人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)控制有什么影響

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

定義人工智能

人工智能難以完全清晰地進(jìn)行定義。通常其定義可以表示為機(jī)器模仿可能與人類(lèi)相關(guān)功能的能力。這可能包括認(rèn)知能力、解決復(fù)雜問(wèn)題的能力，以及從過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)以改善未來(lái)的能力。

人工智能的范圍一直在擴(kuò)大。這是因?yàn)橹橇κ且粋€(gè)主觀概念。有的概念將人工智能定義為執(zhí)行當(dāng)前不可能實(shí)現(xiàn)的機(jī)器功能的能力。一些重要的人工智能功能包括自動(dòng)化車(chē)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(jìn)數(shù)據(jù)處理實(shí)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(xiàng)，然后以某種形式對(duì)其進(jìn)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(gè)重要概念，它可以產(chǎn)生大數(shù)據(jù)集，通常被稱(chēng)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(guó)人口普查準(zhǔn)備的穿孔卡片開(kāi)始的。它將人口普查數(shù)據(jù)處理時(shí)間縮短到兩年，而傳統(tǒng)方法通常需要等待八年來(lái)統(tǒng)計(jì)人口普查結(jié)果。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的功能更強(qiáng)大，可以生成智能信息以供將來(lái)使用。

數(shù)據(jù)處理當(dāng)然受益于人工智能的使用，因?yàn)樗试S從可用數(shù)據(jù)集中獲得更多信息，同時(shí)確保減少錯(cuò)誤，并且每一次數(shù)據(jù)處理練習(xí)的近似概率都會(huì)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(shí)：

1.提高精度

一個(gè)重要的好處是提高精度。人工智能算法可以將其當(dāng)前性能與之前的結(jié)果進(jìn)行比較，并需要學(xué)習(xí)以改進(jìn)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(shí)現(xiàn)人工智能的功能來(lái)增強(qiáng)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(shí)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?xún)r(jià)比。人工智能建立了改進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方案和方法，它產(chǎn)生了一種持續(xù)改進(jìn)處理結(jié)果精度的方法。

2.強(qiáng)大的解決方案

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

對(duì)于依賴(lài)大型數(shù)據(jù)集的企業(yè)而言，強(qiáng)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。他們可以將這一優(yōu)勢(shì)傳遞給最終用戶(hù)，通過(guò)不斷改進(jìn)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(gè)概念結(jié)合在一起時(shí)，將會(huì)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?yàn)樗试S企業(yè)通過(guò)提高效率和降低管理單獨(dú)系統(tǒng)的費(fèi)用來(lái)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(duì)這些工具進(jìn)行比較，并找到適合以一致方式改進(jìn)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?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)處理需要有不同的改進(jìn)要求。企業(yè)不需要復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)，只需要簡(jiǎn)單的自動(dòng)化處理任務(wù)。然而，在處理語(yǔ)音和實(shí)現(xiàn)類(lèi)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(gè)好處，企業(yè)可以選擇可能需要的認(rèn)知功能水平，并且在解決認(rèn)知問(wèn)題時(shí)使用最方便的解決方案。當(dāng)企業(yè)選擇可靠的大數(shù)據(jù)解決方案時(shí)，可以根據(jù)系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)處理任務(wù)來(lái)擴(kuò)展人工智能工具。

5. 自動(dòng)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(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的一種方法是常規(guī)任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，當(dāng)由人力資源執(zhí)行時(shí)，這些任務(wù)可能需要很多時(shí)間。人工智能數(shù)據(jù)工具可以用來(lái)執(zhí)行一些日常任務(wù)，這些任務(wù)對(duì)于工作人員來(lái)說(shuō)太無(wú)聊了，而他們必須每天實(shí)施這些工作。

由于人工智能可以處理這些耗時(shí)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(dòng)化根本無(wú)法覆蓋這些概念。這對(duì)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(lái)說(shuō)是一個(gè)很好的優(yōu)勢(shì)。分別為工作人員和機(jī)器元素制定任務(wù)可以?xún)?yōu)化業(yè)務(wù)操作的效率。

6.避免“錯(cuò)誤

具有人為因素的數(shù)據(jù)處理是不可能避免錯(cuò)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(jiàn)的錯(cuò)誤將被完全消除。然而，計(jì)算機(jī)也可能產(chǎn)生不良結(jié)果，但這通常是由于編程錯(cuò)誤造成的。

通過(guò)人工智能，可以繼續(xù)改進(jìn)自動(dòng)化任務(wù)，甚至可以檢測(cè)數(shù)據(jù)處理功能編程中的錯(cuò)誤。無(wú)論需要