人工智能的民主化：低代码和无代码解决方案的兴起

随着全球创新与研究领域的深入发展，今年早些时候，全球创新、研究与孵化总监René Schulte预测，人工智能的民主化和低代码/无代码解决方案将成为商界领袖应密切关注的顶级技术趋势。这一预测在近期得到了证实。

在Schulte的新作《智能边缘AI视频分析》中，他详细阐述了人工智能民主化的重要性和低代码人工智能解决方案的增长趋势。他指出，现代人工智能工具正在让每个人都成为数据科学家，领域专家可以运用易于使用的数据科学工具，无需事先掌握数据科学知识，即可创建有价值的人工智能解决方案。这种变革的特征在于，它打破了数据科学的陡峭学习曲线，使得解决方案的可行性、上市速度和ROI大大提高。

这一趋势也获得了Gartner等研究公司的证实。他们指出，人工智能的民主化不仅提高了解决方案的质量和速度，还使得组织能够利用稀有的数据科学家资源解决更复杂的问题。AI增强设计、AI增强开发等新型工具的出现，进一步推动了人工智能的普及和应用。AI工具不仅能够帮助自动创建或增强视觉设计、故事板等，还能在应用程序开发过程中发挥重要作用，以更快、更一致、更高质量地交付软件。

商业领袖们需要紧跟这些趋势。他们应该鼓励领域专家、设计和开发团队尝试并适应各种人工智能工具，以增强自身能力并优化工作流程。领导者还需要制定计划，教育员工如何负责任地使用这些工具，并了解可能的道德影响。低代码和无代码的人工智能工具为组织提供了一个机会，它们可以帮助公民数据科学家构建AI解决方案，无需等待专业的人工智能专家。

Microsoft等科技巨头已经在低代码和无代码AI解决方案领域进行了大量投资。他们的业务应用程序平台提供了各种引人注目的解决方案，从完全自动化的无代码到部分自动化的低代码开发。例如，Microsoft PowerPoint已经集成了AI增强设计功能，可以帮助用户快速创建精美的幻灯片。Microsoft Word也集成了AI增强写作功能，可以提供文本预测和自动完成功能。GitHub也推出了AI增强开发功能，能够为开发者提供代码行的建议，使开发过程更加轻松。

人工智能的民主化和低代码/无代码解决方案的兴起正在改变商业世界的面貌。商界领袖需要紧跟这一趋势，利用这些技术提高组织的效率和竞争力。他们也需要关注这些技术的道德和可持续性影响，确保技术的健康发展。Azure Cognitive Services：人工智能在GitHub Co-Pilot之外的应用展现其巨大潜力。Azure认知服务作为微软的一项强大工具，让开发人员无需深入学习机器学习知识，就能轻松地将AI集成到他们的应用程序中。通过简单的REST API调用或专门的SDK，开发者能够轻松嵌入看、听、说、搜索、理解和决策功能于任何应用程序之中。其中，认知服务还允许用户根据特定需求定制AI模型，如定制视觉功能，以创建个性化的计算机视觉解决方案。许多认知服务支持在边缘使用，可在边缘设备上现场运行工作。

Azure Machine Learning Studio是微软的另一强大工具，它允许用户无需编写任何代码即可构建AI模型。Azure ML Studio结合无代码和代码优先体验，为不同技能水平的用户提供了一个包容性的数据科学平台。更引人注目的是，它的AutoML功能能够自动确定给定问题陈述和数据域的最佳机器学习模型架构。Azure机器学习还通过内置的MLOps特性来处理DevOps周期，极大地提高了处理AI模型的效率，加速了开发、部署和质量保证生命周期。

当我们谈论Azure机器学习时，不得不提的是AIOps。在云计算时代，企业客户更倾向于选择具有更多优势的云计算服务而非在本地运行工作。AIOps的使用变得越来越普遍。Azure已经内置了一些AIOps功能，如Azure Monitor的带有动态阈值的警报。这些警报无需手动设置和调整阈值，而是由机器学习基于历史行为自动设置。AIOps使分析数据变得更有用，通常这些数据要么根本不被利用，要么仅以响应式的方式用于故障诊断。借助机器学习进行预测智能的AIOps可以自动识别即将到来的问题，并在问题发生之前进行更改和调整，从而提高正常运行时间和服务质量。这为云计算提供了预测性维护的潜力，无需编写任何代码。

微软的Power Platform作为低代码/无代码（LC/NC）平台，使用户能够轻松创建自定义应用程序。即使是非开发人员也可以利用AI创建智能应用程序，例如聊天机器人虚拟代理和自动化工具。最近在Build开发者大会上，微软推出了一个新的令人兴奋的Power Platform附加产品，它利用了OpenAI的GPT-3模型。这一附加产品为Power Apps提供了人工智能增强开发功能，支持自然语言转换为低代码机制中的Power Fx公式。同时支持示例编程，将示例转换为AI生成的代码输出，并直接集成到Power Apps Studio中，以支持用户快速构建应用程序的同时学习高级概念。

Power BI是Microsoft Power Platform的另一个强大组成部分，提供数据驱动的见解。用户可以参加提供的免费培训活动来深入了解Power BI和Power Platform的使用。还有托管服务模型允许组织在无需专业技术知识的情况下体验这些工具的强大功能。

Azure Percept是一款端到端的智能边缘解决方案，它以Azure服务、工具和名为Azure Percept DK的开发工具包的形式出现。其中包含一系列预构建的AI模型，为用户提供了便捷的使用体验。微软的产品组合多元且全面，为各种场景提供丰富的解决方案。在无需编码的AI模型创建领域，微软在2018年收购了Lobe.ai，进一步推动了这一领域的进步。Lobe.ai的使命是真正实现机器学习的民主化，通过其易于使用的桌面应用程序，用户可以在Windows或Mac电脑上免费预览。Lobe利用开源AI模型架构和迁移学习，允许用户在本地机器上训练自定义的机器学习模型，确保所有数据都保存在本地，无需互联网连接或登录。

借助Lobe，我们可以轻松创建针对工作场所安全边缘AI的低代码解决方案。在图像分类这一人工智能计算机视觉任务中，Lobe表现出色。它结合Adafruit ML Kit，为运行在树莓派4上的自定义Edge AI解决方案提供了快速创建的可能。这一结合为我们提供了一个快速开发和部署边缘人工智能的方法。

以往训练AI模型需要手动标记成千上万张图像，听起来似乎是一项艰巨的任务。Lobe让这一过程变得轻松简单。除了可以导入图像进行标记外，Lobe还允许使用网络摄像头快速捕捉照片并自动分配标签。其出色的用户体验和简洁的界面设计，通过实时反馈使任务评估与微调变得非常简单和高效。

Lobe使得任何人在无需深入了解数据科学的情况下，都能轻松创建深度学习数据集。只需导入图像，简单标记，Lobe便会自动选择正确的AI模型架构并开始后台训练。训练完成后，用户可以通过实时视觉反馈评估模型的准确性，调整并优化模型性能。最终，用户可以将完成的模型导出为各种行业标准格式，轻松集成到应用程序、网站或边缘IoT设备中。

Lobe为我们提供了一个强大的工具，使得创建和部署AI模型变得更加简单、快捷和高效，无论是对于专业人士还是初学者来说，都是一个不可或缺的利器。