Kako veliki podatki spreminjajo umetno inteligenco?

Pred kratkim so »The Economists« poudarjali dejstvo, da so podatki postali najdragocenejša dobrina, ki jo imajo ljudje. Ko se majhni kosi podatkov združijo v velikem obsegu, se to imenuje veliki podatki. Medtem ko smo zaposleni z varovanjem velikih podatkov pred napadi, ta tiho prispeva k rasti umetne inteligence. Sprašuješ kako? No, strojno učenje, del umetne inteligence, se eksponentno izboljšuje in ga lahko imenujemo »strategija stopnjevanja informacij«. Preprosto povedano, za izdelavo, testiranje in pripravo AI so potrebni ogromni kosi podatkov.

Ni mogoče zanikati dejstva, da ima AI ogromen potencial za spodbujanje različnih sektorjev. Izkoriščajo ga finančna podjetja, avtomobilska industrija, pravne pisarne in še kaj! Tako sta posedovanje podatkov in njihova analiza z uporabo umetne inteligence postala bistvena za podjetja, ki se veselijo medsebojnega tekmovanja. Če zaupamo poročilom Centra za umetno inteligenco in robotiko' potem AI ni nekaj, kar je bilo nedavno odkrito! Okoli nas je že od leta 1986. Zmogljivosti umetne inteligence in strojnega učenja so bile dolgo skrivnost, ker nam je primanjkovalo velikih količin podatkov, ki so bili zbrani iz več virov. Ker so bili ključni za učenje naših strojev AI, ni bilo mogoče narediti pomembnega razvoja. Zdaj pa se je scenarij spremenil in nimamo le velike količine podatkov, ampak tudi zmožnosti analize podatkovnih nizov. In tako je razvoj "Big Data" drastično spremenil in močno preoblikoval obseg in prihodnost AI. Se ne strinjaš? Preberite več o razlogih za sklenitev istega!

Vir: betanews.com

1. Računalniška moč

Računalniška zmogljivost lahko pretvori velike podatke iz bremena v poslovno sredstvo in enako se je začelo. Prej je to zahtevalo veliko časa in naložb, danes pa potrebujemo le nanosekunde za obdelavo milijonov podatkovnih nizov ali velikih podatkov. Zasluga za to je eksponentna rast hitrosti računalništva. Napredek zaporednega in vzporednega računalništva zdaj pomaga pri obdelavi podatkov v realnem času. Poleg tega izhaja niz smernic za aplikacije, ki temeljijo na AI.

 2. Ustrezen pristop

Pripravljen za dostop in hitro pridobivanje velikih podatkov ali velikih količin podatkov vodi revolucijo. Če upoštevamo scenarij pred desetletjem, so morali znanstveniki in statistiki svoje delo omejiti na „vzorčne nabore podatkov“. To se je zdaj drastično spremenilo, saj lahko zdaj neustrašno delajo tudi s pravimi podatki. Prav tako so zdaj na voljo podatki, ki temeljijo na iteracijah, in orodja za napovedno analitiko, zato se več organizacij pomika k pristopu, ki temelji na podatkih, k pristopu, ki temelji na hipotezah, kar sčasoma daje zagon umetni inteligenci.

Vir: martechtoday.com

 3. Obdelava naravnega jezika

Tehnologije obdelave naravnega jezika (NLP) se uporabljajo v več interaktivnih aplikacijah. Nekaj ​​primerov vključuje Siri, bote za spletno bančništvo, Alexa in druge. Poleg tega je učenje iz človeške interakcije ključni del umetne inteligence in NLP, saj imajo veliki podatki zmožnost iskanja ustreznih informacij v velikih količinah podatkov, da bi pridobili skupen vpogled. Prav tako lahko veliki podatki pomagajo pri prepoznavanju in razkrivanju vzorcev v virih podatkov, kar se bo izkazalo za plodno za AI.

4. Stroški in učinkovitost

Med stroški in zmogljivostjo poteka neskončna bitka. Pomnilniške naprave zdaj omogočajo učinkovito shranjevanje in pridobivanje velikih podatkov in teh potrebujemo v izobilju! Ob upoštevanju tega je Upmem, priljubljena francoska organizacija, uvedla metodo za prenos obdelave v DRAM za delovne obremenitve AI. Ugotovljeno je, da bo s povezovanjem na tisoče takšnih enot na tradicionalni procesor obremenitev potekala dvajsetkrat hitreje. Vendar izvajanje tega zahteva veliko naložb. Zato ne moremo iti z roko v roki stroškov in uspešnosti; pri enem bomo zagotovo morali skleniti kompromis.

Vir: codekul.com

Preberite tudi:  Veliki podatki in umetna inteligenca se združijo z Instagramom in Netflixom, ki ga poganja umetna inteligenca

Ni mogoče zanikati dejstva, da bo vpliv velikih podatkov presegel naša pričakovanja. Pričakuje se, da se bodo valovi inovacij povečali s kombinacijo AI in velikih podatkov. Lahko rečemo, da sta ti dve najbolj obetavni tehnološki poti, na katera se bodo podjetja zanašala v prihodnosti. Ne pozabimo, da je bil prvi val velikih podatkov osredotočen na povečanje fleksibilnosti in hitrosti nalaganja in prenosa podatkov, in to je bilo doseženo. Vendar pa lahko traja dovolj dolgo, da dosežemo drugi val, ki bo izkoristil AI z razumevanjem konvergence in soodvisnosti v zvezi z velikimi podatki. Upamo, da vam je bilo všeč branje te objave v blogu, sporočite nam svoje poglede v spodnjem razdelku za komentarje!