基于 API 的 SaaS：定義、優勢和挑戰
說到人工智能，人們首先想到的自然是谷歌。第二個名字呢？
至少我想不到！谷歌在人工智能話題上占據著主導地位，這是有原因的。多年來，該公司在人工智能研究和人才方面投入了數十億美元。它的幾個雄心勃勃的人工智能項目已廣為人知，而窺探一下它的最新作品則會讓人不寒而栗：正因為擁有如此深厚的專業知識，谷歌才能在人工智能/ML 領域提供一些最高質量的應用程序接口。讓我們來看看他們的一些主要產品。
人工智能領域最大的飛躍是理解和處理自然語言，無論是書面語言還是口頭語言。谷歌的文本分析應用程序接口（Text Analysis API）功能強大，可提供以下功能：
因此，如果您迫不及待地想從客戶的支持聊天記錄中了解他們的情緒，那就馬上試試吧！
如果您有自己的模型，并希望根據新數據生成預測結果，谷歌有專門的預測服務。甚至還可以添加自定義代碼，以備您需要非標準或實驗性的東西。預測服務是我們接下來要討論的人工智能平臺綜合服務的一部分。
從事數據和人工智能工作的人都知道，這一過程中的每一步都是多么繁瑣和耗時。為了解決這些問題，谷歌提供了一個端到端的綜合平臺，名為人工智能平臺。這是一項針對數據科學和 ML 的全面托管服務，旨在使 ML 和數據處理的操作流程盡可能順暢。
因此，如果你有一個非同小可的 ML 設置，并且厭倦了打嗝和等待，谷歌的人工智能平臺也許值得一試。
如果要描述谷歌的每一項人工智能/移動語言服務，要求就太高了，所以有興趣的人可以去看看官方文檔。那里有更多嚴肅的、未開發的、令人瞠目結舌的東西！
如果你對人工智能領域稍有興趣，就會注意到 GPT-3 的出現。它是一種用于處理自然語言的高級 ML 模型，讓每個人都害怕末日終于來臨。GPT-3 的幕后推手是 OpenAI，這是一個為促進人工智能領域的研究與合作而成立的組織–所有研究與合作都是公開的，這在當今世界實屬罕見。
該公司主要由創始人之一埃隆-馬斯克（Elon Musk）推廣，當時它的人工智能研究受到了媒體的廣泛關注。其中一個例子就是與最高級別的職業 DOTA 2 玩家對戰并將其摧毀的游戲人工智能：
截至發稿時，埃隆-馬斯克已不再參與其中，OpenAI 也沒有完全按照其創始原則 “開放”。但這是另一個話題，你可以找到很多相關資料。
對我們來說，OpenAI 在人工智能領域，尤其是在文本處理、視頻/圖像處理等方面，正在開展一些開創性的工作。他們以應用程序接口（API）的形式提供了多種人工智能服務，我相信很容易就能看到其中每一種服務的強大用例：
雖然 OpenAI 最近在人工智能領域引起了巨大轟動，但要訪問其 API 并不容易。你必須申請加入等待名單；誰能獲得批準、何時批準、如何批準–這些也仍然是個謎。最后，不要忘記，雖然這些技術非常強大，但還沒有完全成熟。因此，它們的所有服務都被貼上了 “測試版 “的標簽。盡管如此，我認為還是值得申請并在試點項目中進行嘗試。
據說，在云產品方面，微軟是遙遙領先的第三名（僅次于 AWS 和谷歌）。但這并不意味著微軟陷入困境；它有自己的特殊戰略（遷移現有的 Windows 業務），并且正在進行自己的競賽。Azure 這個名字已廣為人知，但不為人知的是，Azure 還擁有一套強大的人工智能相關服務。
微軟在人工智能領域的建樹
Azure 認知服務是一款成熟的人工智能產品，幾乎具備構建智能、強大應用程序所需的一切功能。事實上，他們的大多數 API 都有有趣且更專業的用例，在我看來，這讓他們更具優勢。
