Лассе Рухиайнен - 101 факт об искусственном интеллекте. Как подготовиться к жизни в новой реальности

Рис. 1.6. Структурированные и неструктурированные данные

В «Меррилл Линч» посчитали, что 80–90 % всех бизнес-данных в мире не структурированы, это означает, что анализ именно такого типа данных очень ценен [14] Wikipedia entry on Unstructured data, November 10, 2017, https:// en.wikipedia.org/wiki/Unstructured_data . Результаты анализа неструктурированных данных могут привести к возникновению ряда преимуществ в нашем современном обществе, включая, помимо прочего, лучшие возможности для здравоохранения, более безопасные схемы дорожного движения, а также облегчение доступа к образованию.

«Большие данные» также помогают крупным компаниям улучшать свою внешнюю и внутреннюю деятельность. Ли Кайфу, венчурный капиталист и директор компании Sinovation Ventures, описывает причины того, почему данные важны для технологических компаний, в пяти шагах, которые компании используют для улучшения своих решений в области искусственного интеллекта:

Получение большего количества данных: поисковый алгоритм Google содержит в себе огромное количество данных. Кроме того, Facebook не стала бы настолько мощной социальной сетью без доступа к данным о человеческом общении. Основная идея здесь состоит в том, что технологические компании могут создавать услуги, которые были бы настолько мощными и полезными, чтобы люди хотели давать сервису пользоваться своими данными.

Лучший продукт с обученным искусственным интеллектом: в случае Google и Facebook ваш пользовательский опыт учитывает ваши индивидуальные предпочтения, чтобы быть максимально полезным вам. Это становится возможным благодаря наличию инструментов на базе искусственного интеллекта, которые способны персонализировать опыт.

Увеличение числа пользователей: если у пользователей был положительный опыт использования продукта, они, как правило, рекомендуют его своим друзьям.

Повышение прибыли: увеличение числа пользователей всегда означает увеличение прибыли.

Доступ к высококвалифицированным специалистам по теории и методам анализа данных и процессов, а также к экспертам в области машинного обучения: поскольку прибыль компаний растет, они получают возможность привлекать самых лучших в мире экспертов в области искусственного интеллекта [15] Kai-Fu Lee, “The State of Artificial Intelligence in China – Kai-Fu Lee”, The Artificial Intelligence Channel, YouTube, November 03, 2017, htt- ps://youtu.be/KtVOdFDYk3I .

В конце концов, чем больше в компанию приходит специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, а также экспертов по машинному обучению, тем значительнее становятся их исследования в области искусственного интеллекта, что, в свою очередь, позволяет компании не только становиться более значимой, но и лучше подготовиться к будущему.

Эти пять шагов отражены на рисунке 1.7 ниже. Несмотря на то что в примере приведены исключительно американские технологические компании, данные шаги также применимы и к другим компаниям, занимающимся разработками в области искусственного интеллекта, таким как Alibaba, Baidu и Tencent.

Рис. 1.7. Искусственному интеллекту важны данные

Из-за того, что данные являются настолько важной частью процесса развития ИИ, многие эксперты требуют у технологических гигантов разрешения на использование хотя бы части имеющихся у них данных с целью, чтобы большее количество полезных приложений и продуктов также смогли использовать данную информацию.

Поскольку этот подход влечет за собой необходимость ответа на важные вопросы, неоспоримым фактом является то, что в будущем будет важно иметь такие наборы данных для постоянного развития продуктов и сервисов с искусственным интеллектом.

В данной главе содержится лишь краткое введение к теме важности искусственного интеллекта, но я надеюсь, что, читая эту книгу, вы начнете думать о потенциальных областях применения технологий искусственного интеллекта, которые вы бы могли разработать в будущем. Как и многие другие темы в настоящей книге, если данная идея захватила ваше внимание, я рекомендую вам глубже погрузиться в ее изучение.