Πόσο μεγάλα δεδομένα μεταμορφώνουν την τεχνητή νοημοσύνη;

Πρόσφατα, οι «The Economists» υπογράμμισαν το γεγονός ότι τα δεδομένα έχουν γίνει το πιο πολύτιμο εμπόρευμα που κατέχουν οι άνθρωποι. Όταν μικρά κομμάτια δεδομένων συνδυάζονται σε μεγάλη κλίμακα, τότε ονομάζονται Big Data. Ενώ είμαστε απασχολημένοι με την προστασία των Μεγάλων Δεδομένων από επιθέσεις, συμβάλλει αθόρυβα στην ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης. Ρωτάτε πώς; Λοιπόν, η Μηχανική Μάθηση, ένα τμήμα της τεχνητής νοημοσύνης κάνει εκθετικές βελτιώσεις και μπορεί να χαρακτηριστεί ως «η στρατηγική κλιμακούμενης πληροφορίας». Με απλά λόγια, απαιτούνται τεράστια κομμάτια δεδομένων για τη δημιουργία, τη δοκιμή και την προετοιμασία της τεχνητής νοημοσύνης.

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τεράστιες δυνατότητες να ενισχύσει διάφορους τομείς. Μοχλεύεται από χρηματοπιστωτικές εταιρείες, αυτοκινητοβιομηχανία, νομικά γραφεία και τι όχι! Έτσι, η κατοχή δεδομένων και η ανάλυσή τους με χρήση τεχνητής νοημοσύνης έχουν καταστεί απαραίτητη για τις επιχειρήσεις που ανυπομονούν να ανταγωνιστούν η μία την άλλη. Αν εμπιστευτούμε τις αναφορές του « Κέντρου Τεχνητής Νοημοσύνης και ΡομποτικήςΤότε το AI δεν είναι κάτι που ανακαλύφθηκε πρόσφατα! Είναι γύρω μας από το 1986. Οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης παρέμειναν μυστήριο για αρκετό καιρό, επειδή δεν είχαμε μεγάλο όγκο δεδομένων που είχαν συλλεχθεί από πολλές πηγές. Καθώς ήταν ζωτικής σημασίας για να μάθουν οι μηχανές μας AI, δεν μπορούσε να γίνει καμία σημαντική ανάπτυξη. Αλλά τώρα, το σενάριο έχει αλλάξει και δεν έχουμε μόνο μεγάλο όγκο δεδομένων αλλά και τη δυνατότητα ανάλυσης συνόλων δεδομένων. Και έτσι οι εξελίξεις στα «Big Data» έχουν αλλάξει δραστικά και έχουν αλλάξει σημαντικά το εύρος και το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης. Δεν συμφωνείτε; Διαβάστε περισσότερα για να μάθετε τους λόγους για τους οποίους το συμπέρασμα!

Πηγή: betanews.com

1. Υπολογιστική Ισχύς

Η υπολογιστική ικανότητα μπορεί να μετατρέψει τα Μεγάλα Δεδομένα από επιβάρυνση σε επιχειρηματικό περιουσιακό στοιχείο και το ίδιο έχει ξεκινήσει. Παλιότερα απαιτούσε πολύ χρόνο και επένδυση, αλλά σήμερα χρειαζόμαστε μόνο νανοδευτερόλεπτα για να επεξεργαστούμε εκατομμύρια σύνολα δεδομένων ή Big Data. Τα εύσημα για αυτό πηγαίνουν στην εκθετική αύξηση της ταχύτητας των υπολογιστών. Οι προόδους του διαδοχικού και παράλληλου υπολογισμού βοηθούν τώρα στην επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, αντλεί ένα σύνολο κατευθυντήριων γραμμών για εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη.

