كيف تعمل البيانات الضخمة على تحويل الذكاء الاصطناعي؟

في الآونة الأخيرة ، أكد "الإيكونوميستس" على حقيقة أن البيانات أصبحت السلعة الأكثر قيمة التي يحتفظ بها الناس. عندما يتم دمج أجزاء صغيرة من البيانات على نطاق واسع ، يُطلق عليها اسم البيانات الكبيرة. بينما نحن منشغلون في تأمين البيانات الضخمة من الهجمات ، فإنها تساهم بهدوء في نمو الذكاء الاصطناعي. تسأل كيف؟ حسنًا ، التعلم الآلي ، يُجري قسم من الذكاء الاصطناعي تحسينات هائلة ويمكن تسميته "استراتيجية المعلومات المتصاعدة". ببساطة ، هناك حاجة إلى أجزاء ضخمة من البيانات لإنشاء واختبار وإعداد الذكاء الاصطناعي.

ليس هناك من ينكر حقيقة أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة لتعزيز القطاعات المختلفة. يتم الاستدانة من قبل الشركات المالية وصناعة السيارات والمكاتب القانونية وما لا! وبالتالي ، أصبح امتلاك البيانات وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا للشركات التي تتطلع إلى التنافس مع بعضها البعض. إذا كنا على ثقة من تقارير مركز الذكاء الاصطناعي والروبوتاتإذن ، الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا تم اكتشافه مؤخرًا! لقد كان من حولنا منذ عام 1986. ظلت قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لغزًا لفترة طويلة لأننا نفتقر إلى كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة. نظرًا لأنها كانت حاسمة في جعل آلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا تتعلم ، فلا يمكن إجراء أي تطوير مهم. ولكن الآن ، تغير السيناريو وليس لدينا فقط كميات كبيرة من البيانات ولكن أيضًا القدرة على تحليل مجموعات البيانات. وبالتالي فإن التطورات في "البيانات الضخمة" قد غيرت بشكل كبير وغيرت نطاق ومستقبل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. أنت لا توافق؟ اقرأ المزيد لمعرفة أسباب استنتاج نفس الشيء!

المصدر: betanews.com

1. قوة الحوسبة

يمكن للقدرة الحاسوبية تحويل البيانات الضخمة من عبء إلى أصل تجاري وقد بدأ الأمر نفسه. في السابق كان الأمر يستغرق الكثير من الوقت والاستثمار ، ولكن اليوم ، نحتاج فقط إلى وحدات النانو ثانية لمعالجة ملايين مجموعات البيانات أو البيانات الضخمة. يعود الفضل في ذلك إلى الارتفاع الأسي في سرعة الحوسبة. تساعد التطورات الحوسبة المتسلسلة والمتوازية الآن في معالجة البيانات في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك ، فإنه يستمد مجموعة من المبادئ التوجيهية للتطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

 2. نهج مناسب

يقود الاستعداد للوصول والاسترداد السريع للبيانات الضخمة أو الكميات الكبيرة من البيانات إلى ثورة. إذا أخذنا في الاعتبار سيناريو عقد من الزمن إلى الوراء ، كان على علماء البيانات والإحصائيين قصر عملهم على "عينات مجموعات البيانات". لقد تغير هذا بشكل جذري الآن حيث يمكنهم الآن العمل بلا خوف مع البيانات الحقيقية أيضًا. أيضًا ، تتوفر الآن البيانات المستندة إلى التكرار وأدوات التحليلات التنبؤية ، وبالتالي تتجه المزيد من المؤسسات نحو نهج البيانات أولاً للنهج القائم على الفرضيات ، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز الذكاء الاصطناعي.

المصدر: martechtoday.com

 3. معالجة اللغة الطبيعية

يتم الاستفادة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في العديد من التطبيقات التفاعلية. تتضمن بعض الأمثلة سيري وبرامج الروبوت للخدمات المصرفية عبر الإنترنت وأليكسا وغيرها. علاوة على ذلك ، يعد التعلم من التفاعل البشري جزءًا مهمًا من الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية نظرًا لأن البيانات الضخمة لديها القدرة على العثور على المعلومات ذات الصلة في أحجام كبيرة من البيانات من أجل الحصول على رؤى جماعية. أيضًا ، يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في تحديد وكشف الأنماط عبر مصادر البيانات والتي ستكون مثمرة للذكاء الاصطناعي.

4. التكلفة والأداء

هناك معركة لا تنتهي بين التكلفة والأداء. تتيح أجهزة الذاكرة الآن تخزين البيانات الضخمة واستردادها بكفاءة ونحتاج إليها بكثرة! مع وضع ذلك في الاعتبار ، قدمت Upmem ، وهي منظمة فرنسية شهيرة ، طريقة لتفريغ المعالجة إلى DRAM لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وتبين أنه من خلال توصيل آلاف هذه الوحدات بمعالج تقليدي ، فإن عبء العمل سيعمل أسرع عشرين مرة. ومع ذلك ، فإن تنفيذ هذا يتطلب الكثير من الاستثمار. وبالتالي لا يمكننا أن نجعل التكلفة والأداء متلازمين ؛ سيتعين علينا التنازل عن أحدها بالتأكيد.

المصدر: codekul.com

اقرأ أيضًا:  البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي يتعاونان مع Instagram و AI المدعوم من Netflix

ليس هناك من ينكر حقيقة أن تأثير البيانات الضخمة سوف يتجاوز توقعاتنا. من المتوقع أن تزداد موجات الابتكار من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. يمكننا أن نقول ذلك لأن هذين المسارين هما أكثر المسارات التكنولوجية الواعدة التي ستعتمد عليها الشركات في المستقبل. دعونا لا ننسى أن الموجة الأولى من البيانات الضخمة ركزت على زيادة المرونة والسرعة في تحميل وتنزيل البيانات ، وقد تحقق ذلك. ومع ذلك ، قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للوصول إلى الموجة الثانية التي من شأنها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من خلال فهم التقارب والاعتماد المتبادل فيما يتعلق بالبيانات الضخمة. نأمل أن تكون قد أحببت قراءة منشور المدونة هذا ، فأخبرنا بآرائك في قسم التعليقات أدناه!