人工智能大众化：以人工智能赋能大众
将人工智能研究成果推广到更广泛的用户群体，包括没有专门AI技能的个人，被称为“AI大众化”。IBM、亚马逊、Facebook、微软和谷歌等在人工智能领域拥有大量投资的大公司，正在推动这一趋势，以促进其发展和普及。
人工智能的创造传统上需要大量的时间、金钱和资源，如专业知识和处理能力。人工智能大众化意味着通过提供平易近人的工具和资源来简化创造过程，如现成的算法、清晰的用户界面和高性能的云计算平台。这些支持的存在使得没有专业知识的内部开发人员能够生成自己的机器学习应用程序和其他AI技术。
人工智能——下一个数字化前沿
人工智能正在影响全球文化和社会的方方面面，通常被视为下一个数字化前沿。人工智能是一个快速发展的业务，预计将显著改变全球劳动力和经济格局。在过去的几十年里，我们已经看到了人工智能领域的巨大发展和成就。全球人工智能市场预计将在2021年至2025年间增长764.4亿美元，以21%的复合年增长率扩张。凭借其改变我们文明的潜力，人工智能今天被认为是一项革命性的技术，也是迈向未来的一大步。
人工智能大众化的益处
- 降低入门门槛：通过AI大众化，降低了个人和组织的入门门槛。任何人都可以开始使用公开可用的技术和数据在云基础设施上测试和构建AI模型。可以采用AI的企业和用户越多，带来的好处就越多。
- 整体业务升级/改进：通过使业务和技术更加紧密地结合在一起，人工智能大众化在两者之间建立了牢固的联系。虽然大多数人认为人工智能仅仅是关于技术，但人工智能大众化更多的是关于业务成果。
- 社会变革：随着对人工智能的理解和使用的不断增长，医疗保健、执法等社会问题，以及气候变化等全球挑战都将得到改善。
- 自动化程度提高：根据Gartner的预测，随着AI变得更容易获得，大多数工具将实现自动化，从而实现更高水平的自助服务。因此，自动化将释放任何企业的可能性。
实施AI解决方案的挑战
世界上最强大的公司，包括谷歌、微软、亚马逊、Facebook等，拥有大量数据，并且擅长使用人工智能来分析这些数据。然而，只有少数企业将人工智能用于其主要业务。根据MMC Ventures的一项研究，在欧洲接受调查的2830家初创企业中，只有60%的企业利用人工智能作为其价值主张的一部分。如果将初创企业和成熟企业也计算在内，这个数字还会更低。虽然这似乎出乎意料，但这是真的。这是因为执行AI解决方案需要广泛的复杂能力。
图表 1
图表 2
人工智能大众化的举措
1400年代印刷机的发明是大众化的第一步，它使几乎每个人都能轻松获取信息。由于由此产生的信息爆炸，每个人都能够开始学习。如今，许多企业都在使用AI技术并对其成果表示赞赏。人工智能大众化已被微软、谷歌和IBM等大型IT公司采纳为主要目标。
- 微软的人工智能大众化战略：微软制定了一项雄心勃勃且全面的计划，旨在消除人工智能(AI)的精英主义，并使所有人都能使用它。微软正在通过以下概述的四点来实现人工智能大众化的目标：
- 利用人工智能来改变人们与环境计算互动的方式。
- 将智能融入我们每天在任何设备上、任何时间使用的每个程序中。
- 使其产品中包含的认知功能可供所有全球应用程序开发人员使用。
- 构建人工智能超级计算机，这是目前最强大的计算机，并确保地球上的每个人都可以通过云访问它，以便他们都可以利用其力量并解决人工智能难题。
- FAIR-Forward项目：德国经济合作与发展部正在资助德国的“FAIR-Forward-人人享有的人工智能”项目。该项目的目标是为所有用户提供AI技术的可访问性、本地化培训数据和开放的学术材料，以促进在全球范围内采用更开放、全面和可持续的AI方法。FAIR Forward项目的共同负责人Lea和Balthas认为，AI可以通过消除社会包容和人类发展障碍来带来有益的改进。他们表示，人工智能有可能发展成为一项改变游戏规则的技术，它将加速全球数字革命，并加速实现可持续发展目标。
- H2O.ai项目：H2O.ai项目是一个开源机器学习平台，有助于创建智能应用程序。该平台正在推动努力，以使所有人都可以使用AI。通过确保轻松访问AI，H20.ai提供学术课程，从而使AI领域的学生能够获得力量，从而影响高等教育的未来。
人才是扩展人工智能的最大障碍
由于以下因素，使用开源生态系统和超大规模企业AI平台公司都面临人才短缺：
- 由于其能够使用户利用迁移学习，TensorFlow、Scikit-learn和Keras等开源机器学习框架的需求量很大。
- 由于缺乏领域专业知识和行业背景，SAP Leonardo、Salesforce Einstein、Amazon SageMaker、Azure Machine Learning和Microsoft Cognitive Services等平台上的认证人员对项目准备不足。
大众化克服人才问题
- 数据大众化：让公司各地的业务用户访问数据是人工智能大众化的第一步。这将帮助他们更加熟悉数据结构、评估数据和分析数据。
- 数据素养和人工智能：下一个阶段是支持那些帮助业务用户全面了解人工智能、理解人工智能系统的后果以及成功地与它们互动的项目。
- 低代码/无代码自助服务工具：为了使业务用户无需编写冗长的代码即可安装ML模型，组织还应投资于以拖放方式提供预构建组件和构建块的解决方案。
- 自动机器学习 (AutoML)：应由企业使用，以自动执行ML工作流程，包括模型训练过程的某些或所有组件，包括特征工程、特征选择、算法选择和超参数优化。
结论
得益于人工智能大众化，人工智能不再是人工智能专家的专属领域。相反，对于那些具有各种职责、能力以及不同创造力和智力水平的人来说，它很容易使用。想象一下，在一个每个人都可以公开访问AI培训、AI技术和AI数据的世界里，甚至小型农民也使用AI驱动的应用程序来实时检测多种作物疾病。人工智能大众化所预期的就是这种假设的场景。因此，现在采取行动以防止少数科技巨头控制和访问人工智能至关重要。相反，所有企业都必须在各个方面为自己和客户取得重大成果。
总之，人工智能无疑是未来的技术，并且随着它变得越来越普及，它将消除当前存在的任何社会包容和人类发展障碍。因此，为了充分利用AI，必须让所有人都能访问它。毫无疑问，人工智能需要大众化，因为它将赋予个人和组织更大的权力。为了确保人工智能驱动的世界保持稳定，需要一个制衡系统，就像在人类民主制度中一样。
作者：Sonu Kumar Sah