人工智慧和大數據是工業4.0背後的驅動力

理解大數據和人工智慧在我們的數據驅動世界中的作用非常關鍵。在任何人知道大數據存在之前，它就已經席捲了全球。等到這個詞被創造出來時，大數據已經累積了大量的儲存資訊。如果利用得當，它可能會提供有關特定數據所屬領域的深刻知識。

對所有資料進行分類、解析（將其轉換為電腦更容易理解的格式）以及分析資料以增強商業決策過程的任務很快被發現，人類的大腦無法處理。要完成從複雜資料中提取知識的艱鉅任務，必須使用人工智慧編寫演算法。

理解大數據和人工智慧在我們的數據驅動世界中的作用尤其關鍵。

隨著企業在未來幾年擴大他們的大數據和人工智慧能力，數據專業人士和擁有商業分析或數據分析碩士學位的個人預計將非常受歡迎。我們的目標是跟上並利用所有電腦、行動智慧型手機、平板電腦和物聯網(IoT)設備產生的數據量。

了解大數據和人工智慧

大數據和人工智慧是由一些技術進步推動的，這些技術進步定義了當前的數位環境和工業4.0。這兩項技術發展的目標是將目前產生的大量資料的價值最大化。

大數據是用來描述大量結構化、半結構化和非結構化資料的處理和儲存的術語，這些資料有可能被組織和提取成對企業和組織有用的信息。

另一方面，人工智慧使用各種演算法來建立模仿人類功能（例如學習、推理和決策）的機器。接下來，讓我們一起來探索這些尖端技術。

什麼是大數據？

多源海量資料的管理是「大數據」領域的重點。當資料量太大而無法使用傳統的資料管理技術時，就會使用大數據。很久以前，企業開始收集大量有關客戶、價格、交易和產品安全的資料。然而，最後，事實證明數據量太大，人類無法手動評估。

“大數據需要新的處理模式，才能具備更強的決策、洞察和流程優化能力，以適應資訊資產海量、高成長率和多樣化的需求。” ——Garnter

這個想法傳達了一個非常關鍵的意義。大數據現在被視為一種資訊資源。我們需要大數據時代新的處理方式來處理這些資訊資產，因為原有的處理方式無法及時或準確地處理這些資料。

大數據的五個V

大數據的特性被用來概括另一個想法。海量資料規模、資料快速流動、資料類型多樣、價值密度低被麥肯錫列為大數據的四大特徵。也就是我們通常所說的大數據4V特徵。大數據的定義，是大數據在產業中相當流行的5V特徵，是IBM在之後添加了第五個特徵後創造的。

體積（Volume）

第一個 V 是體積。這意味著在大數據時代，需要處理大量資料。目前，這種規模經常用於 TB 級資料分析和挖掘。

種類（Variety）

第二個特徵被稱為多種形式的資料。之前我們可以處理的資料大多是結構化的，也就是以二維表的形式呈現。但在大數據時代，必須處理更廣泛的資料種類，包括結構化、非結構化和半結構化資料。大數據技術必須獨立或一起處理這些數據。

價值（Value）

低資料價值密度是第三個屬性。雖然數據量很大，但對我們有用的並不多。這些數據的價值密度相當低，因為它們淹沒在龐大的數據海洋中。因此，我們必須對億萬資料進行過濾和挖掘，但我們可能只能找到幾十個或幾百個有用的資料。

速度（Velocity）

處理速度快是第四品質。處理資料以產生結果的過程過去需要數週、數月甚至更長的時間，但現在我們需要在更短的時間內得到結果，例如幾分鐘甚至幾秒鐘。

真實性（Veracity）

第五個特徵與第三個相關。真實性決定商業價值的價值是高的或更真實的，即挖掘出來的數據的價值是非常高的，無論它是否直接影響我們的決策、為我們提供新的資訊或幫助我們改進我們的流程。因此，它更簡單。

企業流程可以透過大數據和人工智慧解決方案自動化。

大數據的這些 5V 特性告訴我們，當今使用的「大數據」一詞既包括數據，也包括許多處理方法。為了做出決策或最佳化工作，我們必須從海量資料中快速定位和挖掘對我們工作有用的部分資料。整個過程被稱為大數據。

大數據分析

分析大量資料以查找可能有助於企業對其營運做出明智決策的資訊（例如隱藏模式、相關性、市場趨勢和客戶偏好）的通常具有挑戰性的過程稱為大數據分析。

組織可以使用資料分析技術和流程分析資料集並獲得新的見解。有關業務績效和營運的基本查詢由商業智慧 (BI) 查詢處理。

高階分析，包括預測模型、統計演算法和分析系統支援的假設分析等方面，是大數據分析的子集。

什麼是人工智慧？

能夠進行邏輯、推理和決策的電腦系統的創建和使用被稱為人工智慧 (AI)。這種自學習技術透過使用視覺感知、情緒檢測和語言翻譯，比人類驅動的方法更快地分析數據和產生資訊。

