ข้อมูลขนาดใหญ่เปลี่ยนรูปแบบปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร

เมื่อเร็วๆ นี้ “The Economists” ได้เน้นย้ำถึงข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลได้กลายเป็นสินค้าที่มีค่าที่สุดที่ผู้คนถือครองอยู่ เมื่อข้อมูลขนาดเล็กรวมกันเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ จะเรียกว่าเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่เรากำลังวุ่นอยู่กับการรักษาความปลอดภัยของ Big Data จากการโจมตี ก็มีส่วนสนับสนุนการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์อย่างเงียบๆ คุณถามว่าอย่างไร? แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ AI กำลังทำการปรับปรุงแบบทวีคูณและสามารถเรียกได้ว่าเป็น "กลยุทธ์ที่ส่งต่อข้อมูล" พูดง่ายๆ ก็คือ ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลในการสร้าง ทดสอบ และเตรียม AI

ไม่มีการปฏิเสธความจริงที่ว่า AI มีศักยภาพมหาศาลในการส่งเสริมภาคส่วนต่างๆ บริษัทการเงิน อุตสาหกรรมรถยนต์ สำนักงานกฎหมาย และไม่ว่าอะไรจะเกิดขึ้น! ดังนั้น การครอบครองข้อมูลและการวิเคราะห์โดยใช้ AI จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจที่รอคอยที่จะแข่งขันกัน หากเราเชื่อถือรายงานของ ศูนย์ปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการหุ่นยนต์ ’ ถ้าอย่างนั้น AI ไม่ใช่สิ่งที่เพิ่งค้นพบ! มีอยู่รอบตัวเราตั้งแต่ปี 1986 ความสามารถของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงเป็นปริศนามาเป็นเวลานาน เนื่องจากเราขาดข้อมูลจำนวนมากที่รวบรวมมาจากหลายแหล่ง เนื่องจากมีความสำคัญต่อการทำให้เครื่อง AI เรียนรู้ จึงไม่สามารถพัฒนาที่สำคัญได้ แต่ตอนนี้ สถานการณ์เปลี่ยนไปแล้ว และเราไม่เพียงแต่มีข้อมูลจำนวนมากเท่านั้น แต่ยังมีความสามารถในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลอีกด้วย ดังนั้นการพัฒนาใน "ข้อมูลขนาดใหญ่" จึงเปลี่ยนแปลงขอบเขตและอนาคตของ AI อย่างมาก คุณไม่เห็นด้วย? อ่านเพิ่มเติมเพื่อทราบเหตุผลในการสรุปแบบเดียวกัน!

ที่มา:betanews.com

1. พลังคอมพิวเตอร์

ความสามารถในการคำนวณสามารถเปลี่ยนบิ๊กดาต้าจากภาระเป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจได้ และเช่นเดียวกันก็ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว ก่อนหน้านี้เคยใช้เวลาและการลงทุนมาก แต่วันนี้ เราต้องการเพียงแค่นาโนวินาทีในการประมวลผลชุดข้อมูลหรือ Big Data นับล้านชุด เครดิตสำหรับสิ่งนี้คือการเพิ่มความเร็วของคอมพิวเตอร์แบบทวีคูณ ความก้าวหน้าของการประมวลผลแบบลำดับและแบบคู่ขนานช่วยในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังมาจากชุดแนวทางสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ AI

2. แนวทางที่เหมาะสม

ความพร้อมในการเข้าถึงและเรียกค้นข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลปริมาณมากอย่างรวดเร็วกำลังนำไปสู่การปฏิวัติ หากเราพิจารณาสถานการณ์ย้อนกลับไปเมื่อ 10 ปีก่อน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักสถิติต้องจำกัดงานของพวกเขาไว้เพียง 'ชุดข้อมูลตัวอย่าง' สิ่งนี้เปลี่ยนไปอย่างมากในขณะนี้ เนื่องจากตอนนี้พวกเขาสามารถทำงานได้อย่างไม่เกรงกลัวกับข้อมูลจริงเช่นกัน นอกจากนี้ ขณะนี้ ข้อมูลที่ใช้การวนซ้ำและเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ก็มีให้ใช้งาน องค์กรจำนวนมากจึงหันมาใช้แนวทางที่เน้นข้อมูลเป็นอันดับแรกไปสู่แนวทางที่ใช้สมมติฐานเป็นหลัก ซึ่งจะช่วยเพิ่ม AI ได้ในที่สุด

ที่มา:martechtoday.com

3. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบต่างๆ ตัวอย่างเช่น Siri, บอทบริการธนาคารออนไลน์, Alexa และอื่นๆ นอกจากนี้ การเรียนรู้จากการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์เป็นส่วนสำคัญของ AI และ NLP เนื่องจาก Big Data มีความสามารถในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในปริมาณมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกโดยรวม นอกจากนี้ Big Data ยังช่วยในการระบุและเปิดเผยรูปแบบในแหล่งข้อมูลซึ่งจะพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์สำหรับ AI

4. ต้นทุนและประสิทธิภาพ

มีการต่อสู้ที่ไม่มีที่สิ้นสุดระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ ขณะนี้อุปกรณ์หน่วยความจำทำให้สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเราต้องการสิ่งเหล่านี้อย่างมากมาย! เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้ Upmem ซึ่งเป็นองค์กรที่ได้รับความนิยมในฝรั่งเศสได้แนะนำวิธีการลดภาระการประมวลผลไปยัง DRAM สำหรับปริมาณงาน AI พบว่าด้วยการเชื่อมต่อหน่วยดังกล่าวนับพันเข้ากับโปรเซสเซอร์แบบดั้งเดิม เวิร์กโหลดจะทำงานเร็วขึ้นถึงยี่สิบเท่า อย่างไรก็ตามการดำเนินการนี้ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมาก ดังนั้นเราจึงทำให้ต้นทุนและประสิทธิภาพไปด้วยกันไม่ได้ เราจะต้องประนีประนอมกับมันอย่างแน่นอน

ที่มา:codekul.com

ไม่มีการปฏิเสธความจริงที่ว่าอิทธิพลของ Big Data จะเกินความคาดหมายของเรา คลื่นแห่งนวัตกรรมคาดว่าจะเพิ่มสูงขึ้นด้วยการผสมผสานระหว่าง AI และ Big Data เราสามารถพูดได้เพราะทั้งสองนี้เป็นเส้นทางเทคโนโลยีที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่ธุรกิจจะพึ่งพาในอนาคต อย่าลืมว่าคลื่นลูกแรกของ Big Data มุ่งเน้นที่การเพิ่มความยืดหยุ่นและความเร็วในการอัปโหลดและดาวน์โหลดข้อมูล และสิ่งนี้ก็สำเร็จ อย่างไรก็ตาม เราอาจใช้เวลานานพอที่จะบรรลุคลื่นลูกที่สองที่จะใช้ประโยชน์จาก AI โดยการทำความเข้าใจการบรรจบกันและการพึ่งพาซึ่งกันและกันในส่วนที่เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ เราหวังว่าคุณจะชอบอ่านบล็อกโพสต์นี้ โปรดแจ้งให้เราทราบความคิดเห็นของคุณในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง!