機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和人工智能(AI)都旨在將數(shù)據(jù)從人們生活中的簡單部分轉(zhuǎn)換為認(rèn)知組件。最終，將會幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，并影響戰(zhàn)略方向。

如今，人們生活在數(shù)據(jù)海洋中，并且生活和工作的幾乎每個方面都已經(jīng)與某種類型的數(shù)據(jù)生成引擎交織在一起。這將對未來幾代人產(chǎn)生更大的影響，因?yàn)檫@將成為一個持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的社會，并在數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中運(yùn)作。認(rèn)知系統(tǒng)和學(xué)習(xí)引擎這樣的新概念將成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧?/p>

機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和人工智能(AI)都旨在將數(shù)據(jù)從人們生活中的簡單部分轉(zhuǎn)換為認(rèn)知組件。最終，將會幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，并影響戰(zhàn)略方向。

最近，調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司估計，受數(shù)據(jù)分析影響的全球數(shù)據(jù)量將在2025年增長50倍達(dá)到5.2個澤字節(jié)。認(rèn)知系統(tǒng)“觸及”的分析數(shù)據(jù)量將在2025年增長100倍，達(dá)到1.4個澤字節(jié)

因此，了解這些認(rèn)知系統(tǒng)背后的核心組件非常重要。人工智能就是一個很好的起點(diǎn)。

人工智能是什么以及如何使用它

那究竟什么是人工智能?人工智能引擎允許機(jī)器通過各種類型的數(shù)據(jù)收集，輸入甚至經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)以執(zhí)行類似人類的任務(wù)。這些技術(shù)依賴于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等工作。

已經(jīng)有很多用例。以下是一些例子：

?人工智能有助于重復(fù)學(xué)習(xí)和任務(wù)自動化。人們可能聽說過機(jī)器人過程自動化(RPA)這個術(shù)語，但人工智能卻完全不同。與僅僅執(zhí)行相同的任務(wù)相反，例如支持后臺功能，人工智能引入了可變性和適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境的能力。雖然需要更多人工交互，但人們可以使用人工智能引擎支持更復(fù)雜的任務(wù)。

?人工智能有助于增加更深層次的智能。人們可以采用人工智能引擎做很多事情。也許想構(gòu)建一個聊天機(jī)器人，或者需要一個交互式系統(tǒng)來使用一級支持。人工智能可以幫助維護(hù)這些類型的體系結(jié)構(gòu)，并使它們能夠自我運(yùn)行。隨著數(shù)據(jù)的不斷增加，人工智能能夠分析這些信息，并將其轉(zhuǎn)化為可用于各種目的的洞察力。例如，安全分析、金融服務(wù)，甚至醫(yī)療保健服務(wù)交付。

?人工智能是自適應(yīng)的，并通過學(xué)習(xí)算法發(fā)展。這部分真的很酷。通過收集數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中查找模式，人工智能引擎可以學(xué)習(xí)。想像一個自學(xué)習(xí)國際象棋的人工智能引擎。同樣，當(dāng)有足夠的數(shù)據(jù)、模式和行為進(jìn)行分析時，人工智能引擎可以成為預(yù)測工具。例如，接下來應(yīng)該在網(wǎng)上銷售什么?人工智能還可以用于根據(jù)人們甚至看不到的市場情況調(diào)整財務(wù)模型。

?人工智能可以與數(shù)據(jù)倉庫集成。數(shù)據(jù)倉庫允許用戶在智能平臺上存儲大量信息。請注意，數(shù)據(jù)倉庫不是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫。雖然兩者都是關(guān)系系統(tǒng)，但數(shù)據(jù)倉庫集成了大量數(shù)據(jù)，用于分析甚至數(shù)據(jù)挖掘的特定目的。從那里，人工智能引擎可以利用這些系統(tǒng)來創(chuàng)建新的學(xué)習(xí)模型，并幫助企業(yè)可視化數(shù)據(jù)?；旧?，人工智能將會利用大數(shù)據(jù)的力量。

?人工智能可以幫助提高企業(yè)和用戶之間的準(zhǔn)確性。甚至是業(yè)務(wù)交互和安全性。人工智能將分析數(shù)據(jù)模式，并隨著組織結(jié)構(gòu)的發(fā)展而發(fā)展。從那里，可以檢測異常并在它成為問題之前提供報告。除了安全性之外，人工智能可以分析圖像，例如，并對結(jié)果進(jìn)行微調(diào)。想象一下可以掃描放射學(xué)報告或核磁共振成像(MRI)的人工智能引擎。它可以減少圖像和結(jié)果中的“噪音”，并為醫(yī)生提供前所未有的視角。

