هزینه ‌بکارگیری هوش مصنوعی چقدر است؟

اخیراً درخصوص یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی و تغییر و تحولاتی که برای دنیا به همراه خواهند داشت، زیاد می‌شنویم. با توجه به قابل‌اعتماد بودن و منافعی که بکارگیری هوش مصنوعی و فناوری‌های برتر برای سازمان‌ها دارند، بسیاری از شرکت‌ها پذیرای راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی هستند و برای انتقال به دنیای جدید کسب‌وکار آماده می‌شوند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی با یک‌دیگر مرتبطند، اما یکسان نیستند و باید تفاوت بین این دو را شناخت. هوش مصنوعی (AI) بر روی سیستم‌های رایانه‌ای متمرکز است تا آن‌ها را قادر به انجام کارهایی کند که معمولاً تنها انسان‌ها از پس آن برمی‌آیند (از جمله تصمیم‌گیری، ادراک بصری، شناسایی گفتار و غیره). از طرف دیگر، یادگیری ماشینی (ML) زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که فناوری‌های بسیاری را با یک‌دیگر ترکیب می‌کند و با پردازش حجم زیادی از داده‌ها می‌تواند الگوهای مختلف را شناسایی کرده و مدل‌های تحلیل جدیدی بیآفریند. اما بکارگیری هوش مصنوعی چه هزینه‌ای برای شما دربر خواهد داشت؟ بیایید پاسخ این سوال را بیابیم.

خدمات فناوری یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی قطعاً می‌تواند خدمات زیادی به ما ارائه دهد. با فراگیر شدن و به‌کارگیری این فناوری فوق پیشرفته در شرکت‌ها و صنایع مختلف، به زودی یادگیری ماشینی قدم زندگی روزمره ما نیز خواهد گذاشت.

این فناوری فعالیت‌هایی روزمره را به صورت خودکار انجام می‌دهد و می‌تواند دیدگاه‌هایی خلاقانه به ما ارائه دهد. صنایع مختلف از بیمه گرفته تا بهداشت و سلامت، می‌توانند از منافع یادگیری ماشینی بهره ببرند. سامانه‌های تجارت الکترونیک نیز می‌توانند برای تسهیل فرآیند خرید و شخصی‌سازی پیشنهاد‌های‌شان براساس رفتار مشتریان از یادگیری ماشینی استفاده کنند. حتی بازاریابان نیز از این فرصت بهره جستند. تأثیر ربات‌های سخنگوی طراحی شده برپایه یادگیری ماشینی بر جلب نظر مشتریان بالقوه و بهبود تجربه مشتریان بالفعل بارها و بارها اثبات شده است.

راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که به کسب‌وکارها در پیش‌بینی دقیق‌تر آینده و شناخت بهتر دنیای تجارت کمک می‌کنند، نوعی مزیت‌ رقابتی به آن‌ها می‌دهند. امروزه، ابزارهای شناسایی صدا و تصویر پیشرفته در نرم‌افزارهای موبایلی ساده نیز به‌کار گرفته می‌شوند.

مراحل پروژه هوش مصنوعی

هزینه‌های یک پروژه هوش مصنوعی عمدتاً ناشی از میزان کاری است که برای توسعه محصول مدنظر نیاز است. فرآیند توسعه محصول معمولاً به چندین مرحله تقسیم می‌شود. داشتن یک دید کلی از مراحل پروژه می‌تواند به شما در برآورد بهتر هزینه‌های آن کمک کند. در ادامه مسیری را تشریح می‌کنیم که شرکت آزاتی برای طراحی سیستم‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی خود طی کرده است.

1. مرحله کشف و تحلیل

هدف ما در این مرحله امکان‌سنجی و هدف‌گذاری پروژه است.

فرآیند یک پروژه با تحلیل فرآیند کسب‌وکار مشتری، داده‌های دردسترس و معیارها آغاز می‌شود. تیم پروژه در این مرحله باید عوامل مؤثر در موفقیت پروژه (اصلاحات موردانتظار در معیارها)، فناوری‌های کاربردی و موردنیاز، بازه زمانی و بودجه را مشخص کرده و آن‌ها را مستندسازی کنند.

بدین ترتیب، طرفین درگیر در پروژه متوجه خواهند شد که این مفهوم از هوش مصنوعی قابل‌اجراست یا خیر. اگر ایده آن‌ها عملی باشد،  این مستندات اقداماتی که باید در گام بعدی یعنی ارائه نمونه اولیه محصول، انجام گیرد را برای آن‌ها مشخص می‌کنند.