下面簡要介紹一下它們有哪些主要的應用程序接口及其功能：
今天的微軟與以往大不相同，它有著清晰的愿景，專注于云、服務和集成解決方案。如果您正在運行基于 Windows 的業務，無論是內部部署還是云計算，將 Azure 認知 API 集成到您的產品中將更有意義。
談到基于云的服務和基礎設施，就不能不提到亞馬遜網絡服務（AWS）。我找不到可信度很高的消息來源，所以無法鏈接，但顯然，僅 AWS 就占據了云計算市場約 33% 的份額。
作為一名開發人員，該平臺對各種規模的軟件架構師、首席技術官、開發人員、企業主等具有強大的吸引力。
如果是新的 SaaS 產品，人們希望從一開始就托管在 AWS 上；如果有人遇到擴展或穩定性問題，他們希望將其轉移到 AWS 上。
我并不是說 AWS 絕對是云基礎設施的最佳選擇，但它的服務范圍和低價策略是難以超越的。關鍵是，如果您想在（新的或現有的）應用程序中加入人工智能/ML 功能，那么 AWS 的人工智能服務絕對不會讓您失望。
AWS 在人工智能/ML 方面提供了幾種功能強大、特性豐富的服務。讓我們快速了解一下：
AWS 還列出了其他一些服務，那就是它遵循哈勃定律，導致宇宙不斷擴大。當你讀到這篇文章時，他們的人工智能服務數量可能已經翻了一番，甚至變成了十倍！因此，如果你有興趣，我鼓勵你訪問官方頁面，花一些時間探索服務、功能、成本等。由于 AWS 的市場份額最高，您很可能已經托管在 AWS 上?；蛘吣诳紤]將基礎架構轉移到 AWS。如果是這樣，選擇 AWS AI 服務將使您的應用程序能夠與其他 AWS 服務（如 S3、EC2、SNS 等）無縫、可靠地協同工作。只要與那些不得不維護跨基礎架構的應用程序的人交談，您就會發現自己終生信服。
誠然，ParallelDots 的知名度遠不及這份名單上的公司。但是，他們是一個難得的發現，我認為他們應該得到更多的關注。作為一家以人工智能為主業的公司，他們創造了非常有用的工具和特定行業的解決方案。但也許最重要的是，他們似乎相信質量勝于數量；在他們的產品菜單中，只有四個項目（至少到目前為止是這樣），其中一個讓我眼前一亮，因為它既通用又高度準確。我們所說的服務就是他們的文本分析 API。
如果您訪問上面的鏈接并向下滾動一點，就會發現一個類似于游樂場的地方，在那里您可以輸入任何文本，只需點擊一下按鈕就能看到人工智能的分析能力。
順便說一下，你在截圖中看到的文本是他們默認設置的。點擊綠色的 “分析 “按鈕后，下面就會出現按不同類別對文本進行的分析（類別就是按鈕）。
那么，API 的性能如何呢？我想自己做一些測試，于是我給它輸入了一些不那么簡單的內容——一段摘自現代文學經典作品之一的散文（好奇的讀者可以看看杰克-凱魯亞克（Jack Kerouac）寫于 1957 年的《在路上》）。讓我們自己先來讀一讀這篇文章：
The only people for me are the mad ones, the ones who are mad to live, mad to talk, mad to be saved, desirous of everything at the same time, the ones who never yawn or say a commonplace thing, but burn, burn, burn like fabulous yellow roman candles exploding like spiders across the stars.
