelligens og skytjenester har utviklet seg

Microsoft har vært aktiv innen kunstig intelligens i flere tiår og er blant de ledende på området. Etter hvert som teknologier som maskinlæring, naturlig språkbehandling og datasyn har blitt bedre, har selskapet gradvis tatt i bruk kunstig intelligens i skytjenestene sine. Slike endringer har ført til at selskapet har investert mer penger i forskning på kunstig intelligens og kjøpt opp eller inngått partnerskap med andre selskaper for å styrke sin posisjon innen kunstig intelligens.

Strategiske mål

Det grunnleggende formålet med å konsentrere kunstig intelligens i Microsofts cloud computing-plan er å utstyre virksomhetene med verktøy for å kapitalisere på kjernen i kunstig intelligens. Dette innebærer blant annet å bringe kunstig intelligens nærmere bedriften, slik at den enkelt kan implementeres på tvers av en rekke applikasjoner og bransjer med ulike nivåer av digital modenhet.

Viktige elementer innen kunstig intelligens i Microsofts skyarkitektur

Microsofts plan for skytjenester med kunstig intelligens omfatter flere elementer som tar sikte på å forbedre ytelsen og brukervennligheten. Disse komponentene er kunstig intelligens-tjenester, maskinlæringsplattformer, kognitive tjenester og infrastrukturen som støtter kunstig intelligens.

Azure AI-tjenester

Azure AI-tjenester er ferdige teknikker som utviklere kan bruke i applikasjonene sine for å gjøre dem intelligente uten nødvendigvis å være eksperter på kunstig intelligens. Disse tjenestene inkluderer:

Azure Machine Learning: En paraplyløsning som gjør det mulig for brukere å kode, trene og lansere maskinlæringsmodeller for stordata. Den støtter flere rammeverk og språk og har stor fleksibilitet og enkelhet.
Azure Cognitive Services: En liste over API-er, SDK-er og tjenester som kan brukes av en utvikler for å legge til en intelligent, engasjerende og oppdagbar applikasjon i systemene. Noen av dem er relatert til syn, språk, tale, styring av beslutninger og andre tjenester.
Azure Bot Service: Et utviklingsmiljø for å opprette, lære opp og distribuere naturlig språklige samtaleboter som engasjerer brukere gjennom tekst, tale eller multimedia.

Plattformer for maskinlæring

Automatisert maskinlæring (AutoML): Denne funksjonen gjør det enklere å utvikle en maskinlæringsmodell ved å automatisere flere trivielle oppgaver, samtidig som den hjelper brukerne med modellvalg og innstilling av hyperparametere.
Azure Databricks: En Apache Spark-basert analyseplattform som er utviklet spesielt for å fungere på Azure, og som forbedrer mulighetene for å utvikle stordata- og kunstig intelligensapplikasjoner.
Azure Synapse Analytics: En on-demand-tjeneste for stordataanalyse som omfatter datainnhenting og -forberedelse, datalagring, datahåndtering og serveringslag i én og samme løsning for å oppfylle øyeblikkelige forespørsler om business intelligence og maskinlæring.

Kognitive tjenester

Azure Cognitive-tjenester tilbyr kunstig intelligens til utviklere som ikke er eksperter på maskinlæring, gjennom et sett med RESTful API-er.

Syn: Datasyn og tilpasset syn, Face API og Form Recognizer er tjenester som tilbyr funksjoner for bilde- og videoanalyse.
Tale: Funksjoner som tale til tekst, tekst til tale, taleoversettelse og talegjenkjenning for å støtte kompleks talebehandling.
Språk: Tekstanalyse, oversetter, QnA Maker og LUIS, Natural Language Processing-tjenester som hjelper deg med tekstanalyse, kunnskapsinnhenting og bygging av chat-roboter.
Beslutning: Disse API-ene inkluderer Personalizer, Content Moderator og Anomaly Detector, som gir kundene mer nøyaktige beslutninger.

