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[導(dǎo)讀] 早期的人工智能機器不夠完善,只能按照定義明確的指令運行。但是,隨著計算機和處理網(wǎng)絡(luò)功能的不斷增強,現(xiàn)在可以創(chuàng)建和執(zhí)行可以在每次迭代時改進其功能的算法。這種現(xiàn)象被稱為人工智能(AI),盡管稱之為機

早期的人工智能機器不夠完善,只能按照定義明確的指令運行。但是,隨著計算機和處理網(wǎng)絡(luò)功能的不斷增強,現(xiàn)在可以創(chuàng)建和執(zhí)行可以在每次迭代時改進其功能的算法。這種現(xiàn)象被稱為人工智能(AI),盡管稱之為機器智能可能會更好。

定義人工智能

人工智能難以完全清晰地進行定義。通常其定義可以表示為機器模仿可能與人類相關(guān)功能的能力。這可能包括認知能力、解決復(fù)雜問題的能力,以及從過去經(jīng)驗中學(xué)習以改善未來的能力。

人工智能的范圍一直在擴大。這是因為智力是一個主觀概念。有的概念將人工智能定義為執(zhí)行當前不可能實現(xiàn)的機器功能的能力。一些重要的人工智能功能包括自動化車輛、軍事模擬、高效的路由交付網(wǎng)絡(luò),以及最近從大型數(shù)據(jù)集中解釋信息的能力。

現(xiàn)在人們需要將注意力集中在人工智能是如何改進數(shù)據(jù)處理實踐的方法上,并確保能夠利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)了解更多信息。

什么是數(shù)據(jù)處理?

數(shù)據(jù)處理可以定義為收集不同的數(shù)據(jù)項,然后以某種形式對其進行操作,以生成所需的信息元素。數(shù)據(jù)處理是指以某種方式更改數(shù)據(jù)元素,在這種方式下,它們可以提供更高的功能性和提供復(fù)雜結(jié)果的能力。數(shù)據(jù)處理是現(xiàn)代企業(yè)中的一個重要概念,它可以產(chǎn)生大數(shù)據(jù)集,通常被稱為大數(shù)據(jù)。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理是從赫爾曼·霍利思為1890年美國人口普查準備的穿孔卡片開始的。它將人口普查數(shù)據(jù)處理時間縮短到兩年,而傳統(tǒng)方法通常需要等待八年來統(tǒng)計人口普查結(jié)果?,F(xiàn)代計算機的功能更強大,可以生成智能信息以供將來使用。

數(shù)據(jù)處理當然受益于人工智能的使用,因為它允許從可用數(shù)據(jù)集中獲得更多信息,同時確保減少錯誤,并且每一次數(shù)據(jù)處理練習的近似概率都會變得更好。以下闡述在數(shù)據(jù)處理中使用人工智能的一些重要好處,特別是在處理大數(shù)據(jù)時:

1.提高精度

一個重要的好處是提高精度。人工智能算法可以將其當前性能與之前的結(jié)果進行比較,并需要學(xué)習以改進數(shù)據(jù)處理。這樣可以提高信息元素的精確度。它也可以使用像Hadoop這樣的大數(shù)據(jù)解決方案,并實現(xiàn)人工智能的功能來增強它們的功能。

這使得企業(yè)可以從他們的業(yè)務(wù)功能中迅速實施的數(shù)據(jù)集中生成精確的結(jié)果。這樣企業(yè)可以獲得更好的性能和更高的性價比。人工智能建立了改進的數(shù)據(jù)處理方案和方法,它產(chǎn)生了一種持續(xù)改進處理結(jié)果精度的方法。

2.強大的解決方案

大數(shù)據(jù)處理始終與大數(shù)據(jù)存儲和強大處理的需求相關(guān)聯(lián)。通過在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中使用人工智能,可以減少每個過程中的步驟。這可以生成易于實施且提供更多組織價值的強大數(shù)據(jù)解決方案。

對于依賴大型數(shù)據(jù)集的企業(yè)而言,強大的解決方案非常受重視。產(chǎn)生快速反應(yīng)的能力為企業(yè)提供了重要的競爭優(yōu)勢。他們可以將這一優(yōu)勢傳遞給最終用戶,通過不斷改進人工智能算法,可以確保各方都能從使用快速數(shù)據(jù)處理解決方案中獲益。

3.融合性

人工智能的應(yīng)用概念目前正與使用大數(shù)據(jù)的應(yīng)用概念融合在一起。這意味著這兩個概念結(jié)合在一起時,將會產(chǎn)生更多的效益。在大數(shù)據(jù)解決方案中使用人工智能很重要。這為使用集成工具提供了基礎(chǔ),這些工具可從數(shù)據(jù)軟件供應(yīng)商(如Amazon、Cloudera和Microsoft)獲得。

這種融合應(yīng)被視為理想的收益,因為它允許企業(yè)通過提高效率和降低管理單獨系統(tǒng)的費用來降低其業(yè)務(wù)總成本。而現(xiàn)代數(shù)據(jù)解決方案中也采用了各種工具,其中包括人工智能。企業(yè)必須對這些工具進行比較,并找到適合以一致方式改進其功能的方法。

4.劃分層次

可供使用的人工智能有不同的層次。這很重要,因為不同的數(shù)據(jù)處理需要有不同的改進要求。企業(yè)不需要復(fù)雜的人工智能系統(tǒng),只需要簡單的自動化處理任務(wù)。然而,在處理語音和實現(xiàn)類似功能方面,需要獲得更高的人工智能性能。

這是人工智能的一個好處,企業(yè)可以選擇可能需要的認知功能水平,并且在解決認知問題時使用最方便的解決方案。當企業(yè)選擇可靠的大數(shù)據(jù)解決方案時,可以根據(jù)系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)處理任務(wù)來擴展人工智能工具。

5. 自動化常規(guī)任務(wù)

所有企業(yè)都在努力提高其業(yè)務(wù)職能。實現(xiàn)這一點的一種方法是常規(guī)任務(wù)實現(xiàn)自動化,當由人力資源執(zhí)行時,這些任務(wù)可能需要很多時間。人工智能數(shù)據(jù)工具可以用來執(zhí)行一些日常任務(wù),這些任務(wù)對于工作人員來說太無聊了,而他們必須每天實施這些工作。

由于人工智能可以處理這些耗時且平凡的任務(wù),因此企業(yè)的人力資源可以自由地處理更具創(chuàng)造性的概念,而自動化根本無法覆蓋這些概念。這對于經(jīng)常需要將創(chuàng)造性任務(wù)與處理大型數(shù)據(jù)集相結(jié)合的企業(yè)來說是一個很好的優(yōu)勢。分別為工作人員和機器元素制定任務(wù)可以優(yōu)化業(yè)務(wù)操作的效率。

6.避免“錯誤

具有人為因素的數(shù)據(jù)處理是不可能避免錯誤的。這可能有很多原因。而采用人工智能,數(shù)據(jù)處理中常見的錯誤將被完全消除。然而,計算機也可能產(chǎn)生不良結(jié)果,但這通常是由于編程錯誤造成的。

通過人工智能,可以繼續(xù)改進自動化任務(wù),甚至可以檢測數(shù)據(jù)處理功能編程中的錯誤。無論需要

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