人工智能对企业尤为重要，因为它可以大规模实现个性化服务，而客户对它的要求也越来越高。然而，并不是每家公司都拥有实施人工智能的知识或工具，他们也不知道他们需要什么才能成为人工智能驱动的。在这篇文章中，我将讨论这些公司有哪些选择。
需要注意的是，虽然下面描述的许多方法可以帮助非编码人员，但它们也适用于开发人员，他们可以享受他们带来的额外开发速度。
变革性人工智能
自从我学习编程以来，开发一种可以使用简单的英语命令创建应用程序的工具的想法一直在流传。许多年后，当我们看到文本生成器编写的代码和 HTML 标记的演示时，OpenAI 的 GPT-3设法非常接近这个想法。
GPT-3 代表 Generative Pre-trained Transformer 3，它展示了在大量数据上训练人工智能的想法，然后使用这些内置知识在很少或没有训练的情况下为新任务获得惊人的结果。GPT-3 使用大量数据进行训练，其中包括Common Crawl 和 Wikipedia。但更重要的是，它在超级计算机上积累了 1750 亿个参数值，使其成为迄今为止开发的最大的 AI 模型。
这使人工智能能够使用其当前的学习并将其转换为应用于其他任务。变革型人工智能有很多优势，因为与从头开始开发相比，它需要更少的训练时间并且可以领先一步。它还使人工智能更易于访问：公司只需要与模型共享他们的特定数据即可使其成为自己的。例如，Anyline的无代码 AI 培训器可帮助公司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)。客户只需将他们的数据上传到训练器，训练器会自动为他们调整神经网络以生成定制的 OCR 扫描仪。
用户不需要了解系统是如何工作的，也不需要了解应用程序的源代码和架构是什么样的——他们需要做的就是提供他们想要智能的数据，人工智能会相应地进行调整。
当然，一定程度的AI知识还是必要的。根据德鲁康威的数据科学维恩图，人工智能的有效开发和实施需要两项重要技能：黑客技能以及数学和统计知识。如果没有这些组件，公司就有可能开发出在实验室环境中运行良好但在面对现实世界的问题时失败的人工智能。
无代码或低代码
另一种流行的方法是无代码和低代码平台，它使公司能够通过简单的拖放界面开发他们的应用程序。无代码和低代码工具是科技巨头的下一个战场，亚马逊较晚进入其 Honeycode 平台就证明了这一点。我们正在关注一个 132 亿美元的市场，预计到 2025 年将达到 455 亿美元。
根据对话式人工智能平台Kore.ai的首席执行官兼创始人 Raj Koneru 的说法，无代码有很多好处。“可以轻松定制无代码平台以开发应用程序。以前通常需要几周或几个月才能完成的工作现在可以在几小时或几天内完成，”Koneru 说。这不仅缩短了上市时间，还降低了成本和对 IT 和昂贵的开发团队的依赖。
另一个好处是无代码平台很容易定制。根据 Koneru 的说法，无代码平台使您能够“实施新逻辑，并且可以在几个小时内准备好更改。” 更重要的是，它为最常使用该平台的人提供了权力。他们现在可以即时实施他们需要的东西，而无需向其他 IT 开发人员解释。
但是无代码平台也有其缺点。许多此类平台都是基于云的，从长远来看，它们往往会锁定客户。这使得在路上更换平台有问题且耗时。此外，无代码应用程序往往在其定义的边界内运行良好，但一旦用户需要超出系统内置功能的额外功能，就会陷入困境。
当然，有办法克服这些问题。例如，虽然 Kore.ai 为虚拟助手构建器提供了一个拖放界面，但它还为开发人员提供了 API 连接，这使他们可以更自由地开发额外的功能。这同样适用于径向，人工智能平台，帮助电子商务企业分析他们的客户。他们为普通用户提供即插即用的解决方案，为更高级的客户提供 API 工具。
最优方法
人工智能的重要性不可低估。如果不从数据中提取价值和信息，公司将处于竞争劣势。您采用的方法取决于您的业务需求和技术能力。在转换器学习、无代码和低代码平台之间，最佳方法是使您能够实现业务目标并提供适度的界面来开发应用程序，而不会禁止您超越平台的产品。