ИИ пожирает науку о данных - KDnuggets

Переиздано Платоном

Читают: 0

ИИ поглощает науку о данных
Изображение создано автором с Midjourney

Наука о данных, являющаяся краеугольным камнем технологической революции XXI века, рассматривается как будущее каждой отрасли. Но более пристальный взгляд показывает, что наука о данных как дисциплина просуществует лишь короткое время, являясь переходным периодом между бедным данными прошлым и будущим, в котором доминируют интеллектуальные системы.

Не так давно мы столкнулись с нехваткой данных и высокой стоимостью их хранения. Перенесемся сегодня. Из-за наших новых цифровых опор, включая Интернет, социальные сети, электронную коммерцию и устройства IoT, мы постоянно наводнены данными. Наука о данных превратилась в инструмент для получения информации, прогнозирования тенденций и принятия решений с наступлением эры больших данных, помогая нам разобраться в этих огромных наборах данных. Эра больших данных уже полностью наступила, и мы прочно в ней обосновались.

Однако изменения становятся очевидными по мере увеличения возможностей обработки больших данных. В центре внимания больше не огромные объемы данных, которые мы генерируем безостановочно; мы обратили внимание на постоянно распространяющиеся сложные системы искусственного интеллекта, основанные на данных. Ключевой вопрос больше не заключается в том, «Какую информацию я могу извлечь из этих данных?» Вместо этого мы спрашиваем: «Какую систему искусственного интеллекта я могу запустить с этими данными?» Последнее десятилетие было сосредоточено на освоении больших данных. Далее мы обещаем перейти к проектированию и внедрению более мощных систем искусственного интеллекта.

Эта возникающая тенденция знаменует собой новый этап, на котором наука о данных сливается с карьерой в области ИИ: другие Сингулярность на базе искусственного интеллекта. Речь идет уже не только о способности анализировать данные, но и о создании, обучении и обслуживании систем искусственного интеллекта, которые могут обучаться, адаптироваться и принимать автономные решения. Такая консолидация ролей представляет собой ситуацию, в которой все больше внимания уделяется искусственному интеллекту.

Чтобы увидеть это изменение в действии, просто посмотрите на проект OpenAI ChatGPT. Изначально проект был ориентирован на сбор и организацию больших объемов данных для обучения моделей. Однако вскоре акцент сместился на попытку создать и улучшить крупномасштабные системы, способные генерировать значимые, контекстуальные ответы на естественном языке. Взаимодействие между данными и системами станет более динамичным, а ИИ будет использовать данные все более сложными и инновационными способами.

И представьте себе будущее, в котором умные города на базе искусственного интеллекта станут нормой. Непристойные объемы данных, которые будут генерироваться датчиками, устройствами, человеческими взаимодействиями и т. д., будут потребляться ИИ для контроля транспортных потоков, энергопотребления, общественной безопасности и многого другого. Это выходит за рамки анализа данных. Речь идет о разработке гигантских систем искусственного интеллекта, которые смогут понимать и управлять сложными городскими экосистемами.

Может показаться, что наука о данных развивается в отрасль современного искусственного интеллекта, и это потому, что так оно и есть. Но не волнуйтесь, поскольку это всего лишь эволюционный шаг, позволяющий идти в ногу с развивающимся технологическим ландшафтом, во многом похожий на появление науки о данных из статистики для обработки некогда появившихся «больших данных». Так же, как статистика является неотъемлемой частью науки о данных, сама наука о данных продолжит играть важную роль в будущем, основанном на искусственном интеллекте.

Трансформация, связанная с данными, которая началась более десяти лет назад, продолжается, хотя ее цель еще не очевидна. Однако направление ясно: будущая карьера в технологической отрасли требует понимания данных не только изолированно, но и как жизненной силы сложных и универсальных систем искусственного интеллекта. На этом фоне наука о данных в конечном итоге будет рассматриваться как важная веха на пути к будущему, ориентированному на искусственный интеллект. Однако не заблуждайтесь; наука о данных как отдельная сущность будете в конечном итоге оглянутся назад.

Итак, поскольку последние достижения в области искусственного интеллекта начинают оставлять свой след во многих странах мира, следите за неизбежным потреблением науки о данных. Так же, как данным теперь большой, как и наш стремление для систем, которые он может способствовать.

Виват данные великие!

Мэтью Майо (@mattmayo13) — специалист по данным и главный редактор KDnuggets, основополагающего онлайн-ресурса по науке о данных и машинному обучению. Его интересы связаны с обработкой естественного языка, проектированием и оптимизацией алгоритмов, неконтролируемым обучением, нейронными сетями и автоматизированными подходами к машинному обучению. Мэтью имеет степень магистра компьютерных наук и диплом о высшем образовании в области интеллектуального анализа данных. С ним можно связаться по адресу editor1 на kdnuggets[dot]com.