Колико велики подаци трансформишу вештачку интелигенцију?

Недавно су „Економисти” истицали чињеницу да су подаци постали највреднија роба коју људи држе. Када се мали комади података комбинују у великом обиму, онда се то назива великим подацима. Док смо заузети обезбеђивањем великих података од напада, они тихо доприносе расту вештачке интелигенције. Питате како? Па, Машинско учење, део АИ прави експоненцијална побољшања и може се назвати „стратегијом ескалације информација“. Једноставно речено, за прављење, тестирање и припрему АИ потребни су огромни комади података.

Не може се порећи чињеница да АИ има огроман потенцијал да подстакне различите секторе. Користе га финансијске фирме, аутомобилска индустрија, правне канцеларије и шта све не! Дакле, поседовање података и њихова анализа помоћу вештачке интелигенције постали су од суштинског значаја за предузећа која се радују међусобном надметању. Ако верујемо извештајима Центра за вештачку интелигенцију и роботику' онда АИ није нешто што је недавно откривено! Постоји око нас од 1986. Могућности вештачке интелигенције и машинског учења су прилично дуго остале мистерија јер су нам недостајале велике количине података који су прикупљени из више извора. Пошто су биле кључне за учење наших машина са вештачком интелигенцијом, није се могао направити значајан развој. Али сада се сценарио променио и ми не само да имамо велике количине података већ и могућност анализе скупова података. И стога је развој „Великих података“ драстично променио и значајно трансформисао обим и будућност вештачке интелигенције. Не слажете се? Прочитајте даље да бисте сазнали о разлозима за закључивање истог!

Извор: бетаневс.цом

1. Рачунарска снага

Рачунарски капацитет може да трансформише велике податке из терета у пословну имовину и исто је започето. Раније је било потребно много времена и улагања, али данас су нам потребне само наносекунде за обраду милиона скупова података или великих података. Заслуге за ово иду експоненцијалном расту брзине рачунарства. Напредак у секвенцијалном и паралелном рачунарству сада помаже у обради података у реалном времену. Штавише, он изводи скуп смерница за апликације засноване на вештачкој интелигенцији.

 2. Адекватан приступ

Спреман приступ и брзо преузимање великих података или великих количина података води револуцију. Ако узмемо у обзир сценарио од пре једне деценије, онда су научници података и статистичари морали да ограниче свој рад на „скупове узорака података“. Ово се сада драстично променило јер сада могу неустрашиво да раде и са стварним подацима. Такође, сада су доступни подаци засновани на итерацији и алати за предиктивну аналитику, и стога се све више организација креће ка приступу заснованом на подацима који се заснива на хипотезама, што на крају даје подстицај АИ.

Извор: мартецхтодаи.цом

 3. Обрада природног језика

Технологије обраде природног језика (НЛП) користе се у неколико интерактивних апликација. Неколико примера укључује Сири, ботове за онлајн банкарство, Алека и друге. Штавише, учење на основу људске интеракције је кључни део АИ и НЛП-а јер велики подаци имају способност да пронађу релевантне информације у великим количинама података како би добили колективне увиде. Такође, велики подаци могу помоћи у идентификацији и откривању образаца у различитим изворима података који ће се показати корисним за АИ.

4. Трошкови и перформансе

У току је бескрајна битка између цене и перформанси. Меморијски уређаји сада омогућавају ефикасно складиштење и преузимање великих података и потребни су нам у изобиљу! Имајући ово на уму, Упмем, популарна француска организација, увела је метод за преношење обраде у ДРАМ за радна оптерећења АИ. Открива се да ће повезивањем хиљада таквих јединица са традиционалним процесором оптерећење радити двадесет пута брже. Међутим, имплементација овог захтева захтева доста улагања. И стога не можемо учинити да трошкови и перформансе иду руку под руку; мораћемо да направимо компромис око једног сигурно.

Извор: цодекул.цом

Прочитајте такође:  Велики подаци и вештачка интелигенција долазе заједно са Инстаграмом и Нетфликом који покреће вештачка интелигенција

Не може се порећи чињеница да ће утицај Биг Дата превазићи наша очекивања. Очекује се да ће таласи иновација бити појачани комбинацијом АИ и великих података. Можемо рећи јер су ова два најперспективнија технолошка пута на које ће се предузећа ослањати у будућности. Не заборавимо да је први талас великих података био концентрисан на повећање флексибилности и брзине за отпремање и преузимање података, и то је постигнуто. Међутим, могло би нам требати довољно дуго да постигнемо други талас који ће искористити АИ разумевањем конвергенције и међузависности у односу на велике податке. Надамо се да вам се допало читање овог блог поста, јавите нам своје ставове у одељку за коментаре испод!