Стратегия Microsoft в области облачных вычислений

Искусственный интеллект — одна из основ современных технологий, и он играет важную роль, когда речь идет о применении облачных вычислений. Один из технологических гигантов, компания Microsoft, успешно решила эту проблему и внедрила искусственный интеллект в свой основной бизнес — облачные вычисления, где он сделал сервисы более интеллектуальными, гибкими и простыми в использовании. В этой статье рассматривается значение искусственного интеллекта в программе, предлагаемой Microsoft, и возможности дальнейшего развития этой системы.

Обзор облачных вычислений Microsoft и подхода к искусственному интеллекту

Azure — это сервис облачных вычислений Microsoft, который является одним из самых крупных и популярных облачных решений в настоящее время. Он может похвастаться целым рядом услуг для компьютеров, систем хранения данных и сетей, а также множеством инструментов для искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект — это не просто усовершенствование Azure, а направление, в котором движется Microsoft, чтобы совершить революцию в управлении компаниями и разработке новых вещей.

Как развивался искусственный интеллект и облачные сервисы Microsoft

Компания Microsoft уже несколько десятилетий активно работает в области искусственного интеллекта и является одним из лидеров в этой сфере. По мере совершенствования таких технологий, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, компания постепенно внедряет искусственный интеллект в свои облачные сервисы. Такие изменения привели к тому, что компания вкладывает больше средств в исследования в области искусственного интеллекта, приобретает или заключает партнерские соглашения с другими компаниями с целью усиления своих возможностей в области искусственного интеллекта.

Стратегические цели

Основная цель искусственного интеллекта, сконцентрированная в плане облачных вычислений Microsoft, заключается в том, чтобы предоставить предприятиям инструменты для использования преимуществ искусственного интеллекта. Это включает в себя приближение искусственного интеллекта к предприятию, что делает его легко реализуемым в многочисленных приложениях и отраслях с разным уровнем цифровой зрелости.

Основные элементы искусственного интеллекта в облачной архитектуре Microsoft

План облачных сервисов Microsoft с искусственным интеллектом включает в себя несколько элементов, направленных на повышение производительности и удобства использования. Этими элементами являются сервисы искусственного интеллекта, платформы машинного обучения, когнитивные сервисы и инфраструктура, поддерживающая искусственный интеллект.

Сервисы искусственного интеллекта Azure

Сервисы Azure AI Services — это готовые технологии, которые разработчики могут использовать в своих приложениях, чтобы сделать их интеллектуальными, не будучи при этом экспертами в области искусственного интеллекта. К этим службам относятся:

• Azure Machine Learning: Комплексное решение, позволяющее пользователям создавать, обучать и запускать модели машинного обучения для больших данных. Оно поддерживает множество фреймворков и языков, обладает большой гибкостью и простотой.
• Azure Cognitive Services: Список API, SDK и сервисов, которые могут быть использованы разработчиком для добавления интеллектуальных, увлекательных и открываемых приложений в системы. Некоторые из них связаны со зрением, языком, речью, управлением решениями, а также другими сервисами.
• Azure Bot Service: Среда разработки для создания, обучения и развертывания разговорных ботов на естественном языке, которые привлекают пользователей с помощью текста, голоса или мультимедиа.

Платформы машинного обучения

• Автоматизированное машинное обучение (AutoML): Эта функция облегчает задачу разработки модели машинного обучения за счет автоматизации нескольких тривиальных задач и в то же время поддерживает пользователей при выборе модели и настройке гиперпараметров.
• Azure Databricks: Аналитическая платформа на базе Apache Spark, разработанная специально для работы в Azure и расширяющая возможности разработки приложений для работы с большими данными и искусственным интеллектом.
• Azure Synapse Analytics: Аналитическая служба больших данных по требованию, объединяющая в себе слои сбора и подготовки данных, хранилища данных, управления данными и обслуживания в единое решение для мгновенного выполнения запросов бизнес-аналитики и машинного обучения.

Когнитивные службы

Службы Azure Cognitive предоставляют возможности искусственного интеллекта разработчикам, не являющимся экспертами в области машинного обучения, с помощью набора RESTful API.

