” AIaaS ” مخفف Artificial Intelligence as a Service (یعنی هوش مصنوعی به‌عنوان یک سرویس). این اصطلاح به خدماتی اشاره دارد که شرکت‌ها یا پلتفرم‌ها به صورت ابری (cloud-based) ارائه می‌دهند و کاربران می‌توانند بدون نیاز به پیاده‌سازی و ایجاد زیرساخت‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی، از قابلیت‌های آن استفاده کنند.
قدرت هوش مصنوعی در machine learning و پردازش‌های مشابه، باعث افزایش سرعت و کارایی در این فرآیندها می‌شود و می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها در کسبوکارها شود.
کاربردهای رایج AIaaS:
پردازش زبان طبیعی (NLP) مثل ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها یا تحلیل احساسات
تشخیص تصویر و ویدئو (مثلاً تشخیص چهره یا اشیاء در تصاویر)
تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌ها (مثل پیش‌بینی فروش، رفتار مشتری و غیره)
سیستم‌های توصیه‌گر (مثل پیشنهاد فیلم یا محصول)
اتوماسیون فرآیندها با RPA و AI
مثال‌هایی از کاربردهای AIaaS:
- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
یک فروشگاه آنلاین می‌خواهد افکار مشتری ها در خصوص محصولاتی که ارائه می شود را بررسی کند، با استفاده از AIaaS ، نظرات کاربران تحلیل می شود (بطورمثال مشخص می‌شود که ۸۰٪ نظرات راجع به محصولی مثبت بوده است). - تشخیص تصویر
اپلیکیشنی مثل Google Photos می‌تواند با AIaaS تصاویر رو تحلیل کند. - چت‌بات هوشمند
یه شرکت پشتیبانی مشتریان، می‌تواند با استفاده از AIaaS یک چت‌بات ایجاد کند تا سوالات کاربران رو به صورت خودکار پاسخ دهد. - تبدیل صدا به متن
ساخت نرم‌افزارهای زیرنویس‌گذاری خودکار.
محدودیت‌ها و چالش‌ها
- امنیت داده ها
از آنجا که داده‌ها به‌شکل آنلاین ذخیره و پردازش می‌شوند، احتمال دسترسی غیرمجاز به آن‌ها یا هک شدن اطلاعات وجود دارد. این موضوع به ویژه در زمانی که داده‌های حساس یا شخصی در حال پردازش باشند، اهمیت بیش‌تری پیدا می‌کند. برای مقابله با این چالش، استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته رمزنگاری و احراز هویت چندعاملی (MFA) ضروری است. همچنین، انتخاب یک ارائه‌دهنده زیرساخت ابری معتبر و مطمئن مانند ابراکلود که خدمات امنیتی گسترده‌ای مانند فایروال‌های پیشرفته، حفاظت از داده‌ها را ارائه دهد، می‌تواند به کاهش ریسک‌ها کمک کند. - حریم خصوصی
بسیاری از کسبوکارها نگرانند که استفاده از هوش مصنوعی در پردازش داده‌ها ممکن است به نقض حریم خصوصی افراد منجر شود، به‌ویژه زمانی که داده‌های شخصی و حساس در معرض خطر قرار گیرند.برای حفظ حریم خصوصی، باید از روش‌های پیشرفته پردازش داده‌ها استفاده کرد که به‌طور خودکار از اطلاعات حساس حذف یا آن‌ها را ناشناس‌سازی کنند. همچنین، قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها مانند (GDPR) باید در تمامی مراحل تحلیل داده‌ها رعایت شوند تا از خطرات قانونی و اخلاقی جلوگیری شود. - وابستگی به ارائه‌دهنده سرویس
اگر API قطع یا هزینه ها تغییر کند، ممکن است که مشکل ساز شود از این رو پیشنهاد می شود که از خدمات مشاوره و پشتیبانی فنی متخصصین بهره‌مند شوند و از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده استفاده کنند که محیط کاربری ساده‌تری دارند و به‌راحتی با سیستم‌های موجود ادغام می‌شوند. همچنین، استفاده از پلتفرم‌های ابری که از پیش مدل‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی آماده دارند، می‌تواند فرآیند تحلیل داده‌ها را تسهیل کند.
مزایای AIaaS:
- کاهش هزینه‌ها (نیازی به زیرساخت فیزیکی یا تیم بزرگ نیست)
- مقیاس‌پذیری بالا (پردازش بالای حجم داده‌ها امکان پذیر است اما نیازمند زیرساخت‌های قدرتمند و بهینه برای عملکردی بدون کاهش کارایی و سرعت است)
- دسترسی به مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و به‌روز (شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان بتوانند از قابلیت‌های هوش مصنوعی بدون اینکه خودشون مدلی بسازند یا زیرساخت فراهم کنند، استفاده کنند. دقیقاً مثل زمانی که به‌جای نصب برنامه روی کامپیوتر، از نسخه آنلاین استفاده می کنیم).
شرکت‌های بزرگی مثل Google، Amazon، Microsoft، IBM و غیره، مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند،این مدل ها را روی سرور خود نگهداری کرده و سپس به کاربران اجازه می‌دهند از طریق API (رابط برنامه‌نویسی) به این مدل‌ها وصل شده و استفاده نمایند.
نمونه‌هایی از ارائه‌دهندگان AIaaS:
Google Cloud AI
گوگل کلاد مجموعه‌ای از خدمات و ابزارهای سرویس‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. این پلتفرم به توسعه دهندگان و سازمان ها امکان می دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را ایجاد، آموزش داده و مستقر کنند و همچنین از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی استفاده کنند.
از ویژگی‌های کلیدی :Google Cloud AI Vertex AI: پلتفرمی یکپارچه برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های هوش مصنوعی، ارائه APIهای متنوع برای تحلیل ویدئو و تصویر، تشخیص گفتار و پردازش چندزبانه و امکان ایجاد و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی مولد با ویژگی‌های پیشرفته، با تمرکز بر امنیت، حریم خصوصی و تطابق با مقررات سازمانی را نام برد.
Amazon Web Services
AWS یکی از معتبرترین پلتفرم‌ها برای تحلیل داده‌های ابری است که می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت پردازش و بینش‌های ارزشمندی از آن‌ها استخراج کند و از سرویس هایی نظیر Rekognition (الگوریتم های مختلف برای تشخیص، شناسایی و تحلیل چهره ها در تصویر)، Polly (برای تبدیل متن به گفتار)، Lex (چت‌بات‌ها) و… استفاده می شود.
Microsoft Azure AI
یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌های هوش مصنوعی ابری (AIaaS) هست که توسط مایکروسافت توسعه داده شده و در بستر Azure Cloud ارائه می‌شود. این پلتفرم ابزارها، مدل‌ها و APIهای متنوعی برای پیاده‌سازی پروژه‌های AI در هر سطحی – از مبتدی تا پیشرفته – فراهم می‌کند.
قابلیت‌های اصلی Microsoft Azure AI، Azure Cognitive Services (سرویس‌های شناختی)، مجموعه‌ای از APIهای آماده برای استفاده از AI بدون نیاز به کدنویسی پیچیده، ساخت چت‌بات‌های پیشرفته با ترکیب Azure Bot Framework و Cognitive Services (مثلاً برای استفاده در سایت‌ها، تیم‌های پشتیبانی و تلگرام ). مایکروسافت مدل‌های پیشرفته OpenAI مثل GPT-4 را از طریق Azure قابل استفاده کرده، یعنی می‌توان از قدرت ChatGPT در زیرساخت مایکروسافت حتی برای اپلیکیشن‌های سازمانی بهره برد.
IBM Watson
یکی از قدیمی‌ترین و معروف‌ترین پلتفرم‌های هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس (AIaaS) هست که توسط شرکت IBM توسعه داده شده است. این پلتفرم به‌صورت خاص برای سازمان‌ها و کسب‌وکارهایی طراحی شده که می‌خواهند از AI در سطح حرفه‌ای، امن و مقیاس‌پذیر استفاده کنند. قابلیت‌های اصلی IBM Watson AI پردازش زبان طبیعی (NLP)، گفتگو و چت‌بات (Watson Assistant)، تحلیل متن و اسناد (Watson Discovery)، قابلیت‌های بینایی کامپیوتری (Visual Recognition): شناسایی اشیاء، صحنه‌ها یا متن در تصاویر است.
DataRobot
یک پلتفرم جامع هوش مصنوعی که فرآیند ساخت، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. این پلتفرم با ارائه ابزارهای متنوع، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا راه‌حل‌های AI را با اطمینان توسعه داده و در عملیات خود به کار گیرند.
موارد استفاده از DataRobot در صنایع مختلفی مانند خدمات مالی، بهداشت و درمان، تولید و بخش عمومی برای کاربردهایی نظیر پیش‌بینی فروش، تشخیص تقلب، بهبود خدمات مشتری و بهینه‌سازی زنجیره تأمین به کار گرفته می‌شود.
از مزایای استفاده از DataRobot می توان سرعت در توسعه مدل‌ها با خودکارسازی فرآیندها، دسترسی به الگوریتم‌های متنوع و امکان همکاری بین تیم‌های مختلف با ارائه فضای کاری مشترک را نام برد.
تحولات جهانی ناشی از AIaaS:
- شتاب در دیجیتال‌سازی:سازمان‌ها سریع‌تر از همیشه به سمت خودکارسازی و دیجیتال‌سازی فرآیندها رفته، چون دیگه لازم نیست همه‌چیز از اول ایجاد شود.
- ایجاد فرصت برای نوآوری:استارتاپ‌ها می توانند با استفاده از AIaaS ، محصولات خلاقانه‌تری ایجاد کنند بدون اینکه نیاز به تیم تحقیقاتی بزرگ داشته باشد.
- تغییر در مدل‌های کسب‌وکار:بسیاری از شرکت‌ها حالا به جای فروش یک محصول سنتی، سرویس‌های هوشمند و مبتنی بر داده ارائه می‌دهند (مثل سیستم‌های پیشنهادگر یا چت‌بات‌های هوشمند).
- گسترش هوش مصنوعی در زندگی روزمره:از اپلیکیشن‌های موبایل گرفته تا سیستم‌های شهری هوشمند، AIaaS باعث شده AI وارد بخش‌هایی شوند که تا چند سال پیش دست‌نیافتنی بودند.
- پیشرفت در علوم داده و تصمیم‌گیری:کسبوکارها حالا با داده‌های خودشون هوشمندانه‌تر رفتار می‌کنند، چون تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌ها با AIaaS خیلی دقیق و قابل‌دسترس است.
AIaaS یکی از تحولات کلیدی دنیای فناوری در دهه اخیر بوده که با democratizing (همگانی کردن) دسترسی به هوش مصنوعی، باعث شده حتی کسب‌و‌کارهای کوچک و متوسط هم بدون نیاز به دانش تخصصی یا زیرساخت گران‌قیمت، از قدرت AI بهره‌مند شوند.
در مجموع، AIaaS نه تنها یک ابزار تکنولوژی، بلکه یک نیروی تحول‌آفرین است که چهره‌ی اقتصاد، صنعت، آموزش، سلامت و حتی سیاست را تغییر می‌دهد.
