人工智能如何與大數據完美結合

大數據和人工智能工具的結合使新形式的分析和自動化成為可能，這些新形式的分析和自動化仍在企業應用程序中不斷發展和演變。

Dunn & 在 1 月份發布的一項調查發現，40% 的受訪者表示部署 AI 技術創造了更多的就業機會。這一發現似乎與使用人工智能減少就業機會相矛盾，調查中 100 名受訪者中只有 8 人報告說他們的組織因人工智能而被解雇。

這是去年 12 月在波士頓舉行的人工智能世界大會暨博覽會上的 Dun & 團隊。這引發了企業如何適應人工智能和大數據等新興技術的問題。尤其是在這個前所未有的數字顛覆時代。

面對數字顛覆的現實，企業領導者發現很難應對 AI 的快速采用策略。技術的快速發展和人工智能對未來工作的影響將導致工作變動和難以留住知識工作者等迫在眉睫的問題。

使用人工智能的好處以及隨之而來的問題

鄧的調查發現，人工智能主要用于分析、自動化和數據管理。正在啟用新功能，使原本無法訪問的域更易于訪問。例如，大學教授現在可以使用一系列工具來檢測作弊，這在以前是一個基于手動測試和經驗的繁瑣過程。在人力資源領域，還采用了可以篩選簡歷、預測候選人成功以及執行許多其他曾經被認為棘手的任務的技術。

人工智能不僅讓這些應用變得更加可行，而且是對業務任務的重新思考，以利用現有數據并開辟新的思維方式。與此同時，不斷變化的隱私法規使企業和網絡犯罪分子能夠以令人驚訝的新方式使用先進技術，迫使企業投入更多資源來解決與數據安全和治理相關的問題。

當今的商業環境越來越復雜，處理這種混亂可能很困難。隨著第二代數字原住民的崛起，人們需要探索和研究人工智能和大數據日益增長的應用。

根據 Dun & Co. 的一項調查，目前大多數組織都在一定程度上使用人工智能技術。這一發現與其他行業機構的研究一致，這些機構指出從意識和早期采用到全面實施以及從使用中創造額外商業價值的轉變。

現實情況是，許多 AI 應用程序，尤其是那些需要大量穩定數據才能得出結論的應用程序，一直受到數據發現和管理復雜性的困擾。然而，隨著大數據技術的發展，使組織能夠維護和管理越來越多的數據，使用物聯網和移動網絡等新技術的新應用程序開始產生可喜的結果。一些例子包括執法中的面部識別、智能城市技術、自動駕駛汽車和無人機。

誰在使用企業 AI，它在做什么？

對人工智能從業者的調查通常包括三類：成功部署人工智能應用的人；那些正在部署人工智能項目但仍在努力平衡創新和投資回報率的人；人工智能做出嚴肅的承諾。關于這三個群體的相對規模存在重大爭議。

Dun & Co 的調查是在一場以人工智能為主題的活動中進行的，近一半的受訪者 (44%) 表示他們的公司正在部署該技術，20% 的受訪者表示他們的公司已經擁有人工智能技術。23% 的人表示他們計劃實施它。

尋求使用 AI 技術解決復雜問題的公司有時會對他們的結果感到困惑和不滿意，從而提出一些可以解釋的問題。如果人工智能方法沒有得到很好的理解，他們就很難接受看似違反直覺的結果。在 Dun & Dun 的一項調查中，46% 的受訪者表示了解 AI 如何得出結論是他們組織面臨的一個問題。只有三分之一的人表示他們完全理解人工智能系統是如何得出結論的。

對 AI 結果不滿意的其他原因來自基本問題的發展。例如，受過人工訓練的監督式 AI 方法存在根據潛在誤導和強化現有知識做出決策的風險，特別是如果沒有預先采取正確的步驟來處理數據、算法本身或其生產。解釋結果。

問題的制定依賴于數據科學家確保使用正確的方法和數據以及正確的問題支持結論的能力。問題發展的不完全風險突出表明需要可解釋的人工智能以及更多關于思??想和方法多樣性的對話，以便技術對企業更有價值。

人工智能和大數據的正確組合

仔細考慮人工智能使用的數據同樣重要。在鄧氏 調查顯示，許多組織表示缺乏正確的數據是進一步實施人工智能的最大障礙之一，而 28% 的受訪者表示缺乏內部專業知識也是一個主要障礙。隨著數據生產和存儲的增加，人們將開始看到人工智能系統的適應和改進。

雖然人工智能從業者可以合理地處理數據量，但大數據環境中的變化率仍然是一些人工智能應用程序的重要問題。流數據是數據樣本經常被忽視的一個很好的例子。

數據準確性是另一個日益重要的問題，特別是對于分類方法和其他無監督人工智能方法。數據是任何技術，尤其是人工智能必須建立的基礎。不正確的數據庫（例如使用包含偏差或被錯誤操作的數據）通常會導致錯誤的技術方法，導致錯誤的見解，并且可以通過負面壓力得到加強。

人工智能的發展對其商業價值至關重要。

然而，隨著數據的持續增長和存儲的增加，人們將開始看到人工智能系統的適應和改進。這種進化是人工智能商業價值的內在體現。正如人工智能技術在某種程度上具有自我診斷能力一樣，我們將開始看到復雜系統的出現，這些系統不僅可以從人類主體那里學習，還可以從經驗中學習。0.1772 秒。很好的例子包括戰斗 AI 和集成方法。

此外，下一代數字原生 AI 和數據科學從業者將對該系統進行更詳細的了解。這些未來的數據科學家將像醫生一樣進行鑒別診斷，以區分具有相似癥狀的疾病。

人工智能和大數據的結合將繼續發展it技術公司，組織可以確保對該技術的持續試驗和部署。但是，不能保證這種演變會朝著積極的方向發展。事實上，一些偉大的預言導致了相反的結果。

數字顛覆的新科學與商業和人工智能的發展密切相關。似乎可以肯定it技術公司，這種演變的步伐將繼續加快。事實上，人工智能和大數據并不總是完美地結合在一起。在這個領域，最終的最優結果是不同分析方法和思維的日益成熟。