【AI Stack 101】淺談 AI Stack

人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)，為了理解人類而生。

AI的運用範圍涵蓋各個領域，也成為各企業數位轉型的轉捩點。【AI Stack】在這個重要的時刻便不容置喙的扮演著重要角色，它像是一個工具箱搭載了AI所需的所有能力，透過開發者及其自主系統不斷增強實力，隨時準備好成為人類的第一副手！

人工智慧對現代的重要性

在資訊量爆炸的年代，人工智慧的發展逐漸成為各行各業爭相角逐的領域。而擁有一個成熟的人工智慧技術可以協助公司減少不必要的人力資源消耗，並讓制定決策、評估風險等等工作達到更系統化的組織。

如何建構一個完整的AI Stack?

過去建構技術堆疊時，開發部門無非著重於兩大要件，資訊系統的基礎架構(infrastructure)以及完善的開發環境 (development environment)。開發人員之所以要仰賴技術堆疊是因為它可以傳達應用程式建構的大量資訊，這些資訊可以進而被運用在應用程式後續開發維護和人才招募時的條件設定。然而，也因為在各種程式語言及技術快速更迭的時代，讓每個應用程式背後都有屬於自己的特性，傳統的開發模式也面臨了許多限制：

1.開發人員偏好的程式語言侷限了程式的視野（舉例來說熟悉JAVA的工程師會傾向製作手機軟體而忽略了目標群眾多為桌機用戶的可能性。）

2.未來不可控性可能導致資金分配不均而後續開發跟維護受到限制。

在這樣的趨勢下造就了AI 開發的繁榮。卡內基美隆大學便針對於AI Stack的建立，完整規劃了10個區塊。

AI Stack組成十大要件。(圖取自CMU AI)

1.自治權(Autonomy)

自治權指的是AI單獨做決策的能力，成熟的AI甚至可以比人類還要早發現問題並解決。舉例來說，無人駕駛車對於意外事故的反應會比人類快得多。

2.互動性(Human AI interaction)

良好的互動性可以讓AI更加貼近並增強人類的能力。過去要透過人工看護的工作現在可以透過機器監察病人來精準判斷是否需要人為協助。

3.策劃與行動(Planning & Acting)

策劃和行動的重要性在於優化、安全保固、知識網路儲備和戰略推理並且使最佳解具象化。同時也要能針對開發者所給的資料進行分析和吸收。

4.決策輔助(Decision Support )

AI除了自主決策外也可以提供分析資料和建議去輔助使用者制定決策。常見的使用會在人力資源的分配，像是如何建立一個最有效率的團隊解決痛點等等。

5.模型建制(Modeling)

AI系統會仰賴電腦分析資料來學習新資訊。透過電腦所建構跟模擬的現實情境來提供AI學習情境。

6.機器學習(Machine learning)

機器學習分為三個階段：接觸預設情境、反覆測試以及應用。而透過不斷地接收新數據跟模擬不同情境，AI便可以不斷精進他的演算能力提供最好的解決辦法。

7.巨量資料管理(Massive data management)

AI的學習過程中會接觸到數以萬計的資料，因此如何去管理並妥善運用也成為了建構AI Stack 重要的課題。

8.設備(Devices)

設備即是讓AI能有效感受環境並分析後傳達資訊的設施。知名的Iris recognition system便是運用技術在40公尺的距離外進行生物虹膜辨識。

9.運算(Computing)

所有的AI都是建立在龐大的運算。這包括了不同的ML平台像是TensorFlow、程式語言、執行系統以及所有能讓AI學習的不同裝置間的互動。

10.倫理(Ethics)

依賴AI可以讓人類的生活更加便利，然而人類在建構AI Stack的過程中仍不能為了達成目的忽略道德問題。因此，要建構一個對人類未來發展有益的AI，開發者及其倫理的重要性不容小覷。

一個完善的AI Stack就是透過十個區塊的互相合作建立而成，AI開發者一旦忽略任何一個環節都可能讓原本既定的道路遇上阻礙。因此，不同部門間良好的溝通合作也成為近代AI開發的決勝點。

數位無限 AI-Stack 能為你做什麼？

近年來AI的應用市場逐漸擴大，GPU的市場需求高速增長，如何去妥善運用稀缺的資源便成為各企業面臨的下一個挑戰。同時，耗時長、成本昂貴等痛點導致建立準確率高的AI模型難度提升，低效率且雜亂無章的營運管理模式成為了現代企業數位轉型難以解決的問題。

數位無限 (InfinitiesSoft)看準了這項需求，為各企業提供了資源管理的最佳選擇。數位無限推出的AI-Stack機器學習開發與營運管理平台便是一套基於Web介面、圖像化、便於使用為特色而設計，主要用來協助AI開發人員和IT管理人員解決在準備與建構AI Stack 時面臨的困境與挑戰。

AI-Stack致力於提升GPU使用率，讓原本需要經過多重程序仍然分配不均的資源變成人人皆可使用的基本配備。AI-Stack也提供AI開發完整生命週期管理，讓資料準備、分析、模型建置、訓練測試到部署實施監控都能一站式完成。

在現今人工智慧蓬勃發展、科技日新月異分秒必爭的時代，AI-Stack產品成功成為使用GPU開發AI時在搭建開發環境扮演重要靈魂角色—AI Stack的最佳管理者。透過簡單清晰的儀表板和媲美AWS般直覺易用的用戶介面，完美掌控十大要件。

數位無限相信AI-Stack能為AI開發人員和IT管理員提供最佳的自助服務平台，透過將環境部署變得100%透明、GPU利用率從30%提升到90%、準備時間從2週縮短到1分鐘，大幅增長企業導入、開發與訓練AI模型的效率，使企業快速躍升為行業中的AI領先者！

【參考文獻】

• CMU AI Stack definition
• Modern AI Stack & AI as a Service Consumption Models
• Building The AI Stack
• Innovation and the AI technology stack
• 探討AI人工智慧 對人類生活的影響
• 技術棧：它的定義以及構建方式