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别大意 你的AI也许会变傻

如果人工智能是飞速发展的豪华跑车,那么数据就是提供强大动力的燃料。这种能量不仅要充足,还要保证质量。否则,会出现缺陷,影响跑车的速度和轨迹,甚至导致人工智能的“风险”。

不要粗心大意。你的人工智能可能会变得愚蠢

在人工智能时代,要想得到一份行动是不容易的。人工智能是基于大数据的,这些资源通常掌握在巨人手中,这就是为什么你可以看到微软、谷歌、ibm、苹果、亚马逊和脸书总是占据这个领域的头条。

数据显示,如果大数据得到充分利用,全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。当然,前提是分析大量的信息,无论是深度学习还是神经网络,这些信息最终都将转化为产品或服务,造福用户。在数字经济、共享经济和工业4.0的背后,大数据和云计算的支持是不可或缺的。

然而,正如注入汽油车的柴油会引起问题一样,并非所有数据都对人工智能产生积极影响,许多案例已经证明了这一点。例如,如果一些聊天机器人在互联网上听到负面评论,它们会变得“尖酸刻薄”,甚至导致种族歧视。显然,数据的开放源很重要,但是如何找到高质量的数据对人工智能的发展有决定性的影响,尤其是在高度监管的行业。

如今,人工智能涵盖了广泛的领域。它在工业、航空航天和商业领域都有应用,并且已经渗透到人们的生活中。在手机上打开cortana或siri,这是人工智能的产物。你知道,几十年前,这种先进的技术没有得到认可,很少有学校教授相关课程。主要原因是数据的积累和应用。大容量存储设备丰富了数据量的保留。随着数据的不断增加,人们开始在其中发现一些规则,引发了对分析的需求。

分析使大量数据变得有价值。这台机器开始理解用户想要什么,并能预测未来的天气和球赛的比分。人工智能和场景的结合是为了改变生活方式和解放生产力。具体来说,过去只有人能做的许多事情现在在更多的情况下可以通过机器来实现。典型的例子包括语音助手和无人驾驶汽车。更重要的是,随着硬件性能的逐渐提高和计算资源变得越来越强大,成本变得越来越低。

互联网时代的快速步伐使得数据也在快速运行,不能放松。以城市交通管制为例,城市道路上每天都发生交通堵塞或事故。没有数据的实时分析,很难立即找到有效的疏浚方法。高峰时间的交通堵塞通常是由信号灯故障引起的。

你知道,人工智能的思维方式和人类有着根本的不同。例如,如果计算机在视觉训练中使用10,000把椅子的照片来学习,人们的内在思维将首先记住椅子外观的关键组成部分,如椅背和椅腿。对于机器学习,他们可能会发现一些新的特性,并总结这些特性来确定一把新椅子。在这个过程中,计算机需要大量不同的椅子照片来学习。

数据分析中使用的地图缩减算法可以将数据分解成多个部分。hadoop集群用于分析每个部分的数据,然后通过多轮计算对结果进行总结和过滤。在分析过程中,将引入spark,一种快速通用的计算引擎,以优化每轮的结果。如果强调实时数据处理,storm和其他计算框架也将被使用。

然而,如果数据本身存在缺陷,无论是有意还是无意,人工智能系统都会根据这些数据进行培训,其后果是可以想象的。例如,如果信用卡审计系统使用有偏见的数据来构建解决方案,它将对某些类型的申请人给出有偏见的结论。最坏的情况是,这可能是马斯克所认为的“人工智能毁灭人类”的开始

数据影响模型的训练质量,数据本身的传输也要经过安全测试。数据传输是网络威胁的原因,而传统的流量检测对监控和报警是有效的。通常的方法是映射接入点或创建测试点,包括在内部和外部网络之间建立安全层。然而,这种方法带来的经济成本不容忽视。同时,黑客还可以定位路由器、交换机等数据中心网络设备,从而在获得控制权后进行跨网络攻击。

从这个角度来看,人们需要使用多维数据,包括云中和云边缘的数据,以获得相应的解决方案,这是非常困难的。与此同时,人们必须公平和多样化。当然,只有一组系统可以用来处理一个数据,但是人们还不能在许多情况下进行部署。人工智能不是万能的,如果稍有不慎,人工智能可能会偏离通道。

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