Jak velká data transformují umělou inteligenci?

Nedávno “The Economists” zdůraznili skutečnost, že data se stala nejcennější komoditou, kterou lidé drží. Když jsou malé části dat kombinovány ve velkém měřítku, pak se to nazývá velká data. Zatímco jsme zaneprázdněni zabezpečením velkých dat před útoky, tiše to přispívá k růstu umělé inteligence. Ptáte se jak? Strojové učení, část umělé inteligence provádí exponenciální vylepšení a lze ji nazvat jako „strategii eskalované informacemi“. Jednoduše řečeno, k výrobě, testování a přípravě umělé inteligence jsou potřeba obrovské kusy dat.

Nelze popřít fakt, že umělá inteligence má obrovský potenciál k posílení různých sektorů. Využívají ho finanční firmy, automobilový průmysl, právní kanceláře a co ne! Vlastnictví dat a jejich analýza pomocí umělé inteligence se tak staly nezbytnými pro podniky, které se těší na vzájemné soupeření. Pokud věříme zprávám Centra pro umělou inteligenci a robotiku' pak AI není něco, co bylo nedávno objeveno! Je kolem nás od roku 1986. Možnosti umělé inteligence a strojového učení zůstávaly poměrně dlouho záhadou, protože nám chyběly velké objemy dat shromážděných z více zdrojů. Protože byly klíčové pro to, aby se naše stroje AI učily, nebylo možné provést žádný významný vývoj. Nyní se však scénář změnil a máme nejen velké objemy dat, ale také schopnost analyzovat datové sady. A tak vývoj „Big Data“ drasticky změnil a transformoval rozsah a budoucnost AI. ty nesouhlasíš? Čtěte dále, abyste věděli o důvodech, které vedly k tomu samému!

Zdroj: betanews.com

1. Výpočetní výkon

Výpočetní kapacita může přeměnit velká data z zátěže na obchodní aktiva a totéž bylo zahájeno. Dříve to vyžadovalo spoustu času a investic, ale dnes potřebujeme nanosekundy ke zpracování milionů datových sad nebo velkých dat. Zásluhu na tom má exponenciální nárůst rychlosti výpočetní techniky. Pokročilé sekvenční a paralelní výpočty nyní pomáhají při zpracování dat v reálném čase. Dále odvozuje sadu pokynů pro aplikace založené na umělé inteligenci.

 2. Adekvátní přístup

Připravenost k přístupu a rychlé načítání velkých dat nebo velkých objemů dat vede k revoluci. Pokud vezmeme v úvahu scénář z dekády zpět, pak datoví vědci a statistici museli omezit svou práci na „soubory vzorků“. To se nyní drasticky změnilo, protože nyní mohou nebojácně pracovat i se skutečnými daty. Nyní jsou také k dispozici iterační data a nástroje prediktivní analýzy, a proto se více organizací posouvá k přístupu založenému na datech k přístupu založenému na hypotézách, což nakonec posílí AI.

Zdroj: martechtoday.com

 3. Zpracování přirozeného jazyka

Technologie zpracování přirozeného jazyka (NLP) jsou využívány v několika interaktivních aplikacích. Mezi několik příkladů patří Siri, boti služeb online bankovnictví, Alexa a další. Učení z lidské interakce je navíc klíčovou součástí umělé inteligence a NLP, protože velká data mají schopnost najít relevantní informace ve velkých objemech dat za účelem získání společných poznatků. Big Data mohou také pomoci při identifikaci a odhalování vzorců napříč datovými zdroji, což bude pro AI přínosné.

4. Náklady a výkon

Mezi cenou a výkonem probíhá nekonečný boj. Paměťová zařízení nyní umožňují efektivně ukládat a získávat velká data a my je potřebujeme v hojnosti! S ohledem na to zavedla Upmem, populární francouzská organizace, metodu, jak přenést zpracování na DRAM pro pracovní zátěže AI. Zjistilo se, že připojením tisíců takových jednotek k tradičnímu procesoru poběží zátěž dvacetkrát rychleji. Jeho implementace však vyžaduje velké investice. A proto nemůžeme zajistit, aby náklady a výkon šly ruku v ruce; v jednom budeme muset udělat kompromis.

Zdroj: codekul.com

Čtěte také:  Velká data a umělá inteligence se spojují s Instagramem a Netflixem poháněným umělou inteligencí

Nelze popřít fakt, že vliv Big Data půjde nad naše očekávání. Očekává se, že vlny inovací zesílí kombinace AI a Big Data. Můžeme to říci, protože tyto dvě jsou nejslibnějšími technologickými cestami, na které se budou podniky v budoucnu spoléhat. Nezapomínejme, že první vlna Big Data se soustředila na zvýšení flexibility a rychlosti pro nahrávání a stahování dat, což se podařilo. Mohlo by nám však trvat dost dlouho, než dosáhneme druhé vlny, která využije AI tím, že pochopíme konvergenci a vzájemnou závislost s ohledem na velká data. Doufáme, že se vám tento blogový příspěvek líbil, dejte nám vědět své názory v sekci komentářů níže!