预测AI对数据的未来影响以及如何回应

AI如何帮助数据

预测AI对数据的未来影响以及如何回应

随着VCS准备转储 100亿美元进入AI初创公司 在来年,它’清楚,这项工作是通过风暴推动世界的。在AI和数据可视化的帮助下,每个行业都会看到他们收集信息和使用它的方式的增长。 AI的未来影响将改变我们如何收集和使用数据。

这里’你需要知道什么。

ai和工作

AI及其在人类工作者流离失所中的作用

如果你’担心AI流离失所者,你应该三思而后行’他真的很有关你。人类在我们可以处理信息的方式中本身就是有限的,但我们可以编程机器来完成我们所能的工作’T。我们可能受到认知限制的约束,但AI可以帮助我们。

AI可以’鉴于工人需要能够解释数据AI流程,正确地取代人工。

AI可以帮助我们了解自己和我们周围的世界。他们说最聪明的人知道他们对世界的了解情况。当您考虑如何创建和理解时,这是尤其如此。

很快,机器和人类智力将变得比沿着两条平行线的杂交。这些工具是我们大脑的延伸,但他们可以反馈。那里’不需要担心我们赢了’即使我们可以,也需要更多人类与这些机器一起使用’t imagine how they’我今天一起工作。

AI数据影响

AI和智能设备

十年来,AI将成为我们的身体和大脑的一部分,无论是字面还是比喻。 AI将能够扫描我们的身体并预测我们’LL在未来通过医学需要。植入物可能能够读取和传输有关我们需要医疗专业人士所需的信息。

就像Siri和Smart Home Devices一样成为我们的生产力,我们’LL将来看到更多类似的产品。 AI设备和工具将遵循我们,以帮助是否通过辅助技术或在家完成自动任务。当智能割草机可以自己做到这一切时,为什么要在炎热的一天割草坪?

虽然,智能设备将收集信息并向公司传达。公司不仅可以创建部门以处理此数据,而是它们’LL也将此数据销售给其他人。它可以帮助改善营销,并提高产品和服务质量。

智能设备将能够 显示和可视化信息 that’全球和个人相关的。

AI媒体内容

媒体和内容中的人工智能

随着人工智能的质量提高,生物智力与合成的差异变得模糊。在未来几年,唐’期待有太多的互动。但是,很快就会有内容’S由AI专门创建的流行消费。

它可能看起来可怕,它’很重要的是考虑AI可以比大多数人更好地处理强大的洞察力。他们’LL能够处理复杂的数据集,历史信息,并创新讲故事的方式。我们甚至可能会看到借助AI的电影和电视

最好的人类内容创作者使用直觉来理解和预测趋势。他们提出了概念,以帮助信息与受众共鸣。成功知道如何以算法可能无法实现的方式通信。

语气是未来内容创造的最大障碍之一。但是,数据将继续在所有这些上下文中可视化,并使用比今天更常见。

信息图表将成为媒体和内容中最强大的工具之一。

错误如何是大数据

错误也是数据

什么时候我们’我们谈论数据,我们’不仅仅是谈论成功证明假设。我们’还谈到你没有的信息’期待,这种矛盾或破坏你的工作。错误或“bad data”可能会令人沮丧,但是他们’重新进程。

数据不时证明您错误。

它落后于现实如何变化,这就是大多数数据都是为什么’永远。数据只有很短的时间。

如果你 don’像数据所说的那样,唐’t say that it’错了。可能是您的测量来自过去。但是,AI可以改变所有这些。

使用复杂的历史趋势,AI可以让预测从未以前则将未来预测。虽然赢了’T设置你的命运,它可以告诉你,如果事情继续下来的道路,它可以预期’re on.

与AI的创新

了解创新正在发生的地方

如果你’在寻找兽医新数据师或与有抱负的人交谈,考虑神经科学的力量。在神经科学与计算机技能相互作用的地点,使用大数据及其创新。

人工智能传统上始于工程,然后包括统计学家。但是,它’重要的是考虑沿相反方向移动的力量。

AI数据科学将在未来几年改变很多,但准备的最佳方式是了解大脑的作品。脑建模是数据科学世界的下一个伟大的边疆。一旦我们克服那山,我们’LL看到AI与商业,教育和其他行业的互动方式的大规模变化。

随着时间的推移, 数据可视化 将在每个行业。此数据将基于比以往更相关的认知信息强化。

推理

机器人推理将改善

机器人缺乏对世界的概念理解。如果我们可以通过这种方式让他们了解世界,我们可以开始期待更多。它们可以被教导要做事情,而无需为它们提供概述每个可能的场景的数据。

机器人的人为总智能需要让他们从几个例子中概括。为机器人开发人为的一般情报是一个大规模的障碍,但我们’最有可能看到未来几年。

目前,机器人可以突出我们用于区分机器人和人类用户的那些在线CAPTCHA工具。对于人类来说,这些都很简单,解决计算机和机器人。这应该告诉我们所有的东西我们来自哪里 机器人推理.

It’s开始通过CAPTCHA获得机器人,但需要大量的计算能力和深神经网络。为机器人提供一种对世界的人类理解将成为世界世界的主要前沿。

数据需求

具有较低数据需求的智能

在世界各地的工厂和制造设施中,智能设施希望在没有一生的数据的情况下获取他们的机器。为了使复杂的进程正确进行,机器需要看到如上所述的大量方案。这些 数据饥饿的方法 创建智能机器是非常效率的。

使用自上而下的人工智能,可以将复杂的过程描述为机器。它需要更少的数据,可以通过众多因素的相互作用内部管理。

自下而上的机器学习所需的机器工作多年只是让数据训练机器。 AI可以连接到这些机器以非常快速地使用以前的数据和处理事物。

机器感觉

机器将具有常识

虽然它看起来很愚蠢,但常识是AI需要提供给机器的东西。值得庆幸的是,很多组织了解使用常识的潜力。他们需要了解日常目的,自然沟通,并能够通过无法预料的情况来工作。

我们将这些东西达到一天为基础,但我们从我们的经历中学习。我们需要我们的ai与我们的数据一起做到这一点。我们认为明显唐的简单思想,行动和概念’t compute with 当前的AI..

询问一台机器你应该吃的东西吃什么可以提出根据你所在地的建议列表。询问你是否’就像你一样的食物就像你在最后一个地方吃掉了电路。

数据科学家和分析研究人员正在致力于不包含歧义。如果AI可以提出对基于常识和背景的可能场景的强烈反应,我们’LL看到它们到处都是传播。通过解决各种形式的知识和推论,我们的机器将变得更加聪明。

AI的未来影响将是令人兴奋的

虽然我们可以预测和了解AI将影响数据的一些方式,但大部分意味着它会让我们感到惊讶。数据可视化的未来影响将是令人兴奋的,所以它’在每个行业中建立数据部门很重要。

如果你’重新寻找完美的商业智能工具来开始可视化数据,我们可以提供帮助。 看看我们的 latest guide.

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