Gần đây, "The Economists" nhấn mạnh rằng dữ liệu đã trở thành hàng hóa quý giá nhất do con người nắm giữ. Khi các mẩu dữ liệu nhỏ được kết hợp quy mô lớn, nó được gọi là Big Data. Trong khi chúng ta bận rộn bảo vệ Big Data khỏi tấn công, nó đang thầm lặng đóng góp vào sự tăng trưởng của Trí tuệ nhân tạo. Bạn hỏi làm sao? Vâng, Học máy (Machine Learning), một nhánh của AI, đang có những cải tiến tăng trưởng theo cấp số nhân và có thể gọi là "chiến lược leo thang thông tin". Nói đơn giản, cần khối lượng dữ liệu khổng lồ để tạo, kiểm tra và chuẩn bị AI.
Không thể phủ nhận AI có tiềm năng khổng lồ thúc đẩy các ngành. Nó đang được tận dụng bởi các công ty tài chính, ngành ô tô, văn phòng luật sư, và nhiều hơn nữa! Do đó, nắm giữ dữ liệu và phân tích nó bằng AI đã trở thành điều cần thiết cho các doanh nghiệp muốn cạnh tranh. Nếu tin vào báo cáo của 'Trung tâm Trí tuệ nhân tạo và Robot', AI không phải là thứ mới được khám phá gần đây! Nó đã có mặt từ năm 1986. Khả năng của AI và Học máy đã lâu là bí ẩn vì chúng ta thiếu khối lượng dữ liệu lớn thu thập từ nhiều nguồn. Vì chúng rất quan trọng để máy AI học hỏi, không có phát triển đáng kể nào xảy ra. Nhưng bây giờ kịch bản đã thay đổi: chúng ta không chỉ có khối lượng dữ liệu lớn mà còn khả năng phân tích tập dữ liệu. Và do đó, sự phát triển của 'Big Data' đã thay đổi và chuyển đổi đáng kể phạm vi và tương lai của AI. Bạn không đồng ý? Đọc tiếp để biết lý do!
Nguồn: betanews.com
1. Sức mạnh tính toán
Khả năng tính toán có thể biến Big Data từ gánh nặng thành tài sản kinh doanh và điều này đã bắt đầu. Trước đây tốn nhiều thời gian và đầu tư, nhưng hôm nay, chúng ta chỉ cần Nano-giây để xử lý hàng triệu tập dữ liệu hoặc Big Data. Công lao thuộc về sự gia tăng theo cấp số nhân của tốc độ tính toán. Sự tiến bộ của tính toán tuần tự và song song hiện giúp xử lý dữ liệu thời gian thực. Hơn nữa, nó dẫn xuất tập quy tắc cho các ứng dụng dựa trên AI.
2. Cách tiếp cận đầy đủ
Việc truy cập sẵn sàng và truy xuất nhanh Big Data hoặc khối lượng dữ liệu lớn đang dẫn dắt một cuộc cách mạng. Nếu xem xét tình huống thập kỷ trước, các nhà khoa học dữ liệu và thống kê phải giới hạn công việc trong 'tập dữ liệu mẫu'. Điều này đã thay đổi hoàn toàn vì giờ họ có thể làm việc tự tin với dữ liệu thực tế. Ngoài ra, hiện có dữ liệu dựa trên lặp lại và công cụ phân tích dự báo, do đó nhiều tổ chức hơn đang chuyển sang cách tiếp cận dữ liệu trước (data-first) thay vì giả thuyết, cuối cùng thúc đẩy AI.
Nguồn: martechtoday.com
3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được tận dụng trong nhiều ứng dụng tương tác. Một vài ví dụ bao gồm Siri, bot dịch vụ ngân hàng trực tuyến, Alexa và những cái khác. Hơn nữa, học hỏi từ tương tác con người là một phần quan trọng của AI và NLP, vì Big Data có khả năng tìm thông tin liên quan trong khối lượng dữ liệu lớn để thu được insight tập thể. Cũng vậy, Big Data có thể giúp xác định và tiết lộ các mẫu trên các nguồn dữ liệu, điều sẽ có lợi cho AI.
4. Chi phí và hiệu suất
Có một cuộc chiến không tận giữa chi phí và hiệu suất. Thiết bị nhớ hiện nay làm cho việc lưu trữ và truy xuất Big Data hiệu quả trở nên khả thi và chúng ta cần chúng rất nhiều! Cân nhắc đến điều này, Upmem - một tổ chức Pháp nổi tiếng - đã giới thiệu phương pháp tải xử lý vào DRAM cho khối công việc AI. Được phát hiện rằng bằng cách kết nối hàng nghìn đơn vị như vậy với bộ xử lý truyền thống, khối công việc sẽ chạy nhanh gấp hai mươi lần. Tuy nhiên, triển khai điều này đòi hỏi đầu tư lớn. Vì vậy, chúng ta không thể làm cho chi phí và hiệu suất đi đôi với nhau; chắc chắn phải đánh đổi một trong hai.
Nguồn: codekul.com
Không thể phủ nhận ảnh hưởng của Big Data sẽ vượt quá kỳ vọng. Sóng đổi mới dự kiến sẽ được nâng cao bằng sự kết hợp của AI và Big Data. Chúng ta có thể nói vậy vì đây là hai con đường công nghệ hứa hẹn nhất mà doanh nghiệp sẽ dựa vào trong tương lai. Đừng quên rằng làn sóng Big Data đầu tiên tập trung vào tăng tính linh hoạt và tốc độ tải lên/tải xuống dữ liệu, và điều này đã đạt được. Tuy nhiên, chúng ta có thể mất khá lâu để đạt được làn sóng thứ hai sẽ tận dụng AI bằng cách hiểu sự hội tụ và sự phụ thuộc lẫn nhau đối với Big Data. Chúng tôi hy vọng bạn thích bài viết này, hãy cho chúng tôi biết ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới!