Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

8 Kundiges oor die toekoms van kunsmatige intelligensie en groot data

Kunsmatige Intelligensie het binne 'n baie kort tyd dramaties verander. Mettertyd het die toenemende penetrasie van AI gelei tot 'n grootskaalse groei van die potensiaal wat hierdie tegnologie kan bied. Met die steeds groter wordende hoeveelheid data, kan ons nou byna alles intelligent maak. Nou kan ons ook die vermoëns van hierdie data verhoog deur gebruik te maak van kunsmatige intelligensie. Om toegang tot baie meer bruikbare data te verkry, wat by ontleding tot betroubare insigte lei. Maar hoe presies sal die verandering kunsmatige intelligensie beïnvloed wat ons kan doen groot data? Om die antwoord te weet, het ons 8 kundiges in die bedryf gekontak. Hier is hul gedagtes oor die toekoms van kunsmatige intelligensie en data wetenskap.

Stel u belang in data-ontleding? Laai ons e-boek af om die nuutste tendense en ontwikkelinge te sien.


1. Die gebruik van KI om aan Big Data-regulasies te voldoen:

Dit is menslik onmoontlik om al die data wat ondernemings nou moet versamel, te bestuur en te analiseer op 'n ekonomiese, vinnige of hoë gehalte soos AI. KI kan die ekwivalent van miljoene datawetenskaplike werksure byvoeg tot 'n onderneming wat belas is met die 3V 'groot data' (volume, verskeidenheid en snelheid). Boonop beteken nuwe EU-wetgewing wat in Mei in werking tree - die Algemene Verordening Gegevensbeskerming (AVG) - dat baie besighede wat groot hoeveelhede kliëntedata versamel, waarskynlik na AI sal soek om hulle te help om aan die nuwe wette te voldoen. Die AVG vereis dat ondernemings data versamel om verbruikers in staat te stel om maklik in en buite kommunikasie te kies; lewer verslae aan verbruikers oor die data wat daaroor versamel word, en bied maklike maniere om die data uit te vee. Sonder KI-tegnologie, wat besighede baie tydrowend en duur sal wees.

Dr Jurgen Galler, voormalige Google-direkteur, nou uitvoerende hoof van 'n AI-tegnologie-onderneming -1 plusX. @ 1plusX

2. Verhoogde rol van etikiste in die bestuur van uitsonderings:

Kunsmatige intelligensie sal baie ondernemings vereis om 'n baie dieper begrip en waardering vir etiek te verkry, want dit is die evolusie van kwaliteitskontrole onder die toepassing van AI. Goeie sagteware -ontwikkelaars oefen 'defensiewe programmering', wat beplan vir gebeurlikhede wat hul program nie moet veroorsaak nie, maar dit sou baie sleg wees as dit wel sou gebeur. Aangesien AI sagteware dryf om meer kompleks te word, meer in staat is om kreatiewe ekstrapolasies te maak, sluit ewe hoë abstraksievlakke in op die maniere waarop foute kan manifesteer.

Dit beteken dat KI wat daarop gemik is om kenniswerk met onduidelike grense uit te voer, soos die optimalisering van sakestrategieë, 'n opvallende gedrag kan hê wat op die vlak van byvoorbeeld 'n ongewenste onderdeel kan bestel, 'n aanbodskontrak kan kanselleer of 'n onvanpaste taal in 'n verslag. Op hierdie punt lyk die manier waarop sulke sagteware gekonfigureer word, nie soveel soos programmering nie opleiding van 'n hond en om dit reg te kry, sal opgeleide etici of selfs filosowe in die personeel benodig.

Peter J. Scott, Skrywer van "Beheerkrisis: hoe kunsmatige superintelligensies die menslike geslag kan vernietig of red" @peterjscott

3. AIOps vir veranderingstolerante algoritmes:

Moderne IT-omgewings is ongelooflik (en toenemend) kompleks en veranderend, wat lei tot groot hoeveelhede tyd en hulpbronne wat toegewy is aan monitering, probleemoplossing en kursusregstelling. Dit is 'n reaktiewe posisie vir die meeste maatskappye, maar wanneer spanne AIOps-tegnologie gebruik, kan hulle gebruik maak van veranderingsverdraagsame algoritmes en toegang kry tot geïndekseerde inligting. Hierdeur kan hulle meer tyd spandeer op proaktiewe, betekenisvolle werk eerder as om dieselfde probleme herhaaldelik op te los of tyd te spandeer om reëls en filters te bestuur.

Phil Tee, Medestigter en uitvoerende hoof, Moogsoft Inc. @moogsoft

4. KI vir data-ontleding:

Kunsmatige intelligensie sal verander data-analise deur te leer (gebruik resultate van vorige analitiese take) sodat resultate mettertyd vinniger met baie meer akkuraatheid sal kom. Met enorme hoeveelhede data om uit te trek, saam met analitiese resultate van vorige navrae, kunsmatige intelligensie in staat sal wees om akkurate toekomsvoorspellings te verskaf gebaseer op huidige gebeure, en 'n mens kan redeneer dat weervoorspellingsmodelle 'n vorm van kunsmatige intelligensie. verder, machine learning wilskrag besigheidsanalise deur potensiële probleme of kwessies te identifiseer wat dalk nie deur mense opgespoor kan word nie. Organisasies wat nie ontplooi nie kunsmatige intelligensie vir data-analise sal agter mededingers wat gebruik kunsmatige intelligensie vir data-analise.

