Was Kostet die Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz wird zunehmend zu einem unersetzlichen Bestandteil mobiler Anwendungen, Software und CRM-Systeme unterschiedlicher Art. Die Lohn- und Gehaltsabrechnung ist ein bedeutender Posten im Budget eines Unternehmens, da sie 20-30 bis 60 % der Kosten ausmacht, im Durchschnitt also 40 %. Die Implementierung von KI-Algorithmen in technologische Prozesse bedeutet, dass auf gering qualifizierte und mittelqualifizierte Mitarbeiter verzichtet wird, die Arbeitskosten gesenkt und die Gewinne schrittweise gesteigert werden. Schauen wir uns Beispiele an, die zeigen, wie sich die Einführung und Anpassung von KI in die Geschäftsprozessstruktur als effektiv erweist und wie viel die Entwicklung einer KI-Anwendung kostet.
Diese Lösung ist nützlich für Ingenieure und Designer, Bauherren und Analysten. Skizzieren Sie einfach eine Zeichnung von Hand und ergänzen Sie sie mit Texterklärungen, und die Software erstellt in Sekundenschnelle ein fertiges Diagramm, eine Grafik oder einen Plan mit klaren Linien und Abmessungen. Einfacher, in Python geschriebener und in KI-Dienste eingebetteter Code bietet eine klare Reproduktion eines bestimmten linearen Formats. Um komplexe Probleme zu lösen, importieren Sie Module und Pakete, laden Sie Distributionen herunter und kompilieren Sie sie und installieren Sie andere Bibliotheken.
Das Jupyter-Projekt bietet folgende Optionen zur Implementierung und Entwicklung von KI-Algorithmen: Webumgebung, Anwendung zur Berechnung von Analysen und digitalen Daten, vereinfachte Version statischer Seiten, Widgets und Dashboards mit multilateraler Interaktion. Je nach Aufgabe der Entwickler können ein oder mehrere Elemente der Funktionalität verwendet werden, um die KI an die Anforderungen anzupassen.
Labelme ist ein Beispiel für eine klassische grafische Anwendung, die auf der Open-Source-Plattform LabelMe erstellt wurde, die 2008 von Spezialisten aus Massachusetts entwickelt wurde. Segmentierung und Klassifizierung sowie anpassbares UI-Format garantieren bequeme manuelle Markup-Arbeit online oder offline. Qt ist das grafische Tool seiner Schnittstelle.
Gesichtserkennung in Echtzeit mithilfe der in Python erstellten Deepface-Bibliothek ermöglicht die Identifizierung von Menschen mit einer Genauigkeit von 98-99 %. Ebenso identifizieren darauf basierende KI-Modelle das Alter und die Emotionen einer Person sowie das Geschlecht und vergleichen sie sofort mit Hunderten von Bildern. Die Bibliothek ist der Auszug aus getesteten Modelllösungen wie VGG-Face und OpenFace, ArcFace mit Dlib, GhostFaceNet und anderen, die Erkennungsaufgaben als Detektor innerhalb von 5 Sekunden ausführen. Dies ist wichtig für die Sicherheit an Orten mit hoher Konzentration und Passierbarkeit von Menschen – Flughäfen, Bahnhöfen, Einkaufszentren.
Solche Lösungen werden häufiger auf geschlossenem Code entwickelt, um die Sicherheit von Benutzern und Eigentümern zu gewährleisten. Das Testen und Schreiben von Eingabeaufforderungen ist die Grundlage, das „Herz“ der Idee. Das Mistral 7B-Modell in der öffentlichen Apache 2.0-Lizenz gehört zu den besten, die heute verfügbar sind. Das richtige Modell kann nur von einem erfahrenen Team von Spezialisten ausgewählt, entwickelt und gestartet werden, das den Aufgabenumfang, die Verfügbarkeit von Ressourcen und Einrichtungen sowie die verwendete Programmiersprache bewertet.
Multitasking-Dekodierung basiert auf der Interaktion mehrerer Zielvariablen und erkannter Regressionsbeziehungen, der Datenauswertung auf einer Verlustskala und deren anschließendem Ausgleich, um den gewünschten Effekt zu erzielen. Dies sind anspruchsvolle Aufgaben, sodass die Kosten für die Entwicklung solcher plattformübergreifender KI-Anwendungen bei 100.000 bis 150.000 US-Dollar beginnen. Die Trainingsdauer mehrerer Modelle auf einer komplexen Multifaktorarchitektur mit Einführung algorithmischer Argumentation beträgt 300.000 bis 500.000 Stunden, was die hohen Kosten solcher Projekte erklärt.
