Strategia Microsoft w zakresie chmury obliczeniowej

07/07/2024 11 min read

Sztuczna inteligencja jest jednym z fundamentów współczesnych technologii i odgrywa znaczącą rolę, gdy mówimy o zastosowaniu chmury obliczeniowej. Jeden z gigantów technologicznych, Microsoft, z powodzeniem rozwiązał ten problem i włączył sztuczną inteligencję do swojej podstawowej działalności, przetwarzania w chmurze, dzięki czemu usługi stały się bardziej inteligentne, elastyczne i łatwiejsze w użyciu. Niniejszy artykuł omawia znaczenie sztucznej inteligencji w programie oferowanym przez Microsoft oraz możliwości dalszego rozwoju tego systemu.

Przegląd chmury obliczeniowej Microsoft i podejścia do sztucznej inteligencji

Azure to usługa przetwarzania w chmurze firmy Microsoft, która jest obecnie jednym z największych i najpopularniejszych rozwiązań chmurowych. Oferuje szereg usług dla komputerów, pamięci masowej i sieci, a także szereg narzędzi do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja to nie tylko ulepszenie Azure, ale kierunek, w którym podąża Microsoft, aby umożliwić rewolucję w sposobie prowadzenia firm i opracowywania nowych rzeczy.

Jak ewoluowała sztuczna inteligencja i usługi chmurowe Microsoft

Microsoft jest aktywny w dziedzinie sztucznej inteligencji od kilku dekad i jest jednym z liderów w tej dziedzinie. Wraz z rozwojem technologii takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa, firma stopniowo wprowadzała sztuczną inteligencję do swoich usług w chmurze. Takie zmiany sprawiły, że branże przeznaczają więcej funduszy na badania nad sztuczną inteligencją, przejmują lub współpracują z innymi firmami w celu zwiększenia swojej siły w zakresie sztucznej inteligencji.

Cele strategiczne

Podstawowym celem sztucznej inteligencji w połączeniu z planem przetwarzania w chmurze Microsoftu jest wyposażenie firm w narzędzia umożliwiające wykorzystanie istoty sztucznej inteligencji. Obejmuje to przybliżenie sztucznej inteligencji do przedsiębiorstwa, dzięki czemu można ją łatwo wdrożyć w wielu aplikacjach i branżach o różnych poziomach dojrzałości cyfrowej.

Główne elementy sztucznej inteligencji w architekturze chmury Microsoft

Plan usług chmurowych firmy Microsoft w zakresie sztucznej inteligencji obejmuje kilka elementów, które mają na celu poprawę wydajności i użyteczności. Te komponenty to usługi sztucznej inteligencji, platformy uczenia maszynowego, usługi kognitywne i infrastruktura obsługująca sztuczną inteligencję.

Usługi Azure AI

Azure AI Services to wciąż gotowe techniki, których deweloperzy mogą używać w swoich aplikacjach, aby uczynić je inteligentnymi, niekoniecznie będąc ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji. Usługi te obejmują:

Azure Machine Learning: Rozwiązanie parasolowe, które umożliwia użytkownikom kodowanie, trenowanie i uruchamianie modeli uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych. Obsługuje wiele frameworków i języków oraz charakteryzuje się dużą elastycznością i prostotą.
Azure Cognitive Services: Lista interfejsów API, zestawów SDK i usług, które mogą być używane przez programistę w celu dodania inteligentnej, angażującej i wykrywalnej aplikacji do systemów. Niektóre z nich są związane z wizją, językiem, mową, zarządzaniem decyzjami, a także innymi usługami.
Azure Bot Service: Środowisko programistyczne do tworzenia, szkolenia i wdrażania botów konwersacyjnych w języku naturalnym, które angażują użytkowników za pomocą tekstu, głosu lub multimediów.

Platformy uczenia maszynowego

Zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML): Funkcja ta rozszerza zadanie opracowania modelu uczenia maszynowego poprzez automatyzację kilku trywialnych zadań, a jednocześnie wspiera użytkowników w wyborze modelu i dostrajaniu hiperparametrów.
Azure Databricks: Platforma analityczna oparta na Apache Spark, która została zaprojektowana specjalnie do pracy na platformie Azure, zwiększając możliwości tworzenia aplikacji big data i sztucznej inteligencji.
Azure Synapse Analytics: Usługa analizy dużych zbiorów danych na żądanie, która obejmuje pozyskiwanie i przygotowywanie danych, hurtownie danych, zarządzanie danymi i warstwy serwowania w jednym rozwiązaniu w celu realizacji natychmiastowych zapytań dotyczących analizy biznesowej i uczenia maszynowego.

Usługi kognitywne

Usługi Azure Cognitive zapewniają sztuczną inteligencję deweloperom, którzy nie są ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego, za pośrednictwem zestawu interfejsów API RESTful.

