Технологические революции стали нормой в эпоху инноваций. Большие данные и аналитика сыграли решающую роль во многих достижениях этого десятилетия. Но как большие данные влияют на столь важную область искусственного интеллекта (ИИ)?
Чтобы лучше это понять, давайте сначала разберемся, что лежит в основе больших данных и искусственного интеллекта и почему вам следует изучить большие данные и искусственный интеллект в этом году.
Большие данные:
Это не что иное, как набор больших наборов данных. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными и могут использоваться для анализа различных моделей и тенденций, таких как взаимодействие и поведение людей.
ИИ:
Искусственный интеллект — это технология, существующая уже несколько десятилетий, которая, по сути, представляет собой машину, думающую сама за себя — анализирующую ситуацию и предпринимающую необходимые шаги для достижения конечной цели без какого-либо вмешательства человека.
Итак, здесь возникает вопрос: как работает автономная, самомыслящая система?
ИИ предполагает анализ большого количества данных с помощью машины. Несколько сложных алгоритмов, модифицированных системой с течением времени, работают с этими данными и подталкивают систему к необходимым шагам для достижения заданного результата. Если задуматься, он не так уж отличается от естественного интеллекта, наблюдаемого у живых существ.
Теперь, когда у вас есть базовое представление о том, что такое ИИ, давайте посмотрим, как большие данные влияют на эту обширную технологическую область и почему вам следует изучить большие данные и ИИ в этом году.
Машинное обучение на основе реальных наборов данных, а не выборочных данных
По состоянию на прошлый год в большинстве систем машинного обучения использовался образец набора данных, который был опробован разработчиками машины. Несмотря на то, что этот подход дал отличные результаты, машины были ограничены очень небольшим объемом данных по сравнению с тем, что требовалось сценариями.
Благодаря большим данным в игре вам не придется тратить время на сбор или создание этих выборочных данных. Это связано с тем, что большие данные почти всегда учитывают все данные, с которыми вы работаете, принося наборы, которые в противном случае были бы отброшены из-за ограниченности ресурсов. Более того, машины не будут ограничены фиксированным набором данных. Вместо этого вы можете использовать реальные наборы данных в реальном времени, чтобы «научить» машину тому, как она может достигать поставленных целей.
Периферийные вычисления
Подход к облачным вычислениям, при котором данные обрабатываются на границе архитектуры, рядом с источником данных, периферийные вычисления привлекают внимание всей отрасли. Хотя этот подход еще не стал массовым, его используют компании, работающие на передовых технологиях.
Идея периферийных вычислений заключается в использовании Интернета вещей (IoT), который позволит системе собирать, обрабатывать и анализировать данные непосредственно у источника. По своей сути периферийные вычисления — это всего лишь мелкомасштабное представление ИИ, использующее большие данные. Большинство этих устройств представляют собой лишь несколько датчиков и микропроцессоров, которые работают автономно, децентрализованно. Этот подход имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционной системой облачных вычислений. К ним относятся:
1. Лучшее профилактическое обслуживание:
Поскольку периферийные вычисления в своей основе используют большие данные, в наборе данных более чем достаточно тенденций, которые машина может анализировать и использовать.
2. Более высокая вычислительная мощность:
Несмотря на то, что в периферийных вычислениях используются базовые датчики и микроконтроллеры, большой объем данных позволяет выполнять прогнозирующие вычисления. Это, в свою очередь, делает обработку более быстрой и эффективной.
3. Лучшее качество обслуживания клиентов:
Для работы не требуется сложной архитектуры или программного обеспечения, поэтому эти системы легко развертывать и обслуживать.
4. Система более энергоэффективна:
Периферийные вычисления не требуют наличия высокопроизводительных процессоров на месте. Это значительно снижает энергопотребление.
Экспоненциальный рост вычислительной мощности
Вычислительная мощность — один из немногих параметров, который растет в геометрической прогрессии с появлением новых подходов. То же самое справедливо, когда мы применяем ИИ к вычислительным процессам.
Обработка огромных объемов данных теперь стала быстрее, чем когда-либо, а процессорам для выполнения этих операций требуются наносекунды. Кроме того, параллельно работающие системы обработки, такие как графические процессоры, вытесняют вычислительные возможности за пределы диаграмм. Используя этот подход, теперь можно извлекать тенденции и правила из данных в реальном времени для создания алгоритмов машинного обучения. Это справедливо даже для больших данных, которые в сочетании с передовыми процессорами этой эпохи можно использовать для создания более умных, чем когда-либо, машин и сверхбыстрых, чем когда-либо, обрабатывающих устройств.
Чат-боты
Мы все видели и испытали компьютерных чат-ботов первого поколения. Возможно, это был пакет приложений, доступных на smartphones или бот службы поддержки клиентов на Facebook. Хотя эти системы, управляемые искусственным интеллектом, в определенной степени выполняют большую часть задач, они по-прежнему не обладают тем «вау-эффектом», которого от них ожидает большинство людей. Вы всегда можете определить, общаетесь ли вы с человеком или «умным» ботом.
Технологическая разработка, которая долгое время находилась на втором плане, в этом году мы можем увидеть ботов, которые питаются этим огромным объемом данных. Это может существенно повлиять на то, как они взаимодействуют и отвечают на запросы и комментарии. В заключение отметим, что большие данные, по сути, будут играть решающую роль в появлении чат-ботов следующего поколения.
Технология блокчейн
Мы все знаем, что такое блокчейн, и хотя большинство текущих применений этой технологии ограничены криптовалютой и финансами, существует несколько менее известных приложений блокчейна, которые могут изменить то, как мы работаем с данными.
Блокчейн — это, по сути, децентрализованный, распределенный реестр файлов или система управления. Эта система очень универсальна и может хранить любые цифровые данные, независимо от их формата, размера или каких-либо других свойств. Учитывая это, многие ведущие ученые и аналитики данных рассматривают возможность применения этой технологии в других процессах, таких как анализ больших данных и искусственный интеллект.
Глядя на текущие рыночные тенденции, сочетание анализа больших данных, искусственного интеллекта и блокчейна неизбежно. Эта комбинация может стать будущим сетевых технологий, хранилищ файлов и даже систем безопасности. Несколько независимых исследователей предсказывают, что к концу этого года мы увидим прототипы усовершенствованных систем искусственного интеллекта на базе блокчейна, которые используют большие данные.
Большие данные и искусственный интеллект — две основные области ИТ, которые объединят усилия и изменят многие тенденции в отрасли. Их индивидуальные применения огромны, и объединение их вместе положит начало новой эре в технологическом мире.
Убеждены начать свое путешествие по этому новому технологическому пути? Тогда нет смысла ждать. Вам следует стремиться изучить большие данные и искусственный интеллект прямо сейчас.
