人工智能发展背后的需求没有大数据,人工智能无法生存.doc
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1、人工智能发展背后的需求没有大数据,人工智能无法生存由于人工智能与大数据密切相关,因此只有通过清晰的结构化数据才能更好地处理这些,从而改善人们的生活。幸运的是,人们正在逐渐了解人工智能发展背后的需求。这就是为什么人们看到数据科学家的工作方式在资金、工资、工具和设备方面有所改进的原因。随着技术的发展和进步,数据量呈指数级增长,这并不令人意外。如果说人们在2005年还可以勉强处理0.1ZB的数据的话,那么如今这个数字已超过了20ZB,甚至到2020年的数据量将达到47ZB。除了数量庞大之外,数据面临的问题还在于其大部分是非结构化的数据,而这些不完整或不准确的数据对于蓬勃发展的人工智能和人类来说没有任
2、何好处。人们如今只能处理10%的结构化数据,而剩下的都是大量未被标记的信息,机器不能以建设性的方式使用。例如,电子邮件就是非结构化的数据,而电子表格等内容被认为是被标记的结构化数据,并且可以被机器成功扫描。这看起来似乎并不成问题,但如果人们期望人工智能可以更好地应用在医疗保健,无人驾驶汽车,家庭生活等行业领域,这就需要拥有整洁有序的数据。具有讽刺意味的是,人们已经非常擅长创建内容和数据,但还没有找到一种方法来准确地利用数据来满足人们的需求。数据科学家也在不断努力数据科学是过去几年积累了大量数据的领域之一,越来越多的数据科学家致力于解决这一混乱问题,这是很自然的。然而,最近的一项调查显示,与人们
3、的观点相反,数据科学家花费在构建算法和挖掘数据模式上的时间少了很多,而是在开展所谓的数字清理工作,也就是清理和组织数据。正如人们所看到的,这些数据肯定不利于有着光明未来的人工智能发展和应用。人们在预测人工智能的发展时显然没有考虑到这样一个事实,即虽然机器可以成功替代为模式挖掘数据的少数一些数据科学家,但他们可能无法取代绝大多数致力于研究数据的科学家,而他们大部分时间都在收集、清理和组织这些数据。当然,最好从一开始就以更加整体的方式收集数据,而不是分配太多时间和资源来追溯和修复这些数据。幸运的是,人工智能领域的领导者已慢慢地达成了这种共识,利用他们的技能和影响力,改变了数据科学的走向,并将其与人
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