Die Erweiterung des Anwendungsbereichs von Sprachmodellen wird deutlich durch Gemma (ein Gemini API-Produkt) veranschaulicht, das in 2B- und 7B-Tests ausgeführt wird. Die in das Modell eingebettete Keras 3.0-Bibliothek ist für die Kompatibilität mit JAX- und PyTorch-Frameworks sowie die offene Trainingsbibliothek TensorFlow verantwortlich und sorgt für die Beibehaltung einer hohen Betriebsleistung und Flexibilität der vorgeschlagenen Lösungen. Die Erweiterung der vorhandenen Funktionalität zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen wird durch Interpolation von Variablen, Anpassung von Interpreterparametern, Unit-Tests und Debugging mit Profilerstellung unterstützt.
Die technischen und Software-Funktionen der Plattform reichen jedoch aus, um eine Visitenkarten-Site, eine persönliche Markenseite mit einem Portfolio, einen einfachen online shop mit einer kleinen Anzahl von Positionen zu erstellen. Eine solche Plattform kann auch für andere Zwecke entwickelt werden – beispielsweise für die KI-Modellierung von Gebäuden und Innenräumen, Straßendesign, Lebenserhaltungskomplexen und Lebensmittelproduktion. Die ersten drei Websites auf Wegic sind kostenlos – es werden 120 Credits vergeben. Wenn diese aufgebraucht sind, beginnt die Zahlung für kostengünstige Pläne bei 10 USD pro Monat. Sobald eine Website erstellt ist, veröffentlicht die Plattform sie nach kurzer Zeit online.
Die gegebenen Informationen bestätigen die Tatsache, dass die Lösungen von OpenAI und andere Entwicklungen im Bereich der neuronalen Netze an Dynamik gewinnen. Sofortige Analyse von Kundendaten, Segmentierung von Anfragen und Finanzanlagen, Aufrechterhaltung des persönlichen Kontakts auf Basis früherer Transaktionen – eine kleine Liste von KI-Funktionen, deren Implementierung in ein Geschäftsprojekt zur Steigerung der Rentabilität lohnenswert ist.
Die Datenbank merkt sich, dass eine bestimmte Person ein unbemanntes Taxi mit Kindersitz bestellt hat. Beim nächsten Mal gibt die Anwendung mit integrierter KI an, ob ein Autositz benötigt wird. Einem Laptop-Käufer wird in ein oder zwei Jahren ein Upgrade auf ein neues Modell angeboten, das besser und leistungsstärker ist als die vorherige Version. Die KI sendet ein günstiges Angebot mit einem Korb der bevorzugten Auswahl, wenn bekannt ist, dass die Menschen in bestimmten Jahreszeiten nur Fisch und Meeresfrüchte kaufen und Fleisch, Eier und Milch ablehnen.
Hier ein Beispiel: Eine Frau kann mit einem drahtlosen Gerät telefonieren, Steaks braten und gleichzeitig Joghurt für ihr Kind einschenken und sich dann anderen Dingen zuwenden. Heutzutage generiert und führt ein neuronales Netzwerk bis zu einem Dutzend Aktionsalgorithmen parallel aus. Aber wir brauchen Kontrolle und klar definierte Verbotsprotokolle, denn um eine über dem Schwellenwert liegende Effizienz und Energieeinsparung zu erreichen, könnte die KI gefährliche Aktionen zulassen.
Vermutlich, um zu berechnen, dass ein Drohnenauto auf drei Rädern schneller fährt. Man könnte davon ausgehen, dass unbekannte Verwandte, die während der Abwesenheit der Besitzer zu Besuch kommen, Einbrecher sind, sodass es notwendig ist, Fenster und Türen zu blockieren und den Wachmann zu rufen. Zu diesem Zweck braucht man eine Kontrolle mit der Angabe eines absoluten Verbots, bestimmte Aktionen auszuführen.
KI-modifizierte Texturen sind für Möbel- und Stoffhersteller, Porzellanhersteller und andere Hersteller nützlich, bei denen das Farbschema angepasst werden muss. Die Methode verkörpert einen unverzichtbaren „Zauberstab“ für Grafikdesign, Außen- und Innenarchitektur. Angenommen, der Kunde möchte das Wohnzimmer und das Schlafzimmer im Stil von Rokoko oder Barock, Klassizismus oder Luxus gestalten. Wählen Sie die richtigen Elemente aus und die KI-Anwendung generiert sie neu in der richtigen Palette und präsentiert sofort eine Reihe von Prototypen.
Diese Funktionen eignen sich auch für die Erstellung von Spielen, das Design und die visuelle Unterstützung des Projekts, sodass sie als Bestandteil der Gesellschaft mit zunehmender Bedeutung betrachtet werden können. Das Analogon des geschlossenen DALL-E ist CLIP, dessen Funktionalität im Vergleich zum Original um die Hälfte reduziert wurde. Eine Erweiterung der beiden neuronalen Netzwerke ist das kontroverse VQGAN, das in einem kontroversen Generierungsformat arbeitet, in dem Generator und Diskriminator miteinander konkurrieren. VQGAN und CLIP interagieren perfekt, da ersteres das Bild generiert und letzteres als Rangliste die Relevanz für die Aufgabe analysiert.