現(xiàn)在，人們擁有機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等功能。為了保持相對簡潔，機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)分析功能，可幫助自動化數(shù)據(jù)分析建模。它是人工智能的核心分支，有助于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，識別模式，并通過極少的人機(jī)交互幫助做出更好的決策。

自然語言處理的力量

另一個非常有趣的組件是自然語言處理(NLP)。這個非常有趣。自然語言處理(NLP)允許用戶在機(jī)器和人類之間創(chuàng)建智能交互。為了填補(bǔ)人類與機(jī)器之間的空白，自然語言處理(NLP)利用代碼、計算語言學(xué)甚至計算機(jī)科學(xué)來幫助理解甚至操縱人類語言。這是一個非常有趣和簡單的例子。

人們可以應(yīng)用一個名為theMind的應(yīng)用程序。如果想應(yīng)用自然語言處理(NLP)，這是他們的機(jī)會?；旧?，自然語言處理(NLP)允許用戶插入幾乎任何類型的數(shù)據(jù)以獲得最終結(jié)果。在這種思想的情況下，用戶可以匿名向世界提出任何問題，并立即深入了解該主題。這是關(guān)鍵，用戶的答案是什么并沒有限制。它可以是一個數(shù)字，可以是一個單詞，也可以是一個句子，也可以是一本完整的書。自然語言處理(NLP)引擎匯總結(jié)果，能夠過濾響應(yīng)，根據(jù)其問題將結(jié)果作為真正無偏見的意見。

用戶需要掌握很多東西，以下快速深入了解架構(gòu)以及如何開始使用人工智能。

?考慮基礎(chǔ)設(shè)施。用戶實(shí)際上有幾個選擇?？梢允褂脙?nèi)部部署解決方案，一個僅在云平臺中的解決方案，另一個是混合解決方案。例如，最近Pure Storage公司和NVIDIA公司發(fā)布了一個功能強(qiáng)大的高級分析引擎AIRI，作為支持人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，支持?jǐn)?shù)據(jù)架構(gòu)師、科學(xué)家和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者。這種架構(gòu)旨在使數(shù)據(jù)架構(gòu)師和科學(xué)家能夠在幾分鐘到幾小時內(nèi)，而不是幾周到幾個月內(nèi)提供洞察。當(dāng)然，也有云平臺選項(xiàng)。AWS上的機(jī)器學(xué)習(xí)、Microsoft Azure機(jī)器學(xué)習(xí)、Google AI只是基于云計算的強(qiáng)大人工智能引擎的幾個示例。從那里，用戶可以集成API，以便開發(fā)人員可以利用應(yīng)用程序、各種數(shù)據(jù)點(diǎn)，甚至支持滿足其數(shù)據(jù)科學(xué)需求的廣泛框架。

?了解數(shù)據(jù)源。這將需要一些研究。用戶的數(shù)據(jù)是否已構(gòu)建和處理?或者，它是半結(jié)構(gòu)化的，非結(jié)構(gòu)化的，甚至是原始的?另外，創(chuàng)建數(shù)據(jù)的是什么?是用戶。是筆記本電腦還是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備?在設(shè)計自己的人工智能架構(gòu)和環(huán)境時，所有這些概念都很重要。數(shù)據(jù)源探索可能會耗費(fèi)精力并且非常具有挑戰(zhàn)性。請不要自己動手。用戶很可能會錯過密鑰存儲庫或不包含應(yīng)包含的數(shù)據(jù)。與可以提供幫助的一兩位數(shù)據(jù)科學(xué)家的組織合作，幫助其有效地繪制數(shù)據(jù)。

?了解用例。這可以說是最難的部分。如今怎么知道自己是否有人工智能的用例?這是一切照舊，做得很好。所以真的需要投資人工智能引擎嗎?那么，醫(yī)療保健、制造業(yè)、酒店業(yè)、教育、金融服務(wù)甚至政府都在投資人工智能，以幫助他們做出更好的決策。在提出正確的問題之前，有時不會知道自己是否有用例。通常，用戶需要檢查自己的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和計劃。請記住，創(chuàng)新是通過其技術(shù)步伐實(shí)現(xiàn)的。而且，人工智能系統(tǒng)確實(shí)可以幫助加速這一過程。在此之前提到了一些用例。當(dāng)用戶開始人工智能旅程時，請考慮這些以及其他人。

在此提出的建議之一是不需要單獨(dú)行動。這是數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能建筑師蓬勃發(fā)展的一個重要原因。即使不太了解用例，詢問有關(guān)人工智能的潛力和自己的數(shù)據(jù)要求的問題也是一個很好的開始。不要讓其收集數(shù)字垃圾，如今已有一些非常強(qiáng)大的用例和場景，人工智能引擎可以提供真正的幫助。