Marcel Shaw, Federale verkoopsingenieur by Ivanti

5. Verbeter data-wetenskaplike vermoëns met ML:

Terwyl menslike, spesiaal opgeleide professionele persone soos 'n data wetenskaplike het die krag van intuïsie om te help om betekenisvolle korrelasies te identifiseer, machine learning bied ongeëwenaarde skaalbaarheid in vergelyking. Biljoene der biljoene kombinasies kan vir korrelasies geëvalueer word. Verder, machine learning kan aanvul data wetenskap vermoëns, en ek verwag dat die groeiende vraag na datawetenskaplikes sal voortduur.

Hulle vaardighede sal nodig wees om opleidingsmodelle vir KI te ontwikkel en om die resultate te ontleed, en ontleding van ongestruktureerde data bly steeds een van die grootste beloftes en uitdagings van machine learning. Die kommersiële ontleding van ongestruktureerde data waarvan ek bewus is, verg steeds 'n aansienlike hoeveelheid menslike ingryping om praktiese waarde vir ongestruktureerde gebruiksgevalle te lewer. Masjienleer sal alomteenwoordig word in besigheidsanalise baie vinnig en sal die veld verander. Ek vermoed dat baie van die toepassings subtiel vir verbruikers sal wees, maar mettertyd meer sigbaar word.

Sean Waddell, Senior Produkbestuurder, Ivanti.

6. KI as hulpmiddel om kundige metodes te improviseer:

Soos KI en masjienleer gaan na die standaard programmeerder se gereedskapstel, sal ons vinnig 'n toename in ondersteunende tegnologieë sien om bestaande kundige se metodes aan te vul. Waar baie van die skrywes oor hierdie onderwerp gesentreer het op "verlore werksgeleenthede", wat ek eintlik sien plaasvind, is 'n nuwe generasie van intelligente assistente wat u nie meer kan help om dinge te koop nie (sien: Alexa) en meer in ooreenstemming met die kennisgewing dat u interessante inligting kan voeg by die e-pos wat u skryf, of dat u ontwerpe min of meer soortgelyk is aan 'n handelsmerkidentiteit as wat jy bedoel het.

David Evans, die CTO van Ongekurkte ateljees, 'n produk-ontwerp- en ontwikkelingstudio in Portland.  @spasieLenny

7. Besluitneming deur data gesteun:

Maatskappye trek voordeel uit AI deur slimmer, meer ingeligte besluite te neem, in enige bedryf, deur data te versamel, te meet en te ontleed om bedrog te voorkom, risiko's te verminder, produktiwiteit en doeltreffendheid te verbeter, tyd tot mark te versnel en tyd tot resolusie te beteken, en akkuraatheid en Kliënt ervaring (CX).

Anders as vroeër, kan maatskappye nou die tyd en geld bekostig om na die data te kyk om 'n ingeligte besluit te neem. U kan dit nie doen tensy u 'n kultuur het om data te versamel, te meet en waardeer nie. Die bereiking van hierdie datafokus is 'n groot voordeel, selfs sonder KI, aangesien baie ondernemings eerder op die ingewande sal werk as op data. Hulle beskou data as 'n bedreiging teenoor 'n geleentheid, en uiteindelik sal hierdie ondernemings nie oorleef nie.

Werknemersbetrokkenheid en CX kan in elke vertikale bedryf verbeter word, en elke sagteware kan daarby baat. KI kan die daaglikse prosesse met 'n groter akkuraatheid as enige mens herhaal, sonder stilstand. Dit sal 'n beduidende impak hê op die produktiwiteit, doeltreffendheid, marges en die risikoprofiel van elke maatskappy wat besparings en inkomstewins op die onderste punt sal plaas. Maatskappye sal vinniger en goedkoper op die mark kan kom, met groter klantetevredenheid en behoud.

Tom Smith, Navorsingsontleder, DZone Inc. @ctsmithiii

8. Stel masjiene in staat om menslike kommunikasie te verstaan:

Een van die meer opwindende toepassings rondom AI is die verstaan ​​van natuurlike taal en spraakherkenning. Hierdie is AI gereedskap wat dit vir individue moontlik maak om met dienste te praat deur hul natuurlik gesproke frases in opdragte te laat vertaal. Met hierdie instrumente kan maatskappye oopmaak kliëntediens en ondersteun backend-dienste om kliënte se wagtye te verminder en tevredenheid te verhoog. Dit maak dit ook moontlik vir maatskappye om hul dienste oop te maak om toegang te verkry deur stemtoestelle soos 'n Google Home of Amazon Echo.

Die deurbraak wat by hierdie dienste kom, is dit spraakherkenning bereik die akkuraatheid van die mens en sal binnekort die beste op mense gebaseerde transkripsie oortref. Daarbenewens het sentiment analise en emosiedeteksie sal ondernemings in staat stel om baie meer inligting oor hul kliënte te hê om 'n aangepaste antwoord op hul navrae te gee.

Nog 'n komende AI-gebaseerde tegnologie is die generering van natuurlike tale. Hierdeur kan gehaalde inligting uit 'n navraag op 'n baie natuurliker klinkende manier aan gebruikers teruggepraat word en sonder dat 'n mens die resultate met die toepaslike bewoording moet opstel.

Leor Grebler, medestigter en uitvoerende hoof van Unified Computer Intelligence Corporation (UCIC) - 'n onderneming wat daarop gemik is om steminteraksie by hardeware te bring. @grebler

Met verloop van tyd het ons by NewGenApps diep kundigheid ontwikkel het in kunsmatige intelligensie en groot data-analise. Ons gesertifiseerde kundiges kan enige vlak van uitdagings hanteer wat betrokke is by die hantering van hierdie nuwe era tegnologieë. Kontak ons ​​vandag vir 'n konsultasie of POC.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: