新冠疫情的流行，迫使我們進(jìn)一步加大對于技術(shù)、在線(xiàn)活動(dòng)以及人工智能的依賴(lài)性。其中AI對企業(yè)而言尤其重要，其能夠大規模實(shí)現個(gè)性化服務(wù)，同時(shí)滿(mǎn)足客戶(hù)不斷提高體驗需求。 

但是，大部分企業(yè)并不具備實(shí)現AI所需要的知識或工具，甚至沒(méi)有體會(huì )到轉型為AI驅動(dòng)型企業(yè)的核心訴求。在本文中，我們將從AI部署方法角度出發(fā)，聊聊如何解決這些實(shí)際問(wèn)題。 

首先需要強調的是，雖然后文中提到的很多方法都以無(wú)代碼為重點(diǎn)，但其同樣適用于開(kāi)發(fā)人員，有助于顯著(zhù)提升開(kāi)發(fā)速度。

變革型AI

自從學(xué)習編程以來(lái)，我發(fā)現很多人都希望開(kāi)發(fā)出一種使用簡(jiǎn)單英語(yǔ)命令創(chuàng )建應用程序的工具。多年之后，伴隨著(zhù)一代雙一代代碼編寫(xiě)文本生成器與HTML標記演示，我們最終迎來(lái)了與理想最為接近的解決方案——OpenAI的GPT-3。 

GPT-3的全稱(chēng)為生成式預訓練Transformer 3，能夠利用大量數據對AI算法進(jìn)行訓練，而后利用內置知識以極低甚至趨近于零的新增訓練量在新任務(wù)中帶來(lái)驚人的性能表現。GPT-3使用大量數據訓練而成，其中包括Common Crawl與維基百科。更重要的是，這是一套由超級計算機訓練而成的模型，令人嘆為觀(guān)止的1750億個(gè)參數也使其成為迄今為止體量最大的AI模型。 

這意味著(zhù)AI算法能夠運用固有的知識，隨時(shí)針對具體任務(wù)需求做出轉變。變革型AI擁有眾多核心優(yōu)勢——與從零開(kāi)始進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)相比，其時(shí)間周期更短、實(shí)際效果也更高。此外，變革型AI還降低了人工智能技術(shù)的使用門(mén)檻，企業(yè)只需要與模型共享特定數據，即可生成適合自己的模型方案。例如，Anyline的無(wú)代碼AI訓練程序可以幫助企業(yè)構建自己的文本閱讀器解決方案（例如ID掃描儀或車(chē)牌讀取器）?？蛻?hù)只需要將自己的數據上傳至訓練程序，訓練器就會(huì )自動(dòng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )調整，借此生成定制化OCR掃描程序。 

換句話(huà)說(shuō)，用戶(hù)不需要了解系統的工作原理、應用程序中的源代碼以及具體架構。相反，他們只需要向系統提供必要的情報數據，并由AI自主進(jìn)行相應調整。 

當然，一定程度的AI知識仍然是必要的。根據Drew Conway提出的數據科學(xué)維恩圖概念，AI的開(kāi)發(fā)與實(shí)施依托于兩項重要技能：計算機科學(xué)技能，以及數學(xué)與統計學(xué)知識。如果沒(méi)有這些基礎，原本在實(shí)驗室環(huán)境中運行良好的模型很可能在處理現實(shí)問(wèn)題時(shí)遭遇失敗。 

無(wú)代碼或低代碼

另一種流行的實(shí)現方法，則是無(wú)代碼與低代碼平臺。此類(lèi)平臺能夠幫助企業(yè)通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽界面開(kāi)發(fā)應用程序。無(wú)代碼與低代碼工具將成為科技巨頭們的下一個(gè)戰斗前線(xiàn)，Amazon新近發(fā)布的Honeycode平臺就是最好的證明。這是一個(gè)總值達132億美元的市場(chǎng)，預計到2025年其總價(jià)值將進(jìn)一步提升至455億美元。 

對話(huà)式AI平臺Kore.ai首席執行官兼創(chuàng )始人Raj Koneru表示，無(wú)代碼方法具有諸多優(yōu)勢。“用戶(hù)可以輕松定制無(wú)代碼平臺以開(kāi)發(fā)應用程序。以往需要數周甚至數月才能完成的工作，現在可以在數天或者數小時(shí)內完成。” 

無(wú)代碼平臺的另一大顯著(zhù)優(yōu)勢，在于易于定制。根據Koneru的介紹，無(wú)代碼平臺允許大家“實(shí)施新邏輯，并在幾小時(shí)之內為更改做好準備。更重要的是，這類(lèi)平臺能夠盡可能對接更多參與者，幫助幾乎每一個(gè)人即時(shí)實(shí)現所需的功能，而無(wú)需費時(shí)向其他IT開(kāi)發(fā)者解釋需求與情況。” 

但無(wú)代碼平臺也有自己的缺點(diǎn)。大多數無(wú)代碼/低代碼平臺以云端為基礎，長(cháng)期使用之后必然會(huì )產(chǎn)生嚴重的供應商鎖定問(wèn)題。換言之，未來(lái)的平臺變更將極為困難且耗時(shí)。同樣的，無(wú)代碼應用程序往往只能在特定的范圍之內良好運作，而用戶(hù)一旦需要超出系統內置設定的其他功能，則會(huì )遇到困難。 

當然，也存在克服這些問(wèn)題的方法。例如，Kore.ai在直接提供拖拽開(kāi)發(fā)界面之外，也向開(kāi)發(fā)人員開(kāi)放API連接，允許他們以更大的自由空間開(kāi)發(fā)額外功能。Radial就是一套面向電子商務(wù)企業(yè)分析類(lèi)需求的AI平臺，能夠為普通用戶(hù)提供即插即用型解決方案，同時(shí)也為高級客戶(hù)準備了大量API工具。 

最佳方法

AI技術(shù)的重要性不可低估。如果無(wú)法從數據中提取價(jià)值與信息，企業(yè)將在激烈的市場(chǎng)競爭中處于劣勢。而具體采用哪種AI部署方法，則取決于您的業(yè)務(wù)需求與技術(shù)能力。在transformer學(xué)習、無(wú)代碼與低代碼平臺之間做出正確選擇，將幫助您順利實(shí)現業(yè)務(wù)目標，通過(guò)適當界面開(kāi)發(fā)應用程序，同時(shí)保證功能需求始終處于當前平臺的支持范圍之內。