大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性
通過結合人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)，組織可以看到關鍵領域的未來趨勢。
這些領域包括商業(yè)、技術、金融和醫(yī)療保健。人工智能是計算機對人類智能的模擬。通過應用機器學習算法，我們可以制造“智能”機器，它們可以使用認知推理來根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)做出決策。另一方面，大數(shù)據(jù)是一個統(tǒng)稱，指的是應用于大量數(shù)據(jù)以從中挖掘信息的計算策略和技術。大數(shù)據(jù)技術包括捕獲和存儲數(shù)據(jù)，然后分析數(shù)據(jù)以做出戰(zhàn)略決策并改善業(yè)務成果。大多數(shù)企業(yè)在孤島中部署大數(shù)據(jù)和人工智能，以構建現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，并開發(fā)能夠獨立思考的機器。但大數(shù)據(jù)實際上是人工智能的原材料。因此，當大數(shù)據(jù)與人工智能相遇時，它們有可能改變數(shù)據(jù)的結構方式和機器學習的方式。
什么是人工智能及其子集?
人工智能(AI)利用計算機和機器模仿人類大腦解決問題和決策的能力。
它是許多不同技術的集合，使機器能夠以類似人類的智能水平感知、理解、行動和學習。
以下是人工智能的子集：
機器學習； 深度學習； 自然語言處理； 專業(yè)系統(tǒng)； 機器人技術； 機器視覺； 語音識別。什么是大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)是指包含更多種類的數(shù)據(jù)，其數(shù)量和速度都在不斷增加。
雖然大數(shù)據(jù)的概念本身相對較新，但大數(shù)據(jù)集的起源可以追溯到20世紀60年代和70年代，當時數(shù)據(jù)世界才剛剛起步，出現(xiàn)了第一個數(shù)據(jù)中心和關系數(shù)據(jù)庫。
數(shù)字時代的大數(shù)據(jù)和人工智能的好處
企業(yè)每天都會分析和管理大量數(shù)據(jù)集?？蛻粜畔?、員工詳細信息、業(yè)務統(tǒng)計數(shù)據(jù)加在一起，可能是一個龐大的非結構化數(shù)據(jù)集合，可以對其進行分類和研究，以優(yōu)化業(yè)務。大數(shù)據(jù)提供了以穩(wěn)健方式收集和存儲數(shù)據(jù)的解決方案，而人工智能則利用其機器學習技術從數(shù)據(jù)集中學習，以便在未來做出更好的決策。
大數(shù)據(jù)的好處如下：
降低企業(yè)成本； 提高效率； 改善定價； 提供更多與大企業(yè)競爭的工具； 使組織能夠關注當?shù)仄茫? 提高銷售額和忠誠度； 確保雇用合適的員工。零售品牌沃爾瑪已開始使用大數(shù)據(jù)和人工智能來調整其業(yè)務結構。每天有數(shù)百萬客戶訪問沃爾瑪?shù)木€上和線下商店，沃爾瑪收集的客戶數(shù)據(jù)達到PB級。大數(shù)據(jù)分析師處理龐大的數(shù)據(jù)集，幫助其的機器學習算法掌握決策技能。通過研究網(wǎng)站上的流行產(chǎn)品、客戶購買習慣模式以及商品供需關系，沃爾瑪可以重塑其網(wǎng)站和庫存以滿足客戶需求，從而促進其業(yè)務發(fā)展。
在機器學習的初始階段，AI算法通常使用樣本數(shù)據(jù)集。然而，將算法與實時數(shù)據(jù)結合起來，可以讓機器從實際數(shù)據(jù)集而不是樣本數(shù)據(jù)集中學習。因此，我們可以從學習階段開始有效地訓練機器做出更好的決策。
氣象部門就是一個很好的例子。氣象觀測站的服務器從世界各地的衛(wèi)星、氣象站和中繼板接收文本、圖像和視頻形式的數(shù)據(jù)。這些領域使用大數(shù)據(jù)與人工智能相結合來高效存儲數(shù)據(jù)，然后使用圖像和視頻處理技術對其進行天氣預報。
以下是人工智能的好處：
1）更少的人為錯誤：人工智能的出錯空間更小。
2）完成更復雜的任務：人工智能可以通過額外的努力和更大的責任來完成更艱巨的任務。
3）全天候服務：教育機構和熱線中心收到許多疑問和問題，可以使用人工智能有效地處理。
4）提供數(shù)字助理：智能手機、個人電腦或聯(lián)網(wǎng)家庭音箱內的虛擬助理，如蘋果的Siri、微軟的Cortana、谷歌的GoogleNow、三星的GalaxyS8的Bixby和亞馬遜的Alexa，可提供情境信息。
5）協(xié)助人類完成重復性任務：在銀行，我們經(jīng)?？吹皆S多文件驗證以獲得貸款，這對銀行所有者來說是一項重復性任務。使用人工智能認知自動化，所有者可以加快驗證文件的過程，從而使客戶和所有者都受益。
6）更高效：人工智能機器人不受情緒影響，因此情緒不會影響效率。因此，它們總是高效的。
7）教育下一代：如今，醫(yī)療專業(yè)人員接受人工手術模擬器的培訓。它使用的應用可以幫助檢測和監(jiān)測神經(jīng)系統(tǒng)疾病，并刺激大腦功能。
8）正確的決策：人工智能工具在商業(yè)領域的整合提高了組織的效率。
盡管計算機在認知層面上無法與人腦匹敵，但它們對于我們在現(xiàn)代世界中處理的大量數(shù)據(jù)集的分類和組織至關重要。通過融合人工智能和大數(shù)據(jù)，我們可以獲得結構化的實時數(shù)據(jù)庫，可以進一步用于各種應用。雖然這兩個領域的融合仍在進行中，但我們可以期待在企業(yè)和日常生活中處理大量數(shù)據(jù)集的方式上取得快速突破。
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