软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务，但是人工智能即服务呢？！
如今，大多数公司都使用某种“即服务”来获得收费服务，以便他们可以专注于自己的核心业务。
但 AIaaS 相对较新，它的出现是由于人工智能在 IT 行业的日益普及。
国际数据公司预测，到 2021 年底，75%的商业企业应用程序将使用人工智能。
这意味着企业需要尽快将人工智能解决方案整合到他们的业务和生产战略中。
但人工智能并不便宜！那么如何做到这一点呢？解决方案是人工智能即服务！
首先，让我们看看什么是人工智能即服务。
什么是人工智能即服务？
如今，几乎所有公司都希望使用人工智能来改善他们的业务，毕竟，公司可以使用人工智能和数据分析来更好地了解他们的目标受众，自动化他们的一些生产，根据市场需求创造更好的产品等，所有这些都反过来增加了公司的盈利能力转弯使他们比竞争对手更具优势，毕竟，大多数情况下的底线是利润！
然而，在过去很长一段时间里，企业需要在人工智能上投入大量资金才能获得这种利润，人工智能机器贵，熟悉人工智能的程序员贵，更稀有，又找不到好的数据！
虽然这对于大型跨国公司来说不是什么大不了的事，但对于中小型公司来说却是非常困难的，但是云服务的普及和进步让一切变得更加容易，现在，公司可以从第三方供应商处访问 AI 软件，根据继承人的自定义要求进行一些更改，开始以更少的初始投资获得人工智能和数据分析的好处。
这就是人工智能即服务的力量！AIaaS 是许多不想从头开始构建、测试和实施其人工智能系统的中小型公司的解决方案。这些公司无需成为数据和机器学习专家，就可以专注于其核心业务并从人工智能中获得附加值，因此，他们在使用 AIaaS 降低投资风险的同时获得了增加的利润，这是一个双赢的局面！
哪些供应商提供人工智能即服务？
让我们看看提供人工智能即服务的供应商。
1. 亚马逊网络服务（AWS）
Amazon Web Services提供预先训练的人工智能服务，可以帮助企业为其客户个性化体验、创建准确的预测模型、执行图像和视频分析、执行文本分析自然语言处理等。
Amazon SageMaker 也是一项为开发人员提供的服务数据科学家能够快速构建、训练和部署机器学习(ML) 模型，而无需在机器学习过程的每个步骤中进行任何繁重的工作，如果从头开始开发 ML 模型，这将是必需的。
2. Microsoft Azure
Microsoft Azure允许公司使用 Azure 机器学习、Azure Databricks 和 ONNX 轻松构建、训练和部署他们的机器学习模型。Azure 认知搜索还允许公司使用具有内置人工智能功能的云搜索服务来发现其内容中的模式和关系。
Azure 认知服务允许公司将视觉、语音和决策能力嵌入到他们的应用程序中，而无需任何特定的机器学习专业知识。
3. 谷歌云
Google Cloud 的AI Hub 为公司提供企业级共享功能，其中包括端到端的人工智能管道。
此外，谷歌云的人工智能构建块是公司可以用来添加计算机视觉、自然语言处理、翻译、语音识别等技术的工具。
云 AutoML 还允许机器学习专业知识较少的开发人员快速训练自定义 ML 模型具体到他们公司的需求。
4.IBM 沃森云
IBM Watson Cloud允许公司将人工智能注入到他们的应用程序中，以便他们能够做出更准确的预测、自动化公司决策和流程并获得优化的解决方案。
IBM 提供的一些预构建的 Watson 应用程序包括：
- Watson Assistant
- Watson Speech to Text
- Watson Natural Language Understanding 等。
IBM Watson Cloud 还为特定市场提供 AI 解决方案，例如 AI for Customer Service，旨在改善客户体验，金融服务人工智能旨在加速从数据中提取洞察力，网络安全人工智能分析风险数据以加快响应时间等。
人工智能即服务有哪些优势？
1. 成本最低的先进基础设施
想要在日常运营中实施人工智能的公司需要在人工智能设备上进行大量投资，这通常非常昂贵，因为设备需要初始投资，然后持续维护。
但是，公司可以以最低的成本实施人工智能即服务，因为他们从第三方供应商处访问人工智能软件，而无需内部人工智能设备或从头开发的软件，这对于那些没有将人工智能作为其核心业务但只想利用它来实现更好决策的公司尤其有用。
2. 为所用付费
从头开始实施人工智能是昂贵的，但通过使用人工智能即服务可以减少这种费用，大多数 AIaaS 为可以以固定价格购买的公司提供特定计划。
这意味着公司不需要为日益复杂的人工智能规范提供资金，但他们可以购买他们想要的东西并为此付费，虽然人工智能在使用时需要大量电力，但购买 AIaaS 的公司只需要在短时间内获得这种电力，并相应地支付费用。
3. 易用性
软件开发人员无需成为人工智能专家即可实现人工智能即服务，大多数提供 AIaaS 的公司都预先创建了不同 AI 服务的包，例如计算机视觉、自然语言处理、计算机翻译、语音识别等，其他公司可以购买这些包，开发人员可以根据公司要求调整这些包，而无需成为专家. 如果公司决定从头开始实施人工智能解决方案，则情况并非如此，因为这需要专业知识和训练有素的人工智能专家。
4. 可扩展性选项
公司可以从使用人工智能即服务的较小项目开始，看看它们是否适合公司，后来，当公司对他们的项目更有信心并更了解他们的数据时，他们总是可以随着公司需求的变化而扩大他们的项目。
为方便公司，几乎所有 AIaaS 供应商都提供了这种可扩展性功能。
人工智能即服务的缺点是什么？
1. 安全性降低
公司需要与他们雇佣的 AIaaS 供应商共享他们的数据，这是必要的，因为人工智能和数据分析依赖于质量数据来获得所需的服务。
然而，这也意味着公司数据并不那么安全，因此公司需要为不同服务器之间的数据存储和数据传输提供额外的安全措施，以确保数据不被窃取、不正确共享或篡改。
2. 增加对第三方的依赖
默认情况下，人工智能即服务意味着公司依赖其服务供应商根据公司要求为其提供所需的人工智能软件，虽然这并不是一件坏事，因为公司通过对 AIaaS 的最低投资获得了很多收益，但这确实意味着，如果公司与服务提供商之间存在时间滞后、沟通不畅或任何其他问题，公司可能会遭受损失。
3. 长期成本
人工智能即服务可能会给公司带来长期成本，因为他们继续从其 AIaaS 服务提供商那里获得越来越多的服务，然而，这并不是人工智能独有的问题，而是所有“即服务”产品中的常见问题。因此，公司应确保他们使用人工智能即服务，然后从头开始开发人工智能系统的收益将超过成本。
4. 降低透明度
当公司从供应商处购买人工智能即服务时，他们只能访问该服务，而不能访问它的内部工作原理。换句话说，AIaaS就像一个黑匣子，企业可以提供输入，知道输出，但无法理解输出是如何获得的，使用了哪些AI算法来获得输出等等。企业也无法知道他们的数据是如何产生的。用于获取输出以及它是否足够安全。这可能会导致公司和 AIaaS 供应商之间产生混淆或误解。