اگر تمامی داده‌ها، فرآیندها و معیارهای لازم در قالب مورد نیاز در دسترس باشند، این مرحله از پروژه تنها 5 تا 7 روز کاری زمان می‌برد و هزینه‌ای نخواهد داشت.

2. مرحله انتشار و آزمایش نسخه اولیه و ارزیابی

نمونه اولیه در واقع یک مدل کسب‌وکار است که امکان‌پذیر بودن پروژه را می‌سنجد و مفهوم و ایده شما را آزمون می‌کند. نمونه اولیه ممکن است یک محصول با کارکردهای محدود باشد، یا یک نمونه متنی یا تصویری از محصول اصلی و یا یک نمونه پیچیده‌تر و کدنویسی شده. نوع نمونه اولیه به پیچیدگی پروژه و ابزارهای مورداستفاده در توسعه محصول (از قبیل مولد صفحه، برنامه‌های شبیه‌ساز نرم‌افزار و ابزارهای طراحی) بستگی دارد. مشتری باید نمونه‌های اولیه را ببیند تا بتوان بر سر ویژگی‌های آن بحث و گفت‌وگو کرد.

ساخت نمونه اولیه تکنیک خوبی است که به متخصصان نرم‌افزار اجازه می‌دهد تا از نیازمندی‌ها و طراحی مدنظر مشتری اطمینان حاصل کنند. فرایند تولید نمونه اولیه کوتاه، کم‌هزینه و انعطاف‌پذیر است. تهیه نمونه اولیه یک نرم‌افزار و شناخت بهتر نیازمندی‌های مشتری پیش از آغاز توسعه محصول، ریسک و هزینه‌های ارائه نرم‌افزار نهایی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

ما تلاش کردیم تا حد امکان هزینه این مرحله را پایین بیاوریم. به‌طور معمول، مرحله توسعه نمونه برای شما 25.000 دلار هزینه خواهد داشت.

3. مرحله ارائه کمینه محصول کاربردی (MVP)

کمینه محصول کاربردی یا MVP  محصولی است که براساس تجریبات به‌دست‌آمده از نمونه اولیه، مجموعه‌ای از ویژگی‌های کاربردی به آن اضافه شده است. MVP برپایه داده‌های واقعی خود مشتری طراحی می‌شود و به عنوان نسخه ساده و ابتدایی محصول نهایی در دسترس گروهی کوچکی از مشتریان قرار خواهد گرفت. بازخوردی که از مشتریان اولیه می‌گیریم قابل استناد هستند، زیرا رفع خطاهای سیستم در این مرحله بسیار کم‌هزینه‌تر از زمانی است که توسعه محصول تکمیل شده باشد. میانگین هزینه تولید MVP بسته به سایز پروژه و میزان پیچیدگی آن بین 35.000 تا 100.000 دلار خواهد بود.

4. مرحله انتشار محصول نهایی

در مرحله آخر، محصولی با ویژگی‌های کامل توسعه داده می‌شود و به بازار عرضه خواهد شد. در مراحل پیشین تأکید زیادی روی شناسایی و تأیید نیازمندی‌ها داشتیم، بنابراین، ارائه محصول نهایی با کمترین ریسک ممکن روبه‌رو خواهد بود. هزینه این مرحله از توسعه محصول معمولاً طی مراحل قبلی برآورد می‌شود.

عوامل مربوط به یادگیری ماشینی که بر هزینه نهایی توسعه محصول مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیر دارند.

فرآیند توسعه یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشینی نیز دارای ویژگی‌های خاصی است که در تعیین هزینه نهایی نقش دارند.

مشکلات مربوط به داده‌ها

یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشینی برای قابل استفاده و قابل اتکا بودن علاوه‌بر کد قدرتمند و قوی، به کمیت و کیفیت داده‌های آموزشی نیز نیاز دارد.

در ابتدا و مهم‌تر از همه، برای شناسایی رابطه احتمالی میان ویژگی‌های داده ورودی و خروجی، به دیتاست‌های بزرگ نیاز داریم. اگه مقدار داده‌های کنونی شما کافی نیست، چند راه پیش پای شما قرار دارد. برای مثال، می‌توانید داده‌های بیشتری جمع‌آوری کنید یا از منابع داده‌ای خارجی استفاده کنید. یک راه دیگر برای افزایش حجم نمونه‌ها (البته به‌صئرت مصنوعی) استفاده از متدهای داده افزایی است.