Infrastruktur for kunstig intelligens

Microsoft tilbyr en robust infrastruktur for kunstig intelligens på Azure, som inkluderer:

HPC (High-Performance Computing): Azure tilbyr effektive plattformer for opplæring av Deep AI-modeller som er utstyrt med sofistikerte komponenter som GPU-er, FPGA-er og andre.
AI-superdatamaskin: Microsoft har utviklet en av de største superdatamaskinene for kunstig intelligens som en del av Azure, for store arbeidsmengder i kunstig intelligens-relaterte oppgaver samt for opplæring i kunstig intelligens.
Edge AI: Azure IoT og Azure Stack Edge behandler kunstig intelligens i utkanten av ting og tillater databehandling i sanntid lenger unna kilden.

Applikasjoner og bruksområder

Kunstig intelligens har blitt lagt til Microsofts skyplattform for å skape ulike muligheter for forskjellige sektorer. Kombinasjonen av kunstig intelligens og Microsofts nettskyplattform har gitt flere muligheter som ulike sektorer kan få tilgang til. Her er noen bemerkelsesverdige bruksområder og brukstilfeller:

Helsesektoren

Ved å innlemme kunstig intelligens i nettskyløsningene for helsevesenet kan man øke kvaliteten på pasientbehandlingen. Bruken av avanserte skyløsninger i helsevesenet kan være til fordel for pasientene, deres kliniske resultater og drifts- og forskningsarbeid. Eksempler på dette er blant annet

Medisinsk bildebehandling: Bruk av Azure-skyen til å støtte prosessen med å diagnostisere sykdommer ut fra medisinske bilder, og bruk av Azure Cognitive Services for Computer Vision.
Prediktiv analyse: Bruk av kunstig intelligens og stordataanalyse fra Azure Machine Learning for å forutsi sannsynligheten for reinnleggelse blant ulike pasienter, slik at man kan utvikle de beste behandlingsmekanismene for dem.
Naturlig språkbehandling: Bruk av tekstutvinning i EPJ-er for å analysere dem for å finne nyttig informasjon for å optimalisere pasientenes helseresultater.

Detaljhandel

Kunstig intelligens i detaljhandelen kan bidra til å skape en «personlig shoppingopplevelse», automatisere forsyningskjeden og øke salget. Viktige bruksområder er blant annet

Personlig tilpassede anbefalinger: Bruk av den kunstige intelligensen i Azure-plattformen til å studere kundenes aktivitet og tilby dem relevante produkter.
Lagerstyring: Bruk av kunstige nevrale nettverk til å forutsi etterspørsel og administrere lagerbeholdningen mer effektivt.
Kundeservice: Bruk av intelligente samtalegrensesnitt for å redusere antall timer med kundesupport og øke effektiviteten i tjenesteleveransen.

Finans

Finansbedrifter kan bruke kunstig intelligens og skyteknologi til risikostyring, prosessoptimalisering og skreddersydd kundeservice. Noen av bruksområdene er

Oppdagelse av svindel: Bruk av maskinlæringsmodeller på Azure for å identifisere svindel i sanntid.
Automatisert handel: Bruk av kunstig intelligens til å analysere markedsdata og deretter administrere handler uavhengig av algoritmer.
Kundeinnsikt: Behandling av rådata fra kunder ved hjelp av naturlig språkbehandling for å generere meningsfull informasjon som kan brukes til å forbedre tjenesteleveransen.

Produksjon

Skyløsninger med kunstig intelligens kan oppdage ineffektivitet og feil i produksjonen, og samtidig endre kvalitetssikringen og den samlede forsyningskjeden. Bruksområder inkluderer

Forutseende vedlikehold: Forutseende vedlikehold ved hjelp av IoT og maskinlæring for å anslå sannsynligheten for at maskiner vil svikte på et bestemt tidspunkt.
Kvalitetskontroll: Datasyn for å kontrollere den nødvendige kvaliteten på de inspiserte produktene og objektbildene.
Optimalisering av forsyningskjeden: Bruk av kunstig intelligens til å analysere data fra forsyningskjeden for å finne de mest effektive måtene å flytte produkter gjennom forsyningskjeden og styre lagernivåene på.

Fremtidsutsikter og utfordringer

Microsoft har hatt en spektakulær vekst i sin spesialisering innen cloud computing, og selskapet forbereder seg på å utvikle seg videre. Det er imidlertid flere fremtidsutsikter og utfordringer å ta hensyn til:

Fremtidsutsikter

Forbedrede muligheter for kunstig intelligens: Etter hvert som teknologien for kunstig intelligens utvikler seg, vil det dukke opp mer sofistikerte og spesialtilpassede tjenester for kunstig intelligens i Azure, og dermed vil bruken av kunstig intelligens bli enda enklere og mer integrert i forretningsprosessene.
Demokratisering av kunstig intelligens: Microsoft ønsker kunstig intelligens for alt og alle, og går så langt som å sørge for at selv små og mellomstore selskaper kan innlemme slik teknologi i sine forretningsområder.
Integrasjon med fremvoksende teknologier: Kunstig intelligens sammen med andre fremvoksende teknologier som 5G, IoT og blokkjeder vil øke potensialet og føre til mange innovative utviklinger.

Utfordringer

Personvern og datasikkerhet: Det er en viktig utfordring å beskytte informasjonen som brukes i kunstig intelligens-modeller, ettersom den blir mer sårbar etter hvert som bruksområdene videreutvikles.
Etisk kunstig intelligens: Det finnes ulike typer etiske bekymringer knyttet til kunstig intelligens, blant annet skjeve og urettferdige avgjørelser og manglende evne til å forklare sitt arbeid og sine handlinger.
Kompetansegap: Det er mangler i kompetansekravene til fagpersoner som spesialiserer seg på kunstig intelligens og datavitenskap, og det er ikke lett å ta tak i dem umiddelbart siden det innebærer kapitalinvesteringer i akademia.

Oppsummering

Kunstig intelligens står i sentrum for Microsofts skyvirksomhet og gjør Azure-skyen til en smart, intelligent sky som kan sette fart på den digitale transformasjonen og øke tempoet i virksomheten på tvers av sektorer. Med One Microsoft-planen for ende-til-ende-tjenester for kunstig intelligens, datasentre og kjerneverdien ansvarlig kunstig intelligens, er Microsoft klar til å dominere den kommende revolusjonsperioden.

Til slutt har vi forberedt de vanligste spørsmålene og svarene på dem

Hvordan Microsoft brukte kunstig intelligens

Microsoft har utnyttet kunstig intelligens til å forbedre ulike produkter og tjenester, inkludert Microsoft Office, Azure-skytjenester og Dynamics 365, for å forbedre brukeropplevelser, produktivitet og beslutningstaking.

Fordelene med kunstig intelligens

Kunstig intelligens gir mange fordeler, blant annet økt effektivitet gjennom automatisering, forbedret beslutningstaking ved hjelp av dataanalyse og forbedret nøyaktighet og presisjon i ulike oppgaver. I tillegg kan kunstig intelligens blant annet gi persontilpassede opplevelser, hjelpe til med medisinsk diagnostisering og fremme selvkjørende kjøretøy.

Hvordan teknologigiganter bruker kunstig intelligens

Teknologigiganter som Google, Amazon, Facebook og Microsoft utnytter kunstig intelligens til å forbedre ulike produkter og tjenester, blant annet selvkjørende biler, ansiktsgjenkjenning og naturlig språkbehandling. De bruker også kunstig intelligens til å forbedre effektiviteten, beslutningstaking og kundeopplevelser i bransjer som e-handel, helsevesen og finans.

De nyeste Microsoft-verktøyene

Microsoft har introdusert flere nye verktøy basert på kunstig intelligens, blant annet Copilot for Microsoft 365, som øker produktiviteten ved å hjelpe til med oppgaver som å skrive e-post og forslag, og Microsoft Designer, en app for grafisk design som bruker kunstig intelligens til å lage flotte innlegg og grafikk i sosiale medier. I tillegg har Microsoft Edge shoppingverktøy som drives av kunstig intelligens, og et sidefelt som kan tilpasses for multitasking.

Slik utnytter du kunstig intelligens

For å utnytte kunstig intelligens effektivt bør organisasjoner identifisere spesifikke forretningsproblemer, samle inn relevante data, velge passende modeller og verktøy for kunstig intelligens og kontinuerlig overvåke og optimalisere systemene for kunstig intelligens. Samarbeid mellom domeneeksperter og spesialister på kunstig intelligens er avgjørende for en vellykket implementering av kunstig intelligens.