Ako veľké dáta transformujú umelú inteligenciu?

Nedávno “The Economists” zdôraznili skutočnosť, že dáta sa stali najcennejšou komoditou, ktorú ľudia vlastnia. Keď sa malé časti údajov kombinujú vo veľkom meradle, potom sa to nazýva veľké údaje. Zatiaľ čo sme zaneprázdnení zabezpečením veľkých dát pred útokmi, potichu to prispieva k rastu umelej inteligencie. Pýtate sa ako? Strojové učenie, časť AI robí exponenciálne vylepšenia a možno ju nazvať „stratégiou eskalácie informácií“. Jednoducho povedané, na výrobu, testovanie a prípravu AI sú potrebné obrovské kusy údajov.

Nemožno poprieť skutočnosť, že AI má obrovský potenciál na podporu rôznych sektorov. Využívajú ho finančné firmy, automobilový priemysel, právne kancelárie a iné! Vlastníctvo údajov a ich analýza pomocou AI sa teda stali nevyhnutnými pre podniky, ktoré sa tešia na vzájomné súťaženie. Ak dôverujeme správam Centra pre umelú inteligenciu a robotikuPotom AI nie je niečo, čo bolo objavené nedávno! Je okolo nás od roku 1986. Možnosti AI a strojového učenia zostali pomerne dlho záhadou, pretože nám chýbali veľké objemy údajov, ktoré boli zhromaždené z viacerých zdrojov. Keďže boli kľúčové pre to, aby sa naše stroje AI učili, nebolo možné vykonať žiadny významný vývoj. Teraz sa však scenár zmenil a máme nielen veľké objemy údajov, ale aj schopnosť analyzovať súbory údajov. A tak vývoj v oblasti „veľkých údajov“ drasticky zmenil a transformoval rozsah a budúcnosť AI. Nesúhlasíš? Čítajte ďalej, aby ste sa dozvedeli o dôvodoch, ktoré viedli k tomu istému záveru!

Zdroj: betanews.com

1. Výpočtový výkon

Výpočtová kapacita môže premeniť veľké dáta zo záťaže na obchodné aktíva a to isté sa začalo. Predtým to vyžadovalo veľa času a investícií, ale dnes na spracovanie miliónov dátových súborov alebo veľkých dát potrebujeme iba nanosekundy. Zásluhu na tom má exponenciálny nárast rýchlosti výpočtovej techniky. Pokročilé sekvenčné a paralelné výpočty teraz pomáhajú pri spracovaní údajov v reálnom čase. Okrem toho odvodzuje súbor usmernení pre aplikácie založené na AI.

 2. Adekvátny prístup

Pripravenosť na prístup a rýchle získavanie veľkých dát alebo veľkých objemov dát vedie k revolúcii. Ak vezmeme do úvahy scenár o desaťročí späť, potom vedci údajov a štatistici museli obmedziť svoju prácu na „súbory vzoriek“. To sa teraz drasticky zmenilo, pretože teraz môžu nebojácne pracovať aj so skutočnými údajmi. Teraz sú k dispozícii aj iteračné údaje a nástroje prediktívnej analýzy, a preto viac organizácií prechádza k prístupu založenému na údajoch na prvom mieste k prístupu založenému na hypotézach, čo v konečnom dôsledku dáva impulz AI.

Zdroj: martechtoday.com

 3. Spracovanie prirodzeného jazyka

Technológie spracovania prirodzeného jazyka (NLP) sa využívajú v niekoľkých interaktívnych aplikáciách. Niekoľko príkladov zahŕňa Siri, roboty služieb online bankovníctva, Alexa a ďalšie. Navyše, učenie sa z ľudskej interakcie je kľúčovou súčasťou AI a NLP, pretože Big Data majú schopnosť nájsť relevantné informácie vo veľkých objemoch údajov s cieľom získať kolektívne poznatky. Veľké údaje môžu tiež pomôcť pri identifikácii a odhaľovaní vzorov naprieč zdrojmi údajov, ktoré sa ukážu ako užitočné pre AI.

4. Náklady a výkon

Medzi cenou a výkonom prebieha nekonečný boj. Pamäťové zariadenia teraz umožňujú efektívne ukladať a získavať veľké dáta a my ich potrebujeme vo veľkom množstve! Majúc na pamäti túto skutočnosť, Upmem, populárna francúzska organizácia, zaviedla metódu presunutia spracovania do DRAM pre pracovné zaťaženie AI. Zistilo sa, že pripojením tisícok takýchto jednotiek k tradičnému procesoru pobeží záťaž dvadsaťkrát rýchlejšie. Jeho implementácia si však vyžaduje veľa investícií. A preto nemôžeme dosiahnuť, aby náklady a výkon išli ruka v ruke; v jednom budeme musieť urobiť kompromis.

Zdroj: codekul.com

Prečítajte si tiež:  Big Data a AI sa spájajú s Instagramom a AI Powered Netflix

Nedá sa poprieť, že vplyv veľkých dát prekročí naše očakávania. Očakáva sa, že vlny inovácií sa zintenzívnia kombináciou AI a veľkých dát. Môžeme to povedať, pretože tieto dve sú najsľubnejšie technologické cesty, na ktoré sa budú podniky v budúcnosti spoliehať. Nezabúdajme, že prvá vlna Big Data bola sústredená na zvýšenie flexibility a rýchlosti nahrávania a sťahovania dát, čo sa aj podarilo. Môže nám však trvať dosť dlho, kým dosiahneme druhú vlnu, ktorá využije AI tým, že pochopíme konvergenciu a vzájomnú závislosť v súvislosti s veľkými údajmi. Dúfame, že sa vám páčilo čítanie tohto blogového príspevku, dajte nám vedieť svoje názory v sekcii komentárov nižšie!