Rambler's Top100
Блоги Роб ТОМАС

Масштабируя искусственный интеллект

  02 апреля 2018 Страница персоны
Для развития ИИ-технологий организации должны принять и соблюдать набор обязательных условий, из которых бы складывались фазы развития этого направления, что способствовало бы более быстрому развитию индустрии, скорейшему прогрессу и внедрению технологий в повседневную жизнь компаний и отдельных людей.

Например, ИИ опирается на машинное обучение. В свою очередь, машинное обучение опирается на аналитику, а последняя требует правильной информации и архитектуры данных. Другими словами, ИИ невозможен без информационной архитектуры. Она формирует базу того, что мы называем «лестницей развития ИИ» − возрастающих уровней аналитической сложности, которые подпитывают и способствуют развитию среды искусственного интеллекта.

Конечно, исходные условия для внедрения ИИ варьируются от организации к организации. В некоторых случаях предприятия сразу переходят к вершине «лестницы» и используют признанные технологии ИИ для конкретных кейсов (например, компания H&R Block применяет IBM Watson для персонализированного налогового планирования). В то же время многие начинают строить среду корпоративного ИИ с приведения в порядок своей информационной архитектуры.

Чтобы обеспечить гибкость и избежать основных препятствий, о которых говорил Бринолфссон, у организаций есть три фундаментальных области технического прогресса. Это гибридная архитектура управления (Hybrid Data Management), единое управление и интеграция данных (Unified Governance & Integration), наука о данных и бизнес-аналитика (Data Science & Business Analytics).

Рассмотрим всё по отдельности:
  • Платформа Hybrid Data Management предназначена для управления любыми типами данных из различных источников и сфер деятельности. Она поддерживает всевозможные системы управления (SQL, NoSQL) и модели хранения (по строкам, столбцам иди документам, а также Hadoop) с развитым доступом к SQL. Эффективная стратегия по работе с данными должна быть основана на едином подходе, а он начинается с гибридной архитектуры управления.
  • Unified Governance & Integration предоставляет инструменты для легкого и надежного доступа к данным на облачных платформах с возможностью быстрой подготовки информации, оперативного создания политики, авторизации, аудита и многого другого.
  • Data Science & Business Analytics обеспечивает комплексный анализ всех типов данных и дает возможность с минимальными расходами обрабатывать и интерпретировать сложные наборы данных. Ключевые компоненты этой платформы включают инструменты аналитики, расширенные статистические модели и машинное обучение.
  • Возрождение науки о данных и ИИ происходит благодаря цифровизации, стремительному росту объемов информации и преобразующему эффекту машинного обучения. Но несмотря на то, что существующие методы ИИ дали нам значительные инсайты, у нас по-прежнему нет беспилотных автомобилей. Это связано с тем, что для создания систем ИИ требуется больше, чем изучение процессов выполнения определенной задачи. Прежде всего, для этого необходима инфраструктура. С помощью внедрения гибридной архитектуры, единого управления и интеграции, а также науки о данных и бизнес-аналитики, организации любых размеров и уровней смогут задействовать возможности ИИ на предприятиях.

Источник: блог IBM

Поделиться:

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.