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人工智能民主化:探索低代码/无代码人工智能开发工具的影响

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了解低代码/无代码 AI 工具如何使 AI 民主化,使其在各行业中易于使用并产生影响力。

DigiOps与人工智能 已成为现代时代的一支重要力量,对各个领域产生了重大影响。从供电 推荐算法 在流媒体平台上启用 自主车辆 人工智能分析大量数据、识别模式和做出明智决策的能力已经改变了医疗保健、金融、零售和制造等领域。

出现 低/无代码 平台为人工智能开发引入了可访问的替代方案。这些工具允许没有丰富编码专业知识的个人参与人工智能的开发,从而实现人工智能的民主化。低代码平台通过组装预构建的组件来提供用于设计应用程序的可视化界面,从而弥合了传统编码和拖放简单性之间的差距。相比之下,无代码工具需要零编码知识,使用户能够通过直观的界面通过配置设置、连接服务和定义逻辑来创建应用程序。

人工智能的民主化

低代码和无代码平台已经成为强大的工具,可以让没有丰富编码专业知识的个人也可以使用人工智能,从而实现人工智能的民主化。

低代码平台在传统编码和可视化开发之间架起了一座桥梁。它们具有拖放界面,允许用户设计工作流程、用户界面和逻辑,而无需深厚的编程知识。此外,它们还配备了预构建的算法和模块,例如数据连接器、API 和 机器学习 楷模。例子包括 微软电源自动化OutSystems。通过降低技术壁垒,这些平台使更多人能够为人工智能发展做出贡献。

无代码平台需要零编码知识,使用户能够通过直观的可视化界面配置设置、规则和逻辑来创建应用程序。这些平台支持快速原型设计和迭代。突出的例子包括 谷歌应用表泡沫。无代码平台允许更广泛的个人,包括商业专业人士和领域专家,使用人工智能,扩大其应用和创新。

一些人工智能工具体现了低/无代码平台的功能,展示了它们在人工智能民主化中的作用:

  • Microsoft Power Automate 可自动执行各种服务和应用程序的工作流程。
  • 谷歌自动机器学习 通过自动化特征工程和超参数调整等任务,简化了机器学习模型的创建。
  • H2O.ai 提供用于构建机器学习模型的低代码和无代码选项,特别以其 AutoML 功能而闻名。

对各行业的影响

在医疗保健领域,这些工具使专业人员能够在没有深厚技术专业知识的情况下开发诊断模型,从而增强诊断和患者护理。例如,放射科医生可以使用低代码平台构建人工智能模型来检测 X 射线异常,从而加快诊断速度并改善患者治疗结果。

在金融领域,低代码/无代码解决方案可改善欺诈检测和风险管理。银行可以使用无代码平台创建欺诈检测系统,该系统可以分析交易模式并标记可疑活动,从而保护金融交易。

通过个性化客户体验和优化供应链,零售行业受益于人工智能驱动的低/无代码工具。例如,零售商部署使用低代码/无代码工具构建的人工智能驱动的聊天机器人来与客户互动、推荐产品并有效处理查询。

在制造业中,低代码/无代码人工智能工具可简化操作和预测性维护。例如,工厂可以使用低代码工具开发的预测分析来减少停机时间。

这些行业中低代码/无代码人工智能工具的集成展示了它们的变革潜力,使先进的人工智能功能可用于各种应用程序并变得实用。

低/无代码人工智能工具的好处

低/无代码人工智能工具显着增强了可访问性、成本效益、创新和包容性。其好处简要描述如下:

  • 低/无代码工具 减少开发时间和成本 与传统的编码方法相比。简化的开发流程可以更快、更经济地完成项目,降低实施人工智能解决方案的公司的财务障碍。
  • 这些平台也有利于 快速原型设计和部署,加快创新。组织可以快速试验人工智能想法、收集反馈并迭代其解决方案。这种快速的开发周期可以加快人工智能应用程序的上市时间,使企业在适应市场需求和技术进步方面具有竞争优势。
  • 此外,低/无代码工具 弥合数字鸿沟 让非专家也能接触到人工智能。这种包容性催生了多元化、公平的技术生态系统,使更多个人和组织能够将人工智能的力量应用于各种应用。

