Masa depan kecerdasan buatan: data manusia berkualiti tinggi

Teknologi kecerdasan buatan berkembang lebih pantas berbanding sebelum ini, terutamanya disebabkan oleh data yang diproses oleh manusia. Kecerdasan buatan telah mengubah cara orang bekerja secara dramatik. Lebih-lebih lagi, AI boleh memberi impak yang lebih besar dengan menambah keupayaan manusia. Kajian Harvard Business Review mendapati bahawa interaksi antara mesin dan manusia meningkatkan prestasi perniagaan dengan ketara.

Kolaborasi yang berjaya antara manusia dan mesin meningkatkan kekuatan satu sama lain, termasuk kerja berpasukan, kepimpinan, kreativiti, kelajuan, skalabiliti dan keupayaan kuantitatif.

Bagaimanakah manusia bekerjasama dengan mesin?

Untuk kejayaan kerjasama antara mesin dan manusia, manusia perlu memainkan tiga peranan utama:

· Latih mesin untuk melaksanakan tugas tertentu.

·Terangkan hasil tugasan ini.

·Pastikan mesin digunakan dengan penuh tanggungjawab.

Sapu tangan kecil atau tuala kertas yang mencukupi untuk pelabelan manusia dan pelabelan data ialah aspek penting keupayaan kecerdasan buatan kerana ini membantu mengenal pasti data mentah dan menukarnya kepada bentuk yang lebih bermakna untuk kecerdasan manusia dan pembelajaran mesin. Kecerdasan buatan perlu memproses data untuk membuat kesimpulan.

AI juga memerlukan pemantauan proses berterusan untuk memastikan ralatnya dijejaki dan untuk meningkatkan kecekapan. Sebagai contoh, walaupun kereta pandu sendiri boleh memandu secara bebas, ia mungkin tidak dapat mendaftarkan persekitarannya dengan cara yang sama seperti pemandu boleh. Oleh itu, jurutera keselamatan dikehendaki menjejaki pergerakan kereta dan sistem amaran ini jika ia mendatangkan bahaya kepada manusia atau bangunan.

Semakin banyak perniagaan menggunakan kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin lain untuk mengautomasikan proses membuat keputusan mereka dan menangkap peluang perniagaan baharu. Walau bagaimanapun, menggunakan kecerdasan buatan untuk mengautomasikan proses perniagaan bukanlah mudah. Perniagaan boleh menggunakan tag data untuk membolehkan sistem AI memahami persekitaran dan keadaan dunia sebenar dengan tepat.

Orang ramai boleh mengambil bahagian dalam kecerdasan buatan melalui tag manusia. Tugas yang sukar ini memerlukan usaha untuk membantu AI mengenal pasti objek dengan betul, termasuk pendigitalan data, pemprosesan bahasa semula jadi, pelabelan data, anotasi video dan pemprosesan imej.

Bagaimanakah kecerdasan buatan mempengaruhi kualiti data?

1. Hilangkan kesilapan manusia

Ramai orang percaya bahawa kecerdasan buatan akan menggantikan kecerdasan manusia, meletakkan ini jauh dari kebenaran. Kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk menghapuskan kesilapan manusia dengan memikul tanggungjawab untuk tugas yang berkaitan dengan analisis, penggerudian dan pembedahan sejumlah besar data. ​

Dalam era kecerdasan buatan, kualiti data adalah penting. Kualiti data merangkumi pelbagai faktor, termasuk ketepatan, kesempurnaan, ketekalan dan ketulenan. Walau bagaimanapun, menganalisis data heterogen dan kemudian mentafsirkannya ke dalam satu atau lebih struktur telah mencabar, dengan cabaran terbesar masih ialah pengesanan awal masalah data yang tidak diketahui.

Sebelum kemunculan kecerdasan buatan, memasukkan data memerlukan elemen manusia. Akibatnya, sejumlah besar ralat berlaku dan kualiti data tertentu tidak dapat dicapai. Nasib baik, AI mengalih keluar elemen manusia, meningkatkan kualiti data dengan ketara.

2. Pembelajaran yang lebih pantas dan lebih baik

Walaupun matlamat utama kecerdasan buatan adalah untuk meningkatkan kualiti data, tidak semua data yang dikumpul adalah berkualiti tinggi. Kecerdasan buatan menggunakan algoritma yang boleh menyaring dan memproses set data yang besar. Tetapi walaupun dengan teknologi ini, bias sistemik tidak dapat dielakkan. Oleh itu, ujian dan latihan algoritma diperlukan untuk kualiti data.

3. Meningkatkan pengenalan arah aliran data untuk membantu membuat keputusan

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memastikan pengecaman arah aliran data. AI boleh mentafsir corak data untuk keputusan perniagaan dan juga bertanggungjawab untuk mengenal pasti corak data yang tidak dijangka untuk mengelakkan kehilangan data yang sah. Selain itu, ia akan dipastikan bahawa data yang tidak sah tidak menjejaskan keputusan.

4. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin Storan Data Dipertingkat

Apabila peranti storan data hilang, maklumat dan datanya hilang. Walau bagaimanapun, AI masih berkembang dan akan membantu mengumpul dan menyimpan maklumat berguna dari semasa ke semasa.

5. Penilaian Kualiti Jenis Data

Walaupun metrik yang berbeza boleh digunakan untuk menentukan kualiti data, ketepatan adalah fokus utama kerana mudah untuk menyasarkan set Data yang berbeza dan pembuat keputusan bimbang akan perubahan. Kualiti data adalah penting dalam kecerdasan buatan dan membuat keputusan automatik. Menilai ketepatan data memerlukan mengenal pasti jenis data untuk menentukan ketepatannya, yang memerlukan mengenal pasti, mentafsir dan mendokumentasikan sumber data.

Ringkasan

Banyak perniagaan sedang menjalani transformasi digital dan menyertai barisan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini menghasilkan aliran data yang lebih besar, lebih kompleks dan menimbulkan cabaran kepada kualiti data. Perniagaan melabur dalam kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin kerana ia menyediakan alat keselamatan, perlindungan dan pengumpulan data.

Walau bagaimanapun, peralihan ke arah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan memerlukan penglibatan elemen manusia terlatih dalam pengaturcaraan algoritma AI. Kecerdasan buatan akan berorientasikan kepada bidang yang berbeza, termasuk robotik, penjadualan dan pembelajaran automatik, kecerdasan am dan penglihatan komputer. Untuk medan ini matang, sejumlah besar data perlu dijana dan diakses.

Data yang dikumpul mesti dipecahkan kepada format yang mudah dikenali oleh sistem AI. Data besar akan terus berkembang apabila tugas yang dipertingkatkan AI menjadi automatik. Jika perniagaan belum melabur dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, inilah masanya. Walau bagaimanapun, proses ini memerlukan pakar yang bekerja secara kolaboratif untuk memastikan kualiti data.

Atas ialah kandungan terperinci Masa depan kecerdasan buatan: data manusia berkualiti tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!