• Видение: Компьютерное зрение и пользовательское зрение, Face API и распознаватель форм — это службы, предлагающие функции анализа изображений и видео.
• Речь: Такие функции, как преобразование речи в текст, преобразование текста в речь, перевод речи и распознавание диктора, поддерживают сложную обработку речи.
• Язык: Анализ текста, переводчик, QnA Maker и LUIS, сервисы обработки естественного языка помогают анализировать текст, получать знания и создавать чат-боты.
• Решение: Эти API включают Personalizer, Content Moderator и Anomaly Detector, которые обеспечивают более точные решения для клиентов.

Инфраструктура искусственного интеллекта

Microsoft предоставляет надежную инфраструктуру искусственного интеллекта в Azure, которая включает в себя:

• Высокопроизводительные вычисления (HPC): Azure предоставляет мощные и эффективные платформы для обучения моделей глубокого искусственного интеллекта, оснащенные такими сложными компонентами, как GPU, FPGA и другие.
• Суперкомпьютер искусственного интеллекта: Microsoft разработала один из крупнейших суперкомпьютеров для искусственного интеллекта в составе Azure, предназначенный для интенсивных рабочих нагрузок в задачах, связанных с искусственным интеллектом, а также для обучения искусственному интеллекту.
• Edge AI: Azure IoT и Azure Stack Edge обрабатывают данные искусственного интеллекта на границе вещей и позволяют обрабатывать данные в режиме реального времени, не выходя за пределы источника.

Приложения и сценарии использования

Искусственный интеллект был добавлен в облачную платформу Microsoft, чтобы сформировать различные возможности для различных секторов. Сочетание искусственного интеллекта с платформой облачных вычислений Microsoft расширило ряд возможностей, которые могут быть доступны для различных отраслей. Вот несколько наиболее заметных приложений и примеров использования:

Здравоохранение

Включение искусственного интеллекта в облачные решения для здравоохранения может повысить качество обслуживания пациентов. Использование передовых облачных решений в сфере здравоохранения может принести пользу пациентам, их клиническим результатам, а также оперативной и исследовательской работе. Примеры включают:

• Медицинская визуализация: Использование облака Azure для поддержки процесса диагностики заболеваний по медицинским изображениям и применение когнитивных служб Azure для компьютерного зрения.
• Прогнозирующая аналитика: Использование искусственного интеллекта и аналитики больших данных с помощью Azure Machine Learning для прогнозирования вероятности повторной госпитализации различных пациентов с целью разработки оптимальных механизмов их лечения.
• Обработка естественного языка: Использование интеллектуального анализа текста в электронных медицинских картах для анализа их на предмет полезной информации для оптимизации состояния здоровья пациентов.

Розничная торговля

Искусственный интеллект в розничной торговле может помочь создать ощущение «личного опыта покупок», автоматизировать цепочку поставок и увеличить продажи. Основные возможности использования включают:

• Персонализированные рекомендации: Использование возможностей искусственного интеллекта платформы Azure для изучения активности покупателей и предложения им соответствующих товаров.
• Управление запасами: Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования спроса и более эффективного управления приобретением запасов.
• Обслуживание клиентов: Использование интеллектуальных разговорных интерфейсов для сокращения времени работы службы поддержки клиентов и повышения эффективности обслуживания.

Финансы

Финансовые компании могут использовать искусственный интеллект и облачные технологии для управления рисками, оптимизации процессов и индивидуального обслуживания клиентов. Примеры использования включают:

• Обнаружение мошенничества: Использование моделей машинного обучения, размещенных в Azure, для выявления мошенничества в режиме реального времени.
• Автоматизированная торговля: Использование искусственного интеллекта для анализа рыночных данных, а затем самостоятельное управление сделками с помощью алгоритмов.
• Customer Insights: Обработка исходных данных, поступающих от клиентов, с помощью обработки естественного языка для получения значимой информации, необходимой для улучшения качества обслуживания.

Производство

Облачные решения с возможностями искусственного интеллекта позволяют выявлять неэффективность и сбои в производстве, а также трансформировать контроль качества и всю цепочку поставок. Применение включает в себя:

• Предиктивное обслуживание: Предиктивное обслуживание с помощью IoT и применения машинного обучения для оценки вероятности выхода машин из строя в определенное время.
• Контроль качества: Компьютерное зрение для проверки требуемого качества проверяемых продуктов и изображений объектов.
• Оптимизация цепочки поставок: Использование искусственного интеллекта для анализа данных о цепочке поставок с целью определения наиболее эффективных способов перемещения товаров по цепочке поставок и управления уровнем запасов.