Wizja: Wizja komputerowa i niestandardowa wizja, interfejs API twarzy i rozpoznawanie formularzy to usługi oferujące funkcje analizy obrazu i wideo.
Mowa: Funkcje takie jak zamiana mowy na tekst, zamiana tekstu na mowę, tłumaczenia mowy i rozpoznawanie mówcy w celu obsługi złożonego przetwarzania mowy.
Język: Analiza tekstu, tłumacz, QnA Maker i LUIS, usługi przetwarzania języka naturalnego pomagają w analizie tekstu, zdobywaniu wiedzy i budowaniu botów czatu.
Decision: Te interfejsy API obejmują Personalizer, Content Moderator i Anomaly Detector, które zapewniają klientom dokładniejsze decyzje.

Infrastruktura sztucznej inteligencji

Microsoft zapewnia solidną infrastrukturę sztucznej inteligencji na platformie Azure, która obejmuje:

High-Performance Computing (HPC): Azure zapewnia wydajne platformy do szkolenia modeli Deep AI, które są wyposażone w zaawansowane komponenty, takie jak procesory graficzne, układy FPGA i inne.
Superkomputer AI: Microsoft opracował jeden z największych superkomputerów sztucznej inteligencji jako część platformy Azure, do dużych obciążeń w zadaniach związanych ze sztuczną inteligencją, a także do szkolenia sztucznej inteligencji.
Edge AI: Azure IoT i Azure Stack Edge przetwarzają sztuczną inteligencję na krawędzi rzeczy i umożliwiają przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym do źródła.

Aplikacje i przypadki użycia

Sztuczna inteligencja została dodana do platformy chmurowej Microsoft, aby stworzyć różne możliwości dla różnych sektorów. Połączenie sztucznej inteligencji z platformą przetwarzania w chmurze firmy Microsoft rozszerzyło kilka możliwości, z których mogą korzystać różne sektory. Oto kilka godnych uwagi aplikacji i przypadków użycia:

Opieka zdrowotna

Włączenie sztucznej inteligencji do rozwiązań chmurowych dla służby zdrowia może podnieść jakość opieki nad pacjentem. Wykorzystanie zaawansowanych rozwiązań chmurowych w dziedzinie opieki zdrowotnej może przynieść korzyści pacjentom, ich wynikom klinicznym oraz pracom operacyjnym i badawczym. Przykłady obejmują:

Obrazowanie medyczne: Wykorzystanie chmury Azure do wsparcia procesu diagnozowania chorób na podstawie obrazów medycznych i zastosowanie usług Azure Cognitive Services for Computer Vision.
Analityka predykcyjna: Wykorzystanie sztucznej inteligencji i analityki big data z Azure Machine Learning, aby ostatecznie przewidzieć prawdopodobieństwo ponownego przyjęcia do szpitala wśród różnych pacjentów, aby pomóc w opracowaniu najlepszych mechanizmów ich leczenia.
Przetwarzanie języka naturalnego: Wykorzystanie eksploracji tekstu w EHR do analizowania ich pod kątem przydatnych informacji w celu optymalizacji wyników zdrowotnych pacjentów.

Handel detaliczny

Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym może pomóc w stworzeniu percepcji „osobistego doświadczenia zakupowego”, zautomatyzować łańcuch dostaw i zwiększyć sprzedaż. Kluczowe zastosowania obejmują

Spersonalizowane rekomendacje: Wykorzystanie sztucznej inteligencji platformy Azure do badania aktywności klientów i oferowania im odpowiednich produktów.
Zarządzanie zapasami: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania popytu i bardziej efektywnego zarządzania zapasami.
Obsługa klienta: Wykorzystanie inteligentnych interfejsów konwersacyjnych w celu skrócenia czasu obsługi klienta i zwiększenia efektywności świadczonych usług.

Finanse

Firmy finansowe mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję i technologię chmury do zarządzania ryzykiem, optymalizacji procesów i spersonalizowanej obsługi klienta. Przypadki użycia obejmują:

Wykrywanie oszustw: Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego hostowanych na platformie Azure do identyfikacji oszustw w czasie rzeczywistym.
Zautomatyzowany handel: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizowania danych rynkowych, a następnie niezależne zarządzanie transakcjami za pomocą algorytmów.
Customer Insights: Przetwarzanie nieprzetworzonych danych pochodzących od klientów przy użyciu przetwarzania języka naturalnego w celu wygenerowania znaczących informacji w celu poprawy świadczenia usług.

Produkcja

Rozwiązania chmurowe z funkcjami sztucznej inteligencji mogą wykrywać nieefektywności i linie błędów w produkcji, a jednocześnie przekształcać zapewnianie jakości i cały łańcuch dostaw. Wykorzystanie obejmuje:

Konserwacja predykcyjna: Konserwacja predykcyjna poprzez wykorzystanie IoT i zastosowanie uczenia maszynowego w szacowaniu prawdopodobieństwa awarii maszyn w określonym czasie.
Kontrola jakości: Wizja komputerowa do sprawdzania wymaganej jakości kontrolowanych produktów i obrazów obiektów.
Optymalizacja łańcucha dostaw: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy danych łańcucha dostaw w celu określenia najbardziej efektywnych sposobów przemieszczania produktów w łańcuchu dostaw i zarządzania poziomami zapasów.