这些好处的集体影响凸显了低/无代码人工智能工具在使先进技术更容易获得、负担得起和更具包容性方面的变革潜力。

挑战与局限

尽管低代码/无代码人工智能工具具有众多优势,但仍必须考虑一些挑战和限制。

一个重要的问题涉及使用这些平台创建的模型的质量和定制。虽然他们简化了人工智能开发,但他们可能需要帮助来有效处理高度复杂的模型,通常在浅层模型上表现最佳 神经网络 或更简单的算法。用户在定制模型架构或超参数时也可能会遇到限制,需要在易用性和模型复杂性之间取得平衡。

数据隐私和安全是其他重大挑战。组织必须确保低/无代码模型中使用的数据符合隐私法,例如 《通用数据保护条例》(GDPR)。处理医疗记录等敏感信息需要采取强有力的安全措施来防止泄露和滥用。用户在安全方面严重依赖平台提供商,导致数据容易遭受风险。定期审核、加密和安全访问控制对于减轻这些风险和维护数据完整性至关重要。

此外,对平台提供商的依赖可能会导致潜在的供应商锁定,从而导致用户变得依赖于特定平台。切换到另一个提供商可能成本高昂且复杂,用户需要对其使用的工具的底层算法有更多的控制权。因此,需要努力标准化低/无代码接口并促进互操作性来解决这个问题。这些标准可以减轻与供应商锁定相关的风险,并为用户提供对其人工智能解决方案更大的灵活性和控制力。

低/无代码人工智能工具的未来:趋势和前景

低代码/无代码人工智能工具的前景是光明的,各个领域的显着进步和更广泛采用就证明了这一点。随着人工智能研究的进展,这些平台将融入更多先进的功能,提高其复杂性和可用性。例如, 自动超参数调整 将自动优化模型参数,无需用户干预即可提高性能。此外, 生成式人工智能 可能会引入功能,为内容创建和设计等任务提供创造性的解决方案。

各行业对低代码/无代码工具的采用将会增加。组织认识到它们的价值,从而获得更广泛的接受和整合。预计将会出现更多针对医疗保健、金融和制造等行业的特定行业解决方案。的上升 公民数据科学家 没有正式数据科学背景而拥抱人工智能的专业人士将推动这一趋势,使先进人工智能技术的使用变得民主化。

此外,旨在提高劳动力技能并赋予专业人员在最大限度地发挥低代码/无代码人工智能工具潜力方面发挥基础作用的教育和培训应成为重中之重。此外,强调道德和负责任的人工智能使用将使用户做好准备,以应对道德考虑和社会影响。这些发展凸显了人工智能在未来将变得更加易于访问、集成和跨领域负责任地管理。

底线

总之,低代码/无代码人工智能开发工具正在通过让非专家也可以使用先进的人工智能来改变各个行业。这些平台为商业专业人士提供支持,提高成本效益,加速创新并促进包容性。尽管面临模型复杂性、数据安全性和平台依赖性等挑战,这些工具的未来还是充满希望的。

随着人工智能研究的进步,这些平台将变得更加复杂,推动更广泛的采用并促进更具包容性的技术生态系统。对教育和道德人工智能使用的持续重视将确保负责任和有效地利用这些变革性工具。

阿萨德·阿巴斯博士 终身副教授 在巴基斯坦伊斯兰堡 COMSATS 大学获得博士学位。 来自美国北达科他州立大学。 他的研究重点是先进技术,包括云、雾和边缘计算、大数据分析和人工智能。 阿巴斯博士在著名的科学期刊和会议上发表文章,做出了重大贡献。