雖然看起來大數據和人工智慧具有無限的潛力，但這項技術也有其限制。

你可能已經每天都在使用 AI 系統。人工智慧被用於世界上一些最大企業的使用者介面，包括亞馬遜、谷歌和 Facebook。 Siri、Alexa 和 Bixby 等個人助理均由 AI 提供支持，這也使網站能夠推薦你可能感興趣的商品、電影或文章。這些有針對性的建議是人工智慧的結果，而不是巧合。

人工智慧和大數據分析

儘管收集數據長期以來一直是業務的一個重要方面，但現代數位工具使其變得比以往更簡單。任何人或公司實際上都很難有效地使用他們收集的數據，因為數據集呈指數級增長。這就是為什麼理解大數據和人工智慧至關重要。

具有人工智慧功能的應用程式可以快速處理任何資料集，無論是來自資料庫還是即時收集。企業正在使用人工智慧解決方案來提高生產力、創造個人化體驗、支援決策和削減成本。

數據和人工智慧經常增強分析和自動化，幫助組織轉變其營運。

大數據和人工智慧也可用於識別和翻譯語言。

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Microsoft Azure Synapse 等分析技術可協助組織預測或識別趨勢，從而指導有關工作流程、產品開發和其他領域的決策。企業的數據也將排列成可讀的儀表板視覺化、報告、圖表和圖形。

同時，當創建大數據和人工智慧解決方案時，企業流程可以自動化。例如，人工智慧可以增強製造業的安全檢查、預測性維護和庫存追蹤。任何企業都可以利用人工智慧來評估文件、進行文件搜尋和處理客戶服務查詢。

由於人工智慧分析視覺、文字和聽覺表徵的方式，儘管它尚未達到或超過人類智力，但技術正變得更容易採用和整合到許多商業活動中。

大數據和人工智慧系統不斷改進其回應並調整其行為以適應新資訊。

雖然看起來大數據和人工智慧具有無限的潛力，但這項技術也有其限制。讓我們來看看人工智慧在五個領域大放異彩，以便全面了解如何在企業中使用它：

• 人工智慧可以被訓練組織資料、提出建議和幫助語義搜尋。這些工具將透過提供滿足其需求的有益資訊來增強企業的數位產品的使用者體驗。此外，由於企業的應用程式 AI 將根據歷史數據不斷提高其技能，可以優化當前和未來數據的效用。
• 可以訓練人工智慧使用電腦視覺來分析、識別和搜尋圖像，這是一種旨在理解圖像和影片並對其做出反應的演算法。具有視覺訓練的人工智慧可以儲存和說明文件並支援物聯網感測器陣列。許多部門正在使用視覺追蹤來提高生產力和效率。
• 客戶要求目前搜尋引擎的準確性和速度，但將這些高標準與企業自己的工具相匹配可能具有挑戰性。借助 AI，可以提高數位工具的搜尋能力，使其能夠分析網頁、照片、影片等，從而為消費者提供他們正在尋找的確切結果。
• 透過將語音轉化為文字和文字轉化為語音，人工智慧技術經常被用來吸引客戶。企業可以簡單地查看帶有註釋的記錄的記錄的客戶對話，以研究客戶行為或指導人員。企業還可以在應用程式中建立基於語音的助手，例如 Siri 或 Alexa。
• 自然語言處理使我們可以在整個短語中與我們的技術進行對話，就像人們自然地對話和接收有意義的回應 (NLP) 一樣。企業可以將 NLP 整合到您的應用程式或機器人中，以便更好地滿足用戶需求或創建可以進行語音或文字對話的客戶支援工具。這些大數據和人工智慧特權也可用於識別和翻譯語言。

大數據與人工智慧

在這一點上，毫無疑問，大數據將繼續存在，而人工智慧 (AI) 的需求將繼續保持高位。沒有數據，人工智慧毫無意義，但沒有人工智慧就不可能掌握數據。因此，數據和人工智慧正在融合成一種協同連結。

透過整合這兩個學科，我們可能會開始識別和預測商業、技術、娛樂以及介於兩者之間的所有領域的未來趨勢。

大數據是初始的、未經處理的輸入，在使用之前必須進行清理、組織和整合；人工智慧是資料處理的最終智慧產品。因此兩者本質上是不同的。

儘管存在明顯差異，但大數據和人工智慧仍然有效地相輔相成。

人工智慧是一種計算機，它使機器人能夠以類似於人類的方式執行認知任務，例如行動或回應輸入。傳統的計算應用程式也響應數據，但所有這些活動都需要手動編碼。如果拋出任何類型的曲線球（例如意外結果），程式將無法回應。因此，大數據和人工智慧系統不斷改進其響應並調整其行為以適應新資訊。

具有 AI 功能的機器用於分析和解釋數據、解決問題或根據這些解釋處理問題。透過機器學習，電腦首先學習如何表現或對某個結果做出反應，然後理解以同樣的方式向前發展。

大數據只搜尋結果而不是對結果採取行動。它描述了數量驚人的數據以及可能極其多樣化的數據。結構化數據，如關聯式資料庫中的事務數據，可以在大數據集中找到，而較少結構化或非結構化數據，如照片、電子郵件數據、感測器數據等。