Perspektywy i wyzwania na przyszłość

Microsoft wykazał spektakularny wzrost w swojej specjalizacji przetwarzania w chmurze, przygotowując się do dalszego rozwoju. Istnieje jednak kilka perspektyw i wyzwań, które należy wziąć pod uwagę:

Perspektywy na przyszłość

Zwiększone możliwości sztucznej inteligencji: Z perspektywy przyszłości, wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji, w Azure mają pojawić się bardziej wyrafinowane i dostosowane do określonych dziedzin usługi sztucznej inteligencji, dzięki czemu wykorzystanie sztucznej inteligencji ma stać się jeszcze łatwiejsze i bardziej zintegrowane z procesami biznesowymi.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji: Microsoft chce sztucznej inteligencji dla wszystkich i wszystkiego, posuwając się nawet do zapewnienia, że nawet małe i średnie firmy mogą włączyć taką technologię do swoich linii biznesowych.
Integracja z nowymi technologiami: Sztuczna inteligencja wraz z innymi rozwijającymi się technologiami, w tym 5G, IoT, łańcuchem bloków, zwiększy swój potencjał i spowoduje wiele innowacyjnych rozwiązań.

Wyzwania

Prywatność i bezpieczeństwo danych: Ochrona informacji wykorzystywanych w modelach sztucznej inteligencji jest ważnym wyzwaniem, ponieważ stają się one bardziej wrażliwe w miarę dalszego rozwoju przypadków użycia.
Etyczna sztuczna inteligencja: Istnieją różne rodzaje obaw etycznych dotyczących technologii sztucznej inteligencji, które obejmują stronnicze i niesprawiedliwe decyzje, niezdolność do wyjaśnienia ich pracy i działań, dlatego też kluczowe jest ustalenie społecznej akceptacji technologii sztucznej inteligencji.
Luka w umiejętnościach: Istnieją luki w wymaganiach dotyczących umiejętności profesjonalistów specjalizujących się w sztucznej inteligencji i nauce o danych, a ich natychmiastowe rozwiązanie nie jest łatwe, ponieważ wiąże się z inwestycjami kapitałowymi w środowisko akademickie.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja znajduje się w centrum działalności chmurowej Microsoft i przekształca chmurę Azure w inteligentną chmurę, która może przywrócić cyfrową transformację i przyspieszyć tempo prowadzenia działalności w różnych sektorach. Tak więc, dzięki planowi One Microsoft dla kompleksowych usług sztucznej inteligencji, centrów danych i podstawowej wartości odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, Microsoft jest gotowy zdominować nadchodzący okres rewolucji.

Na koniec przygotowaliśmy dla Was najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na nie

Jak Microsoft wykorzystał sztuczną inteligencję

Microsoft wykorzystał sztuczną inteligencję do ulepszenia różnych produktów i usług, w tym pakietu Microsoft Office, usług w chmurze Azure i Dynamics 365, aby poprawić doświadczenia użytkowników, produktywność i podejmowanie decyzji.

Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja oferuje liczne korzyści, w tym zwiększoną wydajność dzięki automatyzacji, ulepszone podejmowanie decyzji dzięki analizie danych oraz zwiększoną dokładność i precyzję w różnych zadaniach. Ponadto sztuczna inteligencja może zapewnić spersonalizowane doświadczenia, pomóc w diagnostyce medycznej i rozwijać autonomiczne pojazdy, wśród innych zastosowań.

Jak giganci technologiczni wykorzystują sztuczną inteligencję

Giganci technologiczni, tacy jak Google, Amazon, Facebook i Microsoft, wykorzystują sztuczną inteligencję do ulepszania różnych produktów i usług, w tym autonomicznych samochodów, rozpoznawania twarzy i przetwarzania języka naturalnego. Wykorzystują również sztuczną inteligencję do poprawy wydajności, podejmowania decyzji i doświadczeń klientów w branżach takich jak e-commerce, opieka zdrowotna i finanse.

Najnowsze narzędzia Microsoft

Microsoft wprowadził kilka nowych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, w tym Copilot dla Microsoft 365, który zwiększa produktywność, pomagając w zadaniach takich jak pisanie e-maili i propozycji, oraz Microsoft Designer, aplikacja do projektowania graficznego, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia oszałamiających postów i grafik w mediach społecznościowych. Ponadto Microsoft Edge oferuje narzędzia zakupowe oparte na sztucznej inteligencji i konfigurowalny pasek boczny do wielozadaniowości.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję

Aby skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję, organizacje powinny zidentyfikować konkretne problemy biznesowe, zebrać odpowiednie dane, wybrać odpowiednie modele i narzędzia sztucznej inteligencji oraz stale monitorować i optymalizować systemy sztucznej inteligencji. Współpraca między ekspertami z danej dziedziny a specjalistami od sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji.