Den nya rollen för data
Explosion av information
Idag skapar människor, och i ännu högre grad maskiner, mer data på en vecka än hela den mängd data som skapats av mänskligheten sedan historiens början. Och veckan därpå kommer datamängden återigen att vara dubbelt så stor som hela den mänskliga kunskapsmängden. I kombination med möjligheten att överföra dessa data med ljusets hastighet i en fiberkabel har omfattningen och hastigheten på data som är tillgänglig för beslutsfattande gått bortom mänsklig kapacitet och inträtt i nanospace.
Hur AI använder data
Samtidigt som vi samlar på oss all denna data oroar vi oss för hur säker den är. Trots våra farhågor (och till och med de kommande nanokriserna) är fördelarna med big data mycket mer lovande än de faror som följer med. Inkommande data som skulle framstå som en tsunami även för den mest skickliga mänskliga statistiker framstår för en törstig AI som en droppe. När ett intelligent system dricker av dessa oceaner av data gör det underbara upptäckter som kan gynna oss alla.
-
Steg 1
Förvärva data
Data kommer in i systemet från tre källor: mänsklig input, sensoravläsningar och resultaten av andra AI-operationer.
-
Steg 2
Lagra data
Data lagras i datasjöar, det vill säga i aggregat av data på lokala servrar, fjärrservrar (inklusive molnet), i enheter eller på flyttbara medier som USB-minnen och CD-skivor.
-
Steg 3
Analysera data
Varje datapunkt granskas med avseende på både kvalitet och användbarhet. Varje datapunkt kan vara felaktig eller irrelevant.
-
Steg 4
Kör algoritmen
En algoritm är en process som är utformad för att beräkna ett resultat för att uppnå ett definierat mål. Varje algoritm har många steg, men det är inte säkert att alla dessa steg behövs för att lösa ett problem. Eftersom algoritmer skrivs av människor kan varje steg innehålla oavsiktlig partiskhet. Anticipant leaders arbetar för att säkerställa att alla algoritmer som används av deras organisationer ger rättvisa resultat.
-
Steg 5
Skicka resultatet
Varje resultat lagras i sin tur på en plats som är tillgänglig för nästa enhet i kedjan, inklusive andra datorenheter, robotar och kinetiska maskiner.
-
Steg 6
Vidta en åtgärd
Med hjälp av resultatet vidtar den efterföljande enheten en önskad åtgärd, oavsett om det är en fysisk rörelse eller en ytterligare beräkning.
Inom alla discipliner gör AI dagligen stora framsteg när det gäller att förstå komplexiteten och identifiera mönster som upprepas. När ett mönster rutinmässigt förknippas med ett utfall kan AI förutse just det utfallet varje gång ett känt mönster dyker upp. Denna så kallade prediktiva analys är bortom mänsklig kapacitet (eftersom den äger rum i maskinernas övermänskliga domän) och är ofta bortom mänsklig förståelse. Även om innehållet i dessa meddelanden skapas av människor, är det enbart maskiner som samlar in och delar med sig av de data som finns inbäddade i dem alla.
