Новые технологии не устают развиваться. Объёмы данных с каждой секундой растут, как на дрожжах. И генерируются они в совершенно различных сферах деятельности. Неудивительно, что актуальными становятся вопросы исследования, обработки и анализа информации. В этой связи особое значение приобретают концепции «большие данные» и «искусственный интеллект». Тем более, что большие данные и искусственный интеллект — это те сферы, которые не просто пересекаются друг с другом, а тесно переплетены между собой.
Разберёмся в понятиях?
Прежде всего, большие данные (Big Data) – это громадные объемы информации, создаваемые сегодня во всех сферах деятельности. От здравоохранения и образования до производства и транспорта. И количество информации растёт в мире с каждым годом. Информационные технологии позволяют собирать, хранить и обрабатывать эти данные, что открывает новые возможности для предпринимателей, ученых и государственных учреждений.
Однако, для извлечения пользы из таких объемов данных должны быть разработаны методы и технологии. Именно они позволяют быстро обрабатывать и анализировать большие объемы информации. В этом вся суть применения аналитики больших данных. На основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта она позволяет решать самые актуальные проблемы в различных отраслях.
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – это технология, которая обучает компьютеры выполнять задачи, которые раньше могли решать только люди. Она базируется на таких технологиях, как машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и нейронные сети (Neural Networks). Автоматическая классификация, сегментация, анализ и распознавание сигналов, изображений, звука и других данных. Вот, пожалуй, главное, чем занимаются методы машинного обучения.
Большие объёмы данных несут в себе огромный потенциал для развития искусственного интеллекта. Именно эти данные используются для обучения систем ИИ и делают их все более мощными. Именно они позволяют генерировать полноценное понимание реальности. Таким образом, чем больше данных системы ИИ используют, тем более интеллектуальными и разрушительными они становятся. И ведь неважно, что концепция ИИ существует уже более полувека. Проблемы с неструктурированными данными и вычислительными ограничениями всё время замедляют его развитие. Например, качественная технология распознавания речи требует более 150 000 часов аудиоданных. А это, на минутку, составляет примерно 10 лет. Для приложений распознавания лица требуется почти 15 миллионов изображений.
Искусственный интеллект для обработки больших данных
AI – это не просто роботы, онлайн-чаты и голосовые помощники. Эта технология используется в множестве сфер – от здравоохранения и финансового сектора до телекоммуникаций и маркетинга. И вот лишь некоторые примеры практического использования искусственного интеллекта. Снижение затрат на медицинские услуги путем увеличения эффективности лечения и определения диагноза. Лучший контроль за производственными процессами и оптимизацией складских запасов. Анализ и подбор наиболее подходящего кандидата на вакансию. Отслеживание поведения покупателей и индивидуальный подход к каждому клиенту.
Одной из главных проблем больших данных и искусственного интеллекта является обеспечение безопасности данных. Для усиления их защиты используются новые методы, такие как блокчейн. Они призваны обеспечить надежную защиту данных и информационную безопасность.
Подводя черту
Таким образом, в настоящее время большие данные и искусственный интеллект стали неотъемлемыми составляющими различных сфер деятельности. Да что там, экономики в целом. Они позволяют оптимизировать процессы и повышать эффективность. Обнаруживать новые возможности и решать сложные задачи. В то же время, нужно учитывать, что с внедрением таких технологий существует потребность в специалистах, которые могут продвигать инновационные направления и разрабатывать новые решения.