Hvor stor data transformerer kunstig intelligens?

Nylig la "The Economists" vekt på det faktum at data har blitt den mest verdifulle varen som holdes av mennesker. Når små biter av data kombineres i stor skala, kalles det Big Data. Mens vi er opptatt med å sikre Big Data fra angrep, bidrar det i det stille til veksten av kunstig intelligens. Du spør hvordan? Vel, Machine Learning, en del av AI gjør eksponentielle forbedringer og kan betegnes som "den informasjons-eskalerte strategien." Enkelt sagt kreves det enorme databiter for å lage, teste og forberede AI.

Det kan ikke benektes det faktum at AI har et enormt potensial for å øke ulike sektorer. Det blir utnyttet av finansfirmaer, bilindustri, juridiske kontorer og hva ikke! Dermed har besittelse av data og deres analyse ved hjelp av AI blitt avgjørende for virksomheter som ser frem til å konkurrere med hverandre. Hvis vi stoler på rapportene fra ' Center for Artificial Intelligence and Robotics' da er ikke AI noe som har blitt oppdaget nylig! Det har vært rundt oss siden 1986. Mulighetene til AI og Machine Learning har vært et mysterium ganske lenge fordi vi manglet store mengder data som er samlet inn fra flere kilder. Siden de var avgjørende for å få AI-maskinene våre til å lære, kunne ingen vesentlig utvikling gjøres. Men nå har scenariet endret seg, og vi har ikke bare store mengder data, men også muligheten til å analysere datasett. Og dermed har utviklingen i 'Big Data' drastisk endret og transformert omfanget og fremtiden til AI betydelig. Er du ikke enig? Les videre for å vite om grunner til å konkludere med det samme!

Kilde: betanews.com

1. Datakraft

Beregningskapasitet kan transformere Big Data fra en byrde til en forretningsaktiva, og det samme har blitt startet. Tidligere tok det mye tid og mye investeringer, men i dag trenger vi bare nanosekunder for å behandle millioner av datasett eller Big Data. Æren for dette går til eksponentiell økning i datahastigheten. Fremskrittene sekvensiell og parallell databehandling hjelper nå med å behandle data i sanntid. Videre utleder den sett med retningslinjer for AI-baserte applikasjoner.

 2. Adekvat tilnærming

Klar til tilgang og rask henting av Big Data eller store datamengder fører til en revolusjon. Hvis vi vurderer scenariet for et tiår tilbake, måtte dataforskere og statistikere begrense sitt arbeid til "prøvedatasett". Dette har endret seg drastisk nå ettersom de nå kan jobbe fryktløst med de virkelige dataene også. Nå er også iterasjonsbaserte data og prediktive analyseverktøy tilgjengelige, og dermed beveger flere organisasjoner seg mot en data-først-tilnærming til hypotesebasert tilnærming, og gir etter hvert et løft til AI.

Kilde: martechtoday.com

 3. Naturlig språkbehandling

Natural Language Processing (NLP)-teknologier utnyttes i flere interaktive applikasjoner. Noen få eksempler inkluderer Siri, nettbanktjenesteroboter, Alexa og andre. Dessuten er det å lære av menneskelig interaksjon en avgjørende del av AI og NLP ettersom Big Data har evnen til å finne relevant informasjon i store datamengder for å oppnå kollektiv innsikt. Big Data kan også hjelpe med å identifisere og avsløre mønstre på tvers av datakilder som vil vise seg fruktbare for AI.

4. Kostnad og ytelse

Det pågår en endeløs kamp mellom kostnad og ytelse. Minneenheter gjør det nå mulig å effektivt lagre og hente Big Data, og vi trenger disse i overflod! Med dette i bakhodet har Upmem, en populær fransk organisasjon, introdusert en metode for å avlaste prosessering til DRAM for AI-arbeidsbelastninger. Det er funnet ut at ved å koble tusenvis av slike enheter til en tradisjonell prosessor, vil arbeidsbelastningen løpe tjue ganger raskere. Men å implementere dette krever mye investering. Og derfor kan vi ikke få kostnad og ytelse til å gå hånd i hånd; vi må definitivt gå på akkord med en.

Kilde: codekul.com

Les også:  Big Data og AI kommer sammen med Instagram og AI-drevet Netflix

Det kan ikke benektes at Big Datas innflytelse vil gå utover våre forventninger. Bølgene av innovasjon forventes å bli forsterket av kombinasjonen av AI og Big Data. Vi kan si det fordi disse to er de mest lovende teknologistiene som bedriftene vil stole på i fremtiden. La oss ikke glemme at den første bølgen av Big Data var konsentrert om å øke fleksibiliteten og hastigheten for opp- og nedlasting av data, og dette har blitt oppnådd. Imidlertid kan vi ta lang tid nok til å oppnå andre bølge som vil utnytte AI ved å forstå konvergensen og gjensidig avhengighet med hensyn til Big Data. Vi håper du likte å lese dette blogginnlegget, gi oss beskjed om dine synspunkter i kommentarfeltet nedenfor!