極客網(wǎng)·人工智能8月22日 人工智能技術(shù)的發(fā)展速度如今比以往任何時候都快，這主要歸功于人工處理的數(shù)據(jù)。
人工智能極大地改變了人們工作的方式。甚至，人工智能通過增強人類的能力產(chǎn)生更大的影響?！豆鹕虡I(yè)評論》的一項研究發(fā)現(xiàn)，機器和人類之間的互動顯著地提高了企業(yè)的績效。
人機之間的成功協(xié)作可以增強彼此的優(yōu)勢，其中包括團隊合作、領(lǐng)導力、創(chuàng)造力、速度、可擴展性和定量能力。
人類如何與機器協(xié)作？
為了機器與人類之間的成功協(xié)作，人類需要發(fā)揮三個關(guān)鍵作用：
· 訓練機器執(zhí)行特定任務。
· 解釋這些任務的結(jié)果。
· 保持機器的負責任使用。
人工標記和數(shù)據(jù)標記是人工智能功能的重要方面，因為這有助于識別原始數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為更有意義的形式，以供人工智能和機器學習學習。人工智能需要處理數(shù)據(jù)以得出結(jié)論。
人工智能還需要持續(xù)的過程監(jiān)控，以確保其錯誤被跟蹤，并提高效率。例如，盡管自動駕駛汽車可以獨立駕駛，但它可能無法像駕駛員那樣記錄周圍環(huán)境。因此，如果車輛對人類或建筑物構(gòu)成危險，則需要安全工程師跟蹤這些汽車的運動和警報系統(tǒng)。
越來越多的企業(yè)正在采用人工智能和其他機器學習技術(shù)將他們的決策過程實現(xiàn)自動化，并捕捉新商機。然而，使用人工智能來自動化業(yè)務流程并不容易。企業(yè)可以使用數(shù)據(jù)標簽，使人工智能系統(tǒng)能夠準確地了解現(xiàn)實世界中的環(huán)境和條件。
人們可以通過人類標簽參與人工智能。這項艱巨的任務需要投入精力以幫助人工智能正確識別對象，其中包括數(shù)據(jù)數(shù)字化、自然語言處理、數(shù)據(jù)標記、視頻注釋和圖像處理。
人工智能如何影響數(shù)據(jù)質(zhì)量？
（1）消除人為錯誤
許多人認為人工智能將取代人類智能，將這與事實相去甚遠。人工智能有可能通過承擔與大量數(shù)據(jù)的分析、鉆探和剖析相關(guān)的任務責任來消除人為錯誤。
在人工智能時代，數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的質(zhì)量包括廣泛的因素，其中包括準確性、完整性、一致性和真實性。然而，分析異構(gòu)數(shù)據(jù)然后將其解釋為一種或多種結(jié)構(gòu)一直具有挑戰(zhàn)性，其中最大的挑戰(zhàn)仍然是及早發(fā)現(xiàn)未知的數(shù)據(jù)問題。
在人工智能出現(xiàn)之前，輸入數(shù)據(jù)需要人為因素。因此會出現(xiàn)大量錯誤，無法實現(xiàn)特定的數(shù)據(jù)質(zhì)量。幸運的是，人工智能消除了人為因素，從而顯著提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。
（2）更快更好的學習
盡管人工智能的主要目標是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但并非收集的所有數(shù)據(jù)都是高質(zhì)量的。人工智能使用的算法可以篩選和處理大型數(shù)據(jù)集。但即使有了這些技術(shù)，系統(tǒng)偏見也是不可避免的。因此，需要對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行算法測試和訓練。
（3）增強對數(shù)據(jù)趨勢的識別以幫助決策
人工智能和機器學習確保識別數(shù)據(jù)趨勢。人工智能可以解釋用于商業(yè)決策的數(shù)據(jù)模式，還負責識別意外的數(shù)據(jù)模式，以避免丟失合法數(shù)據(jù)。此外，將確保無效數(shù)據(jù)不會影響結(jié)果。
（4）人工智能和機器學習增強數(shù)據(jù)存儲
當數(shù)據(jù)存儲設(shè)備丟失時，其信息和數(shù)據(jù)就會丟失。然而，人工智能仍在不斷發(fā)展，隨著時間的推移，它將幫助收集和存儲有用的信息。
（5）數(shù)據(jù)類型質(zhì)量評估
雖然可以使用不同的指標來確定數(shù)據(jù)質(zhì)量，但準確性是主要關(guān)注點，因為它很容易針對不同的數(shù)據(jù)集和決策者的關(guān)注點進行更改。數(shù)據(jù)質(zhì)量在人工智能和自動化決策中至關(guān)重要。評估數(shù)據(jù)的準確性需要識別數(shù)據(jù)類型以確定其準確性，這需要識別、解釋和記錄數(shù)據(jù)源。
總結(jié)
許多企業(yè)正在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并正在加入人工智能和機器學習的行列。這導致了更大、更復雜的數(shù)據(jù)流，并對數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了挑戰(zhàn)。企業(yè)致力投資人工智能和機器學習技術(shù)，因為它們提供數(shù)據(jù)安全、保護和收集工具。
然而，向人工智能和機器學習的轉(zhuǎn)變將需要人工智能算法編程中受過訓練的人為因素的參與。人工智能將面向不同領(lǐng)域，包括機器人、自動調(diào)度和學習、通用智能和計算機視覺等。為了使這些領(lǐng)域發(fā)展成熟，將需要生成和訪問大量數(shù)據(jù)。
收集到的數(shù)據(jù)必須分解為人工智能系統(tǒng)易于識別的格式。隨著人工智能增強任務實現(xiàn)自動化，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長。如果企業(yè)還沒有投資人工智能和機器學習，那么現(xiàn)在是時候了。但是，這個過程需要協(xié)同工作以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的專家。
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