Die größten Kosten für das Training neuronaler Netze entstehen durch die Datenerfassung und die anschließende KI-Entwicklung. Um hochauflösende Bilder zu erzeugen, werden der quantisierte Encoder und Decoder gelehrt, Muster basierend auf Semantik zu rekonstruieren. Dazu sind ein Codebuch und eine Vektorquantisierung mit Verteilung erforderlich. Ein Problem besteht in dem begrenzten Volumen der Faltungsschichten und der Transformatorarchitektur im Hinblick auf die quadratische Skalierbarkeit. Deshalb ist die Abkehr von Pixeln hin zu Codewörtern mit Indexsequenzen unter Verwendung des Colab-Dienstes ein Ausweg aus dem Problem der Ressourcenknappheit.
Trillium, die TPU der 6. Generation, die Google bald in großem Maßstab herausbringen wird, ist in Kombination mit optischen Schaltern bereit, KI-Modelle mit geringer bis mittlerer Komplexität zu trainieren. Trillium ist 5-mal schneller als die vorherige Version und enthält 256 Arbeitschips in einer einzigen Einheit. TPU kann 4096 Chips in einem Multislice-funktionierenden Cluster nutzen. Im Cluster selbst gibt es Hunderte von „Pods“.
Wenn wir berücksichtigen, dass das durchschnittliche Jahresgehalt eines Arbeitnehmers in den USA und den entwickelten EU-Ländern 50.000 bis 60.000 US-Dollar beträgt und die Entwicklung einer KI-Anwendung ein bis drei bis fünf Personen ersetzen wird, liegen die wirtschaftlichen Vorteile auf der Hand. Das Training von Neuronenmodellen sowie die Erstellung und Implementierung einer KI-Anwendung in CRM mit mittlerer Komplexität amortisieren sich in 3 bis 12 Monaten. Die Entwicklung der Datenfeedstruktur, Algorithmen zum Einbinden aktualisierter Module und zur Analyse relationaler Grundlagen erfordern die Verwendung paralleler Programmierung und Sockets sowie Testvorgänge während des Startvorgangs, sodass der Bestellpreis höher sein kann.
Self-Discover basiert auf dem Prinzip der Selbstkonsistenz und des paradoxen Denkens, wenn ein KI-Modell auf der Grundlage des beteiligten Stapels einen logisch korrekten Algorithmus erstellt. Das universelle Denken durchläuft die Phasen der Auswahl einer Lösungsmethode für das Problem, der Anpassung an bestimmte Bedingungen und der direkten Ausführung. Die Umgebung eignet sich zum Lösen komplexer Tests, Argumentationsstrukturen werden implementiert und auf verschiedene LLMs übertragen.
Das Trainieren von KI-Modellen zur Erstellung von 1080p-Bildern und -Zeichnungen ist für Unternehmen, die qualitativ hochwertige und realistische Fotos und Videos erstellen oder AR-Anwendungen entwickeln, unverzichtbar. Diese Methode ist auch für SLAM in Situationen wichtig, in denen Roboterkartierung und -navigation auf der Grundlage von Sensorbeobachtungen und Odometrie verwendet werden. In der Praxis wird sie in KI-Trainingsprozessen für die sichere Bewegung unbemannter Fahrzeuge, Unterwasser- und Fluggeräte wie Drohnen sowie die Visualisierung von Körperorganen bei medizinischen Untersuchungen implementiert.
Ein Add-on zum Auswählen einprägsamer Momente aus Podcasts, Videos und Konferenzen wurde kürzlich in Python geschrieben, sodass die Software mit CrewAI und Version 4 von GPT-o interagiert (letzterer KI-Dienst benötigt einen Schlüssel). Die Anwendung fügt dem neuen Video Untertitel hinzu, nachdem die Frames gemäß dem festgelegten Algorithmus geschnitten wurden. Durch Reduzieren und intelligentes Extrahieren wichtiger Informationspunkte verkürzt sich die Zeit zur Analyse des Volumens: Dies ist das Prinzip „Lassen Sie den Kunden nicht zu viel nachdenken“.
Das Lernen von Sprachmodellen bietet ein weites Feld für Website- und Grafikdesign-Geschäftsleute, die eine multimodale Generierung durchführen. Die entwickelten KI-Anwendungen basieren auf dem Gaußschen Prinzip und der Selbsterkennungsmethode. KI-Assistenten helfen beim Training von KI-Modellen. Das Wichtigste ist eine genaue Beschreibung der Protokolle und Algorithmen: Die Komplexität bestimmt den Preis der Entwicklung einer KI-Anwendung und überschreitet die Preisschwelle von 150.000 USD nicht.
