Kā lielie dati pārveido mākslīgo intelektu?

Nesen “The Economists” uzsvēra, ka dati ir kļuvuši par vērtīgāko cilvēku rīcībā esošo preci. Ja mazi datu gabali tiek apvienoti lielā mērogā, tos sauc par lielajiem datiem. Kamēr mēs esam aizņemti ar lielo datu aizsardzību pret uzbrukumiem, tie klusi veicina mākslīgā intelekta izaugsmi. Jautāsiet kā? Mašīnmācība, AI sadaļa, veic eksponenciālus uzlabojumus, un to var saukt par "informācijas eskalācijas stratēģiju". Vienkārši sakot, lai izveidotu, pārbaudītu un sagatavotu AI, ir nepieciešami milzīgi datu gabali.

Nevar noliegt faktu, ka mākslīgajam intelektam ir milzīgs potenciāls, lai veicinātu dažādas nozares. To izmanto finanšu uzņēmumi, automobiļu rūpniecība, juridiskie biroji un kas ne! Tādējādi datu glabāšana un to analīze, izmantojot AI, ir kļuvusi būtiska uzņēmumiem, kas ar nepacietību gaida savstarpēju konkurenci. Ja uzticamies Mākslīgā intelekta un robotikas centra ziņojumiem' tad AI nav kaut kas tāds, kas ir atklāts nesen! Tā pastāv kopš 1986. gada. AI un mašīnmācīšanās iespējas ir palikušas noslēpums diezgan ilgi, jo mums trūka liela apjoma datu, kas savākti no vairākiem avotiem. Tā kā tiem bija izšķiroša nozīme, lai mūsu AI mašīnas mācītos, nebija iespējams veikt nozīmīgu attīstību. Taču tagad scenārijs ir mainījies, un mums ir ne tikai liels datu apjoms, bet arī iespēja analizēt datu kopas. Tādējādi “Lielo datu” attīstība ir krasi mainījusi un pārveidojusi AI darbības jomu un nākotni. Jūs nepiekrītat? Lasiet tālāk, lai uzzinātu par iemesliem, kāpēc secināt to pašu!

Avots: betanews.com

1. Skaitļošanas jauda

Aprēķinu jauda var pārveidot lielos datus no sloga par uzņēmuma aktīvu, un tas pats ir sākts. Agrāk tas prasīja daudz laika un ieguldījumu, taču šodien mums ir vajadzīgas tikai nanosekundes, lai apstrādātu miljoniem datu kopu vai lielo datu. Par to ir jāpateicas eksponenciālam skaitļošanas ātruma pieaugumam. Secīgās un paralēlās skaitļošanas uzlabojumi tagad palīdz apstrādāt datus reāllaikā. Turklāt tajā ir izstrādāts vadlīniju kopums uz AI balstītām lietojumprogrammām.

 2. Adekvāta pieeja

Gatavība piekļūt lielajiem datiem vai lielajiem datu apjomiem un ātra izguve rada revolūciju. Ja ņemam vērā scenāriju pirms desmit gadiem, datu zinātniekiem un statistiķiem bija jāierobežo savs darbs ar “datu paraugu kopām”. Tagad tas ir krasi mainījies, jo tagad viņi var bezbailīgi strādāt arī ar reālajiem datiem. Turklāt tagad ir pieejami uz iterāciju balstīti dati un paredzamās analītikas rīki, un tādējādi arvien vairāk organizāciju pāriet uz pieeju, kas balstīta uz datiem, uz hipotēzēm, galu galā dodot stimulu AI.

Avots: martechtoday.com

 3. Dabiskās valodas apstrāde

Dabiskās valodas apstrādes (NLP) tehnoloģijas tiek izmantotas vairākās interaktīvās lietojumprogrammās. Daži piemēri ir Siri, tiešsaistes banku pakalpojumu robotprogrammatūra, Alexa un citi. Turklāt mācīšanās no cilvēku mijiedarbības ir būtiska AI un NLP sastāvdaļa, jo lielajiem datiem ir iespēja atrast būtisku informāciju lielos datu apjomos, lai gūtu kolektīvu ieskatu. Turklāt lielie dati var palīdzēt identificēt un atklāt modeļus dažādos datu avotos, kas izrādīsies auglīgi AI.

4. Izmaksas un veiktspēja

Notiek bezgalīga cīņa starp izmaksām un veiktspēju. Atmiņas ierīces tagad ļauj efektīvi uzglabāt un izgūt lielos datus, un mums tie ir ļoti vajadzīgi! Paturot to prātā, Upmem, populāra franču organizācija, ir ieviesusi metodi, lai AI darba slodzei apstrādātu DRAM. Noskaidrots, ka, pieslēdzot tūkstošiem šādu vienību tradicionālajam procesoram, darba slodze darbosies divdesmit reižu ātrāk. Taču, lai to īstenotu, ir nepieciešami lieli ieguldījumi. Tāpēc mēs nevaram panākt, lai izmaksas un veiktspēja iet roku rokā; mums noteikti būs jāpiekāpjas vienā.

Avots: codekul.com

Lasiet arī:  lielie dati un AI apvienojas ar Instagram un AI darbinātu Netflix

Nevar noliegt faktu, ka Big Data ietekme pārsniegs mūsu cerības. Paredzams, ka inovāciju viļņus pastiprinās AI un lielo datu kombinācija. Mēs to varam teikt, jo šie divi ir daudzsološākie tehnoloģiju ceļi, uz kuriem uzņēmumi paļausies nākotnē. Neaizmirsīsim, ka pirmais Big Data vilnis bija koncentrēts uz datu augšupielādes un lejupielādes elastības un ātruma palielināšanu, un tas ir sasniegts. Tomēr mums varētu būt nepieciešams pietiekami ilgs laiks, lai sasniegtu otro vilni, kas izmantos AI, izprotot konverģenci un savstarpējo atkarību attiecībā uz lielajiem datiem. Mēs ceram, ka jums patika lasīt šo emuāra ierakstu, dariet mums zināmu savu viedokli komentāru sadaļā zemāk!