データの新たな役割
情報爆発
今日、人間は、そしてそれ以上に機械は、有史以来人類が作り出した全データ量よりも多くのデータを1週間で作り出しています。そして、その翌週には、データ量が再び人類の全知識量の2倍となるのです。このデータを光ファイバーケーブルで光の速さで伝送できることも相まって、意思決定に利用できるデータの範囲とスピードは、人間の能力を超えてナノ空間に突入しています。
AIによるデータの活用方法
このようにデータを蓄積していく一方で、その安全性はどうなのかが気になるところです。私たちの懸念（さらには来るべきナノクリシス）にもかかわらず、ビッグデータの利点は、付随する危険性よりもはるかに有望である。人間の統計学者でさえ津波としか思えないようなデータが、喉が渇いたAIにはただの水滴にしか見えない。インテリジェントなシステムは、そのデータの海を飲み込むと、私たちのためになる素晴らしい発見をすることができるのです。
- ステップ1
データを取得する
データは、人間の入力、センサーの読み取り、他のAIの操作結果の3つのソースからシステムに到着します。
- ステップ2
データを保存する
データは、ローカルサーバー、リモートサーバー（クラウドを含む）、デバイス内、フラッシュドライブやCDなどのリムーバブルメディアにあるデータの集合体であるデータレイクに保存されています。
- ステップ3
データを分析する
各データポイントは、品質と実用性の両方からアクセスされます。どのデータポイントも誤りであったり、無関係であったりする可能性があります。
- ステップ4
アルゴリズムの実行
アルゴリズムとは、定義された目的のために結果を計算するように設計されたプロセスである。各アルゴリズムには多くのステップがありますが、問題を解決するために必ずしもこれらすべてのステップが必要になるわけではありません。アルゴリズムは人間が書いたものなので、どのステップでも意図しないバイアスが含まれている可能性があります。先見の明のあるリーダーは、組織が使用するすべてのアルゴリズムが公正な結果を生み出すように努力します。
- ステップ5
結果を送信する
各結果は、他のコンピューティングデバイス、ロボット、運動機械など、チェーンの次のエンティティがアクセスできる場所に順番に格納されます。
- ステップ6
アクションを起こす
その結果を受けて、後続のエンティティは、物理的な動きやさらなる計算など、望ましい行動をとります。
あらゆる分野で、AIが目の前の複雑なものを選別し、繰り返されるパターンを特定することで、日々、大きな理解の飛躍が起きているのです。あるパターンがある結果と日常的に関連づけられると、AIは既知のパターンが現れるたびに、まさにその結果を予測することができます。このいわゆる予測分析は、人間の能力を超えており（機械という超人的な領域で行われている）、しばしば人間の理解を超えている。これらの通信のコンテンツは人間が作るが、そのすべてに埋め込まれているデータは機械だけで収集・共有されている。