Перспективы и задачи на будущее

Компания Microsoft демонстрирует впечатляющий рост специализации облачных вычислений и готовится к дальнейшему развитию. Однако есть несколько перспектив и проблем, которые необходимо учитывать:

Перспективы на будущее

• Расширение возможностей искусственного интеллекта: В будущем, по мере развития технологий искусственного интеллекта, в Azure появятся более сложные и адаптированные к определенным областям сервисы искусственного интеллекта, что позволит еще больше упростить использование искусственного интеллекта и интегрировать его в бизнес-процессы.
• Демократизация искусственного интеллекта: Microsoft стремится к тому, чтобы искусственный интеллект был доступен всем и каждому, и делает все возможное, чтобы даже малые и средние компании могли внедрять такие технологии в свою деятельность.
• Интеграция с развивающимися технологиями: Интеграция искусственного интеллекта с другими развивающимися технологиями, включая 5G, IoTs, block chain, повысит его потенциал и приведет к множеству инновационных разработок.

Проблемы

• Конфиденциальность и безопасность данных: Защита информации, используемой в моделях искусственного интеллекта, является важной задачей, поскольку она становится все более уязвимой по мере дальнейшего развития сценариев использования.
• Этичность искусственного интеллекта: Существуют различные виды этических проблем, связанных с технологиями искусственного интеллекта, включая предвзятые и несправедливые решения, неспособность объяснить свою работу и действия, поэтому очень важно установить социальную приемлемость технологий искусственного интеллекта.
• Пробелы в квалификации: существуют пробелы в квалификации профессионалов, специализирующихся на искусственном интеллекте и науке о данных, и их нелегко устранить сразу, поскольку это требует капитальных вложений в академические учреждения.

Резюме

Искусственный интеллект занимает центральное место в облачном бизнесе Microsoft и превращает облако Azure в умное, интеллектуальное облако, способное вернуть власть цифровой трансформации и ускорить темпы развития бизнеса в различных отраслях. Таким образом, благодаря плану One Microsoft по предоставлению комплексных услуг искусственного интеллекта, центрам обработки данных и основной ценности — ответственному подходу к искусственному интеллекту — Microsoft готова к доминированию в грядущий период революции.

В заключение мы подготовили для вас наиболее часто задаваемые вопросы и ответы на них

Как Microsoft использовала искусственный интеллект

Microsoft использовала искусственный интеллект для улучшения различных продуктов и услуг, включая Microsoft Office, облачные сервисы Azure и Dynamics 365, чтобы повысить удобство работы, продуктивность и эффективность принятия решений.

Преимущества искусственного интеллекта

Искусственный интеллект предлагает множество преимуществ, включая повышение эффективности за счет автоматизации, улучшение процесса принятия решений благодаря анализу данных, а также повышение точности и аккуратности при выполнении различных задач. Кроме того, искусственный интеллект может обеспечить персонализированный опыт, помочь в медицинской диагностике и продвинуть автономные транспортные средства, среди прочих применений.

Как технологические гиганты используют искусственный интеллект

Такие технологические гиганты, как Google, Amazon, Фейсбук и Microsoft, используют искусственный интеллект для улучшения различных продуктов и услуг, в том числе для создания самоуправляемых автомобилей, распознавания лиц и обработки естественного языка. Они также используют искусственный интеллект для повышения эффективности, принятия решений и улучшения качества обслуживания клиентов в таких отраслях, как электронная коммерция, здравоохранение и финансы.

Новейшие инструменты Microsoft

Microsoft представила несколько новых инструментов с искусственным интеллектом, включая Copilot для Microsoft 365, который повышает продуктивность работы, помогая выполнять такие задачи, как написание электронных писем и предложений, и Microsoft Designer, приложение для графического дизайна, использующее искусственный интеллект для создания потрясающих постов и графики в социальных сетях. Кроме того, в Microsoft Edge есть инструменты для покупок с искусственным интеллектом и настраиваемая боковая панель для многозадачности.

Как использовать искусственный интеллект

Чтобы эффективно использовать искусственный интеллект, организации должны определить конкретные бизнес-проблемы, собрать необходимые данные, выбрать подходящие модели и инструменты искусственного интеллекта, а также постоянно контролировать и оптимизировать системы искусственного интеллекта. Для успешного внедрения искусственного интеллекта очень важно сотрудничество между экспертами в данной области и специалистами по искусственному интеллекту.