 2. Επαρκής προσέγγιση

Η έτοιμη πρόσβαση και η γρήγορη ανάκτηση των Μεγάλων Δεδομένων ή των μεγάλων όγκων δεδομένων οδηγεί μια επανάσταση. Αν λάβουμε υπόψη το σενάριο μιας δεκαετίας πίσω, τότε οι επιστήμονες δεδομένων και οι στατιστικολόγοι έπρεπε να περιορίσουν την εργασία τους σε «δείγματα συνόλων δεδομένων». Αυτό έχει αλλάξει άρδην τώρα καθώς μπορούν πλέον να δουλεύουν άφοβα και με τα πραγματικά δεδομένα. Επίσης, τώρα είναι διαθέσιμα τα δεδομένα που βασίζονται σε επανάληψη και τα εργαλεία πρόβλεψης ανάλυσης, και έτσι περισσότεροι οργανισμοί κινούνται προς την προσέγγιση με βάση τα δεδομένα στην προσέγγιση που βασίζεται σε υποθέσεις, δίνοντας τελικά ώθηση στην τεχνητή νοημοσύνη.

Πηγή: martechtoday.com

 3. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας

Οι τεχνολογίες Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) αξιοποιούνται σε πολλές διαδραστικές εφαρμογές. Μερικά παραδείγματα περιλαμβάνουν το Siri, τα ρομπότ διαδικτυακών τραπεζικών υπηρεσιών, την Alexa και άλλα. Επιπλέον, η μάθηση από την ανθρώπινη αλληλεπίδραση είναι ένα κρίσιμο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης και του NLP, καθώς τα Μεγάλα Δεδομένα έχουν τη δυνατότητα να βρίσκουν σχετικές πληροφορίες σε μεγάλους όγκους δεδομένων προκειμένου να αποκτήσουν συλλογικές γνώσεις. Επίσης, τα Big Data μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό και την αποκάλυψη μοτίβων μεταξύ των πηγών δεδομένων που θα αποδειχθούν καρποφόρα για την τεχνητή νοημοσύνη.

4. Κόστος και απόδοση

Υπάρχει μια ατελείωτη μάχη μεταξύ κόστους και απόδοσης. Οι συσκευές μνήμης καθιστούν πλέον δυνατή την αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση Μεγάλων Δεδομένων και τα χρειαζόμαστε σε αφθονία! Έχοντας αυτό υπόψη, η Upmem, ένας δημοφιλής γαλλικός οργανισμός, έχει εισαγάγει μια μέθοδο εκφόρτωσης της επεξεργασίας στη DRAM για φόρτους εργασίας AI. Διαπιστώθηκε ότι συνδέοντας χιλιάδες τέτοιες μονάδες σε έναν παραδοσιακό επεξεργαστή, ο φόρτος εργασίας θα εκτελείται είκοσι φορές πιο γρήγορα. Ωστόσο, η εφαρμογή αυτού απαιτεί πολλές επενδύσεις. Και επομένως δεν μπορούμε να κάνουμε το κόστος και την απόδοση να συμβαδίζουν. θα πρέπει να συμβιβαστούμε σε ένα σίγουρα.

Πηγή: codekul.com

Διαβάστε επίσης :  Big Data & AI έρχονται μαζί με το Instagram και το AI Powered Netflix

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η επιρροή των Big Data θα ξεπεράσει τις προσδοκίες μας. Τα κύματα καινοτομίας αναμένεται να αυξηθούν με τον συνδυασμό AI και Big Data. Μπορούμε να το πούμε γιατί αυτά τα δύο είναι τα πιο πολλά υποσχόμενα τεχνολογικά μονοπάτια στα οποία θα βασίζονται οι επιχειρήσεις στο μέλλον. Ας μην ξεχνάμε ότι το πρώτο κύμα Big Data επικεντρώθηκε στην αύξηση της ευελιξίας και της ταχύτητας για τη μεταφόρτωση και τη λήψη δεδομένων, και αυτό έχει επιτευχθεί. Ωστόσο, μπορεί να χρειαστεί αρκετός χρόνος για να επιτύχουμε το δεύτερο κύμα που θα αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη κατανοώντας τη σύγκλιση και την αλληλεξάρτηση σε σχέση με τα Μεγάλα Δεδομένα. Ελπίζουμε ότι σας άρεσε να διαβάζετε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, πείτε μας τις απόψεις σας στην παρακάτω ενότητα σχολίων!