Оптово-розничный интернет-магазин Net27.ru
8 (800) 600-60-45
Круглосуточно
/
Хабаровск
Избранное
0
Сравнение
0

7 мифов об искусственном интеллекте и больших данных

Данные – это мощная движущая сила искусственного интеллекта, вместе они способствуют инновациям и успеху в бизнесе. Эти технологии создают алгоритмы машинного обучения, которые позволяют им реагировать на все виды событий в режиме реального времени. В сегодняшней промышленной среде искусственный интеллект (ИИ) на базе систем больших данных меняет бизнес в том виде, в каком мы его знаем.

Мы движемся к все более автоматизированному принятию решений, создавая сильное конкурентное преимущество для организаций, стремящихся эффективно и действенно использовать ИИ. Однако, учитывая, что «почти половина компаний ожидает, что ИИ изменит правила игры», важно четко понимать, насколько далеко зашли возможности этих двух технологий, и развенчать мифы, которые их окружают.

1. Большие данные и ИИ заберут рабочие места у людей.

Технологии созданы не для замены человеческого потенциала, а для того, чтобы дополнять его для развития. Точно так же ИИ не сможет заменить человеческие рабочие места, скорее он изменит существующие и создаст новые. Искусственный интеллект расширит возможности людей выполнять свою работу, занимаясь добычей и анализом данных, чтобы помочь в принятии решений в режиме реального времени.

Люди смогут сосредоточиться на истинных инновациях, критическом мышлении и сложных рассуждениях, человеческий интеллект и результат их работы стремительно возрастут. По мере того как компании стремятся использовать ИИ в своих организациях, между сотрудниками-людьми и их обучением в области данных возникнет разрыв в навыках.

2. Чем больше данных в распоряжении, тем лучше будет работать ИИ.

Более крупные хранилища данных необязательно помогут вам раскрыть более глубокую и ценную информацию. Вам нужно сосредоточиться на качестве, актуальности и разнообразии ваших данных, а не только на размере.

Тот же пример данных, повторяемых тысячу раз, не улучшает точность прогнозной модели, такой как ИИ. Исходя из этого, возник термин «глубокие данные», более сложный тип сбора данных, который фокусируется на качестве и простоте обработки и исключает избыточную или бесполезную информацию.

3. ИИ и большие данные доступны только крупным организациям с большими ресурсами.

Большое количество руководителей малого и среднего бизнеса имеют ложное мнение о науке о данных и считают, что она подходит только для крупных организаций.

Это связано с неправильным представлением о том, что наука о данных требует сложной инфраструктуры для обработки и получения максимальной отдачи от ваших данных. Современные передовые инструменты и методы, стали еще более мощными и доступными, чем когда-либо.

4. Данные могут сделать ИИ даже умнее людей.

ИИ может быть таким же умным, как мы его программируем, и он может хорошо разбираться в целях. Но без людей не будет искусственного интеллекта. Технология искусственного интеллекта не способна включиться, мотивировать себя или задать альтернативные вопросы.

Она также не может делать выводы из себя. Без знания и понимания людей ИИ не может быть полезным или по-настоящему творческим. Это объясняет, почему высокотехнологичные компании не преуспевают в своих проектах с данными, если у них нет культуры, которая дает им силы.

5. Технологии данных и искусственного интеллекта сложно внедрить, потому что они чрезвычайно сложны.

Существующее сегодня предложение вариантов внедрения облачных систем делает это чрезвычайно простым и экономичным для любой организации. Достаточно разумных вложений и обучения некоторых ваших сотрудников, чтобы получить максимальную отдачу от данных, чтобы создать надежную структуру обратной связи с данными.

Вопреки тому, что многие считают, трудность заключается в необходимом изменении мышления, от мышления, основанного на экспертах, до гораздо более динамичного и гораздо более ориентированного на обучение, а не фиксированного мышления.

6. На смену науке о данных придет ИИ.

Практически невозможно запустить ИИ без полноценной платформы данных. Организации должны иметь платформу данных, которая может масштабироваться, быть гибридной по своей природе и иметь возможность использовать все типы и объемы данных. Можно сказать, что системы больших данных – это топливо для искусственного интеллекта.

ИИ обрабатывает и использует данные, изучая их и разрабатывая сложные аналитические решения, которые позволяют находить и даже прогнозировать ответы на проблемы в режиме реального времени. Наличие сплоченной экосистемы, в которую полностью интегрированы передовые технологии, является реальной проблемой.

7. Чтобы быть специалистом по данным, нужно быть экспертом в программировании и статистике.

Наука о данных – это обработка чисел для получения значимой информации и использование статистики для лучшего понимания результатов. Вам нужно логическое мышление, хорошие аналитические данные и стратегические способности, но вам не нужна докторская степень в этих областях.

Прогнозирование на основе больших данных – это экстраполяция того, что, скорее всего, произойдет в будущем, на основе того, что, как вы знаете, произошло в прошлом или даже в настоящий момент, если это данные в реальном времени. Понимание предметной области и знание правильного применения инструментов – ключ к решению проблем и достижению конкурентных преимуществ.

Ценность больших данных и искусственного интеллекта

Машинное обучение само по себе не ценно. Это стоит столько или меньше, сколько потенциал ваших данных и возможность извлекать их таким образом, чтобы они были ценными и значимыми.

И большие данные, и искусственный интеллект являются ключом к будущему отрасли при условии их правильного использования. Данные должны соответствовать цели моделей машинного обучения. Если не применять модели, соответствующие типологии данных, технологии станут бесполезным тормозом.
Чтобы использовать весь потенциал науки о данных, не менее важно провести необходимое исследование и устранить все недоразумения и заблуждения, прежде чем фактически им заняться.

Поделись с друзьями

Пока еще нет комментариев, Вы можете быть первым.

Добавить комментарий