علاوه براین، استفاده و به‌کارگیری داده‌های جمع‌آوری‌شده نیز باید آسان باشد. داده‌های باید به خوبی سازمان‌دهی شده باشند و در انبار داده‌ها در قالبی مناسب ذخیره شوند. از آن‌جا که این نکته گاهی درنظر گرفته نمی‌شود، احتمالاً مجبور خواهید شد اقدامات دیگری (از قبیل استفاده از فرآیند ELT) را در پیش بگیرید.

ساخت‌یافته بودن یا نبودن داده‌ها نیز یکی دیگر از عوامل مؤثر بر هزینه‌ بکارگیری هوش مصنوعی است. استفاده از داده‌هایی که به خوبی ساخت یافته‌اند آسان‌تر و درنتیجه کم‌هزینه‌تر است. در برخی موارد، داده‌ها باید پاکسازی، سازمان‌دهی و یا تغییر داده شوند. به این ترتیب، باید بر روی داده‌های گمشده، مقادیر غیرمتعارف و غیرمنتظره، داده‌های پرت، خطاهای واضح کار کرد.

در عمل، اغلب شرکت‌ها با داده‌های ساخت‌نیافته (برای مثال، یادداشت‌های متنی بدون قالب) یا نیمه ساخت‌یافته (مثل، XML ، ایمیل‌ها و غیره) سروکار دارند. در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی باید یک کلاس کاملاً جدید برای استفاده از این داده‌ها تعریف شود که قطعاً هزینه گزافی برای شرکت مربوطه خواهد داشت.

عملکرد الگوریتم

عملکرد مناسب یک الگوریتم یکی دیگر از عوامل مؤثر بر هزینه بکارگیری هوش مصنوعی است. اغلب اوقات طراحی یک الگوریتم باکیفیت نیازمند مجموعه‌ای از تغییرات و اصلاحات است. این اصلاحات به نوبه خود هزینه نهایی را افزایش می‌دهند.

باید به این نکته نیز توجه کنید که دقت و عملکرد الگوریتم به هدف مشتری و هزینه پیش‌بینی‌های اشتباه بستگی دارد. سیستمی که 55% پیش‎بینی‌هایش درست باشد، برای کارگزاران و معامله‌گران یک مزیت به حساب می‌آید، زیرا می‌تواند سود آن‌ها را تضمین کند. اما، دقت 90.9 درصدی برای سیستمی که وظیفه تشخیص بیماری‌ها را برعهده دارد، برای پزشکان رضایت‌بخش نیست، زیرا دارویی که بر اساس یک تشخیص اشتباه برای بیماران تجویز می‌شود، ممکن است کشنده باشد.

چرا سرعت پردازش داده‌ها و عملکرد الگوریتم روی هزینه‌های پروژه‌های هوش مصنوعی تأثیر دارند؟ پاسخ این سوال ساده است: زیرا تمام برنامه‌های نوین مبتنی بر هوش مصنوعی به داده‌ها متکی هستند و از آن‌ها برای یادگیری استفاده می‌کنند. بنابراین، اگر سرعت پردازش داده‌ها پایین باشد، فرآیند آموزش شبکه عصبی نیز طولانی خواهد شد.

رقم نهایی چیست؟

مدیران به‌طور معمول فکر می‌کنند بای برای بکارگیری هوش مصنوعی هزینه هنگفتی متحمل شوند، اما امروزه این طرز فکر دیگر درست نیست. چند سال پیش تنها شرکت‌های بزرگی مثل گوگل، مایکروسافت و فیس‌بوک می‌توانستند از پس هزینه‌های توسعه یک نرم‌افزار مبتنی بر یادگیری ماشینی بربیایند، اما امروزه شمار کثیری از شرکت‌ها می‌توانند این کار را انجام دهند. فناوری یادگیری ماشینی به ‌لطف ظهور ابزارهای متنوع، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مختص طراحی و توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر یادگیری ماشینی، روز‌به‌روز در دسترس شرکت‌های بیشتری قرار می‌گیرد.

هزینه پروژه‌ها براساس حوزه کاربردی آن‌ها تعیین می‌شود؛ برای مثال، ساخت یک ابزار برای تشخیص تقلب بین 100.000 تا 300.000 دلار هزینه دربردارد. البته هزینه نهایی به وسعت پروژه، پیچیدگی آن، نیازهای مشتری و خود سیستم و سایز عواملی که پیش‌تر به آن‌ها اشاره شد، بستگی دارد.