COVID-19大流行迫使我们进一步增加对技术、在线活动和人工智能的依赖。其中，人工智能对企业尤为重要，它可以大规模实现个性化服务，同时满足客户不断提升体验的需求。然而，大多数企业不具备实现人工智能所需的知识和工具，甚至不具备向人工智能驱动型企业转型的核心诉求。在这篇文章中，我们将从AI部署方式的角度来谈谈如何解决这些实际问题。首先要强调的是，虽然后文中提到的很多方法都专注于无代码，但它们也适用于开发人员，可以帮助显着提高开发速度。变革性人工智能自从学习编程以来，我看到很多人都想开发一种工具，可以使用简单的英语命令创建应用程序。多年后，随着一代又一代的代码编写文本生成器和HTML标记演示，我们终于迎来了最接近理想的解决方案——OpenAI的GPT-3。GPT-3的全称是generativepre-trainingTransformer3，可以利用大量数据训练AI算法，然后利用内置的知识在新任务中带来惊人的性能，性能非常低甚至接近于零新的训练量。GPT-3使用大量数据进行训练，包括CommonCrawl和维基百科。更重要的是，这是一组由超级计算机训练出来的模型，惊人的1750亿个参数也使其成为迄今为止最大的AI模型。这意味着人工智能算法可以利用固有知识，根据特定任务需求随时做出改变。变革性AI具有许多核心优势——与从头开发模型相比，时间更短，对现实世界的影响更大。此外，TransformationalAI也降低了人工智能技术的使用门槛。企业只需要与模型共享特定的数据，就可以生成适合自己的模型解决方案。例如，Anyline的无代码AI培训计划可以帮助企业构建自己的文本阅读器解决方案（例如ID扫描仪或车牌阅读器）。客户只需将自己的数据上传到训练程序中，训练器会自动调整神经网络生成定制化的OCR扫描程序。也就是说，用户不需要知道系统是如何工作的，应用程序中的源代码，以及具体的架构。相反，他们只需向系统提供必要的情报数据，人工智能就会自动做出相应调整。当然，一定程度的人工智能知识仍然是必要的。根据DrewConway提出的数据科学维恩图概念，人工智能的开发和实施依赖于两项重要技能：计算机科学技能，以及数学和统计学知识。如果没有这些基础，在实验室环境中运行良好的模型在处理现实世界问题时可能会失败。无代码或低代码另一种流行的实现方法是无代码或低代码平台。此类平台可帮助企业通过简单的拖放界面开发应用程序。无代码和低代码工具将成为科技巨头的下一个战场，亚马逊新发布的Honeycode平台就是明证。这是一个价值132亿美元的市场，预计到2025年将进一步增长到455亿美元。对话式AI平台Kore.ai的首席执行官兼创始人RajKoneru表示，无代码方法有很多优势。“用户可以轻松自定义无代码平台来开发应用程序。过去需要数周甚至数月的工作现在可以在几天或几小时内完成。”无代码平台的另一个显着优势是易于定制。根据Koneru的说法，无代码平台允许人们“在几个小时内实施新逻辑并为变化做好准备。更重要的是，这样的平台可以连接尽可能多的参与者，帮助几乎每个人实时实施所需的功能无需花时间向其他IT开发人员解释需求和情况。”但无代码平台也有其弊端，大部分无代码/低代码平台都是基于云端的，长期使用后不可避免地会产生严重的供应商锁定问题，换句话说，未来的平台变更将极其困难和耗时。同样，无代码应用程序往往只能在一定范围内运行良好，用户在需要超出系统内置设置的功能时会遇到困难。当然，有一些方法可以克服这些问题。例如，另外除了直接提供拖拽式开发界面，Kore.ai还开放API连接给开发者，让开发者可以更自由地开发附加功能，Radial是一个针对电商企业分析需求的AI平台，可以提供为普通用户提供即插即用的解决方案，也为高级客户准备了大量的API工具。数据，企业将在激烈的市场竞争中处于劣势。使用哪种AI部署方法取决于您的业务需求和技术能力。在Transformer学习、无代码和低代码平台之间做出正确的选择，将帮助您成功实现业务目标，通过合适的接口开发应用程序，同时确保功能需求始终在当前的支持范围内平台。