你怎么看？它想表達什么？你認為它反映了怎樣的情緒？不妨停下來思考一下這些問題。
然后我把它粘貼到文本框中，點擊 “分析”。結果如下
總之，還不錯！我選的這篇散文頗具挑戰性，沒有明確表明什么。然而，老練的讀者會發現，其中的焦慮/憤怒情緒非常明顯。這也是 API 顯示的主要情感！
然而，文本并不是單純的憤怒，這一點從 API 的置信度得分 30.58% 中可以看出。無聊 “和 “快樂 “的得分接近 20%，這也是有道理的，因為我認為這些情緒也反映在文本中，雖然不是主要情緒。
恐懼、悲傷、興奮..好吧，我有什么資格說文中沒有這些呢？問題是，散文創作和理解是非常主觀的，所以如果你不同意我的觀點，也沒關系。
不過，就我個人而言，在對上述分析的其他部分進行探討后，我對 ParallelDots 的服務同樣印象深刻。
當然，它并不是每次都準確無誤，在某些情況下，它也很奇怪；但正如我在本文前面所寫的那樣，100% 的準確率并不是我們的目標（也許根本無法實現）。
我們的目標是打造一個強大的人工智能，幫助我們構建幾十年來夢寐以求的應用程序。
那么，ParallelDots 文本分析服務適合您嗎？
如果您的需求僅限于文本分析，希望獲得極高的準確性，并且不喜歡在選擇最大牌的產品時得不到客戶的關注，我會說是的。
不久前，IBM 的沃森項目還是一個無所不能的人工智能，它將一勞永逸地取代人類。它可以制作電影預告片，在 “危險 “游戲中擊敗最優秀的玩家，等等。末日即將來臨，每個人都打心底里相信這一點?？爝M到 2020 年，沃森在公眾的記憶中已無影無蹤。
但這并不意味著它只是一個曇花一現的項目，后來就被廢棄了。雖然人工智能沒有發揮出其史詩般的潛力（或許這一直都是一種公關策略?。?，但沃森作為 IBM 為企業提供的人工智能產品中的大腦，仍在繼續發揮著作用。
以下是沃森解決方案提供的主要服務：
由于監控攝像頭也是一種實時流媒體形式，因此 Watson Media 也非常適合用于威脅檢測、物體識別等
IBM 還有其他一些人工智能服務，您可以在這里了解所有這些服務。IBM 是人工智能服務的可靠選擇，但請記住，他們的定位和產品是面向大型到超大型企業的，因此要確保雙方都適合
Rev.ai是另一家人工智能公司，他們堅信要發展專業技能，做好幾件事。只不過，他們決定只做好一件事。是的，只有一件！語音到文本的轉換。沒錯，這就是他們提供的全部服務！連文本到語音都沒有，更不用說其他類別的人工智能/人工智能了。
這種近乎瘋狂的癡迷產生了什么結果？極高的精確度，可以說是世界頂尖中的頂尖。他們在本頁提供了人工智能的證明。
如您所見，他們的測試表明 Rev.ai 比谷歌的語音轉文字準確得多。該頁面上還有許多類似的比較（都是與谷歌的比較，并顯示出谷歌的優勢），但遺憾的是沒有實時操場（我想知道為什么；它會耗費大量計算能力嗎？其他原因？）但這并不意味著您不能對該服務進行評估；您可以創建一個免費賬戶，隨心所欲地仔細檢查 API。
Wit.ai 是一個人工智能平臺，擁有先進的語音處理和文本處理能力。是的，這聽起來就像其他所有的 NLP 和文本分析/轉錄服務，但還不止這些：
我必須強調：現成的 Wit.ai 功能很少。Wit.ai 的整體理念是推動用戶創建自己的 ML 模型，這個過程通常令人沮喪，但 Wit.ai 卻讓它變得輕松有趣。這正是它的優勢所在。
另外，如果您決定使用免費 API，請注意存在速率限制（大約每分鐘 100-250 個請求，具體取決于端點）。
人工智能（AI）、機器學習（ML）、神經網絡、數據、模型、訓練、預測……這些都不再是熱門詞匯。正如任何突破性技術一樣，一旦穩定下來，人工智能就會被商品化。
原文鏈接：8 Top AI API Platforms to Build Super-Intelligent Apps
