注释:AI生态系统中的代码优化

人工智能生态系统由几个关键元素组成。为了实现最佳的人工智能性能，每个组件都需要发挥最大的功能。在本文中，我们讨论了AI领域的关键元素，以及代码优化在实现最佳AI性能方面的价值。

提高性能是AI领域的首要任务。企业会毫不犹豫地进行大量投资，以实现人工智能系统的微小改进(例如提高精度、速度)。一系列因素会影响AI的表现;高质量的数据、基础设施、代码和合适的人才都是繁荣的AI生态系统的关键要素。

为了实现最佳性能，人工智能系统本质上必须在最小化效率和成本的同时最大化结果。在本文中，我们将讨论AI所依赖的四个支柱，以及为什么每个支柱都需要优化。

最优AI性能的基础因素

数据

人工智能系统和机器学习模型是基于数据建立、训练、测试和部署的。不完整、无效或损坏的数据会影响人工智能系统的质量。人工智能系统中使用的训练和测试数据也必须是人口的代表性样本。非代表性数据集可能会给人工智能系统带来偏见。选择良好的数据集和数据预处理是确保强大AI性能的第一步。

基础设施

基础设施和硬件使得托管AI解决方案所需的数据、模型和软件成为可能。处理、内存、网络和存储任务特别通过基础设施实现。处理器、gpu、fpga和/或专用集成电路(asic)等处理和逻辑设备、临时存储和长期存储解决方案以及能够实现连接的设备构成了AI的基本硬件捆绑。提高人工智能系统的性能不可避免地与硬件容量有关。

然而，在没有创新干预的情况下，硬件的能力是否能成倍增长，这是值得怀疑的。例如，根据摩尔定律，有人担心我们可能会达到物理计算能力的极限。为了推动未来的人工智能，尖端的基础设施解决方案将是必不可少的。

代码

作为AI系统基础的代码对于确保解决方案按照预期运行并无错误至关重要。好的代码是可靠的、清晰的和一致的。文档的可用性使代码库更容易维护。不断发展的AI生态系统需要高性能的软件，使得代码效率至关重要。即使是最微小的代码效率提高也可以加快应用程序速度，提高生产力和利润。

一项关于代码质量的业务影响的研究报告称，Alert级别1的代码库的开发时间比健康级别的代码多124%。Stripe对c级高管进行的一项调查显示，不良代码每年给公司造成850亿美元的损失。机器学习的技术债务堆积得非常快，这意味着糟糕的代码质量甚至会让最有经验的团队倒退半年。

人才

人工智能是由数据科学家、软件工程师和人工智能生态系统中的各种其他人员设想、开发和维护的。聘用最优秀的人才可以带来创新、高效和有利可图的人工智能解决方案。领英英国2020年新兴就业报告将人工智能专家列为英国最热门的新兴职位，凸显了人工智能人才的价值和需求。

然而，由于专业化所需的时间和培训，通常很难找到和招聘AI专家。如果企业无法找到合适的人才来完成这项任务，它们可能会觉得有必要缩减人工智能应用的范围。

尽管这些元素在人工智能生态系统中至关重要，但它们都有各自的挑战和局限性。需要创新的解决方案，以确保人工智能能够在不受复杂性阻碍的情况下实现规模化。代码优化是实现最佳AI性能的一个有前景的领域。

底线

代码优化的好处是多方面的。优化使代码库更清晰、更清晰、更一致，使软件的执行效率更高。该软件的最终用户获得了更好的结果和速度提高的增强用户体验。代码优化还使代码更具可读性，最终使多个涉众更容易在一个代码库上工作和协作。

莱斯利·坎森博士是TurinTech