它們的使用方式也不同。獲得洞察力是使用大數據的主要目標。例如，Netflix 如何根據用戶觀看的內容推薦電影和電視劇？因為它考慮了其他消費者的購買模式和偏好，並推斷你可能也會有同樣的感受。

人工智慧是關於做出決策並改進這些決策。人工智慧正在執行以前由人類完成的工作，但速度更快，錯誤更少，無論是自調整軟體、自動駕駛汽車或分析醫學樣本。這些主要是大數據和人工智慧技術的區別。

大數據和人工智慧仍是不可或缺的雙胞胎

儘管存在明顯差異，但大數據和人工智慧仍然有效地相互補充。之所以如此，是因為機器學習尤其需要資料來發展其智慧。例如，一個機器學習圖片辨識程式會研究數千張飛機的圖像，以確定它是什麼構成的，以便將來識別它們。

大數據是起點，但為了訓練模型，它必須充分結構化和集成，以便電腦能夠一致地發現資料中的有用模式。

大數據收集了大量的數據，但在用它做任何有用的事情之前，必須先將不同的數據分開。 AI 和 ML 中使用的不需要、冗餘和無用的資料已經被「清理」和刪除。這是重要的第一步。

在那之後，人工智慧可以繁榮起來。訓練學習演算法所需的資料可以由大數據提供。有兩種資料學習：常規收集的資料和初始訓練，它充當一種泵浦的啟動。一旦他們完成了初始訓練，人工智慧程式就永遠不會停止學習。他們不斷獲取新信息，隨著數據的發展，他們會相應地調整他們的行動方案。因此，最初和持續需要數據。

模式識別在兩個電腦範式中都有使用，但它們以不同的方式使用。大數據分析使用順序分析來發現過去偶爾收集的數據或「冷數據」中的模式。

機器學習不斷收集資料並從中學習。自動駕駛汽車會持續收集數據、學習新技能並改善營運。新數據不斷被接收和使用。這顯示大數據和人工智慧是相互關聯的。

大數據和人工智慧的未來

物聯網的快速使用使整個經濟中的數據數位化，使人工智慧系統現在可以處理或分析它。因此，人工智慧在各個行業和企業中變得越來越普遍。一些利用大數據和人工智慧的行業可以在下面找到：

醫療保健中的大數據和人工智慧

據 埃森哲##。 2026 年，將AI 整合到美國醫療保健系統中每年可節省1,500 億美元，同時也能改善病患的治療效果。預計大數據和人工智慧將改變醫療保健的各個方面，從透過結合診斷成像和術前醫療數據實現的機器人手術，到協助初步診斷和患者後勤工作的虛擬護理助理。

自動駕駛汽車開發中的大數據和人工智慧

由人工智慧控制的自動駕駛汽車 (AV) 注定會對交通運輸產業造成重大顛覆。為了成功觀察道路和操作車輛，自動駕駛汽車中包含的人工智慧軟體使用來自先進感測器、GPS、攝影機和雷達系統的輸入每秒計算數十億個數據點。

雖然在完全自動化之前仍然存在挑戰，但由於大數據和人工智慧，高端車輛可以在幾乎沒有人參與的情況下處理基本的駕駛任務。此外，在某些情況下可以在所有駕駛領域自主運行的自動駕駛汽車 (AV) 的測試已經開始。

借助大數據和人工智慧，自動駕駛汽車可以處理基本的駕駛任務，幾乎不需要人工參與

大數據與人工智慧智慧助理開發 

由於語音辨識、預測分析和自然語言處理的進步，數位助理變得更加動態和實用。根據專家介紹，隨著消費者遠離鍵盤，隨著大數據和人工智慧技術的發展，到 2023 年，語音搜尋將佔所有網路查詢的 50%。

工業自動化系統中的大數據和人工智慧

工業自動化處於物理世界中大數據和人工智慧應用的最前沿，這得益於全球對機器人的投資飆升，到2020 年可能接近1800 億美元。這兩個領域的進步正在結合起來生產更聰明、更有能力的機器與以前相比，機器人充當機器的身體，而人工智慧則充當機器的思想。機器人現在可以在工廠或倉庫等非結構化環境中更自由地工作。他們可以在裝配線上與人類更緊密地合作，這意味著他們不再局限於簡單、重複的工作。

工業自動化處於大數據和人工智慧在物理世界應用的前沿

結論

######################################################## #如今，電腦科學的兩個關鍵領域是大數據和人工智慧，大數據和人工智慧領域的研究最近並未停止。人工智慧和大數據密不可分。首先，由於大數據技術廣泛運用了人工智慧的理論和技術，這取決於人工智慧的進步。其次，大數據技術對於人工智慧的發展至關重要，因為該領域嚴重依賴數據。我們仍然需要學習新技術，因為大數據和人工智慧的創新才剛開始。 ###

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