Laporan baharu 2023 mendedahkan prospek masa depan kecerdasan buatan

Google Cloud telah mengeluarkan Laporan Trend Data dan Kecerdasan Buatan 2023, yang melihat 5 arah aliran utama yang mengelilingi data dan strategi kecerdasan buatan. Laporan itu menyatakan bahawa permintaan pengguna, keadaan pasaran dan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) baharu semuanya berkembang, dan peningkatan kerumitan data mewujudkan landskap yang berbeza berbanding setahun yang lalu.

Kajian oleh IDC meninjau lebih daripada 800 organisasi global untuk memberitahu mereka tentang cabaran yang mereka hadapi apabila menggunakan data. faedah yang diperoleh daripada data dan penyelesaian awan AI, dan cara mereka akan menggunakan penyelesaian ini.

Trend 1: Data statik sudah lapuk; era awan data bersatu akan datang. Laporan itu menyatakan bahawa menjelang 2026, 7PB data akan dijana secara global setiap saat. Pada masa ini, hanya 10% daripada data adalah data asal, dan baki 90% adalah data replika. Simpanan data yang tersenyap ini tidak memberi manfaat kepada organisasi. Google Cloud mengatakan ia memerlukan cara yang lebih baik untuk menyimpan, mengurus, menganalisis dan menggunakan data ini. Laporan itu meneroka bagaimana awan bersatu boleh menjadi penyelesaian kerana ia menyediakan infrastruktur umum untuk pangkalan data, gudang data dan tasik data, penstriman, kecerdasan perniagaan (BI), kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML).

Andi Gutmans, pengurus besar dan naib presiden kejuruteraan pangkalan data di Google Cloud, berkata awan data bersatu boleh menyepadukan data dan cerapan ke dalam aplikasi pengalaman digital transformatif dan membuat keputusan yang lebih baik. "Jadi pengguna boleh mendapatkan maklumat yang betul apabila mereka memerlukannya untuk mencapai hasil yang terbaik." >Ekosistem data terbuka membolehkan data bergerak secara bebas antara platform, membantu perusahaan mengelakkan penguncian data dan penyimpangan. Perkhidmatan dan aplikasi sumber terbuka pra-bina seperti PostgreSQL, Kafka, TensorFlow, PyTorch, Presto, JanusGraph dan projek Apache membantu mempercepatkan pembangunan dan mengurangkan kos. Sebaliknya, laporan itu menunjukkan bahawa piawaian terbuka dan seni bina terbuka ini juga boleh melaksanakan operasi seperti analisis data secara tempatan, membantu mengurangkan perbelanjaan pergerakan data.

Trend 3: Menurut data daripada Google Cloud, Kami berada di pinggir titik tip kecerdasan buatan, tidak boleh Memisahkan awan data pengurusan dan awan AI. Aplikasi yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan sedang menyelesaikan lebih banyak masalah dan memperoleh cerapan yang belum pernah terjadi sebelumnya daripada data. June Yang, naib presiden kecerdasan buatan awan dan penyelesaian industri di Google Cloud, berkata saintis data, penganalisis, pembangun dan pencipta ML kini bekerjasama rapat dan mereka mahukan satu antara muka untuk mengakses alatan dalam data dan cerapan yang bersatu. Laporan itu menyatakan bahawa 80% organisasi berkata sokongan terbenam untuk pelaksanaan model AI/ML menjadikan mereka lebih cenderung untuk memilih platform awan data tertentu.

Selain itu, model pra-latihan dan kaedah latihan kod rendah membantu perusahaan mencapai matlamat projek AI dan ML mereka, menjadikan saintis data "warganegara" mungkin. Laporan itu mendapati bahawa 81% organisasi berkata mempunyai lebih ramai saintis data "warganegara" akan meningkatkan keupayaan mereka dengan ketara untuk menggunakan analisis lanjutan untuk lebih banyak projek. Trend 4:

Perusahaan sedang memikirkan semula BI. Google Cloud berkata bahawa mereka meninggalkan model tradisional yang berteraskan papan pemuka dan memihak kepada paradigma BI yang mengutamakan tindakan. Dalam paradigma ini, cerapan disampaikan kepada lebih ramai orang dalam lebih banyak persekitaran untuk menyokong lebih banyak jenis aliran kerja. BI dan analitis boleh membantu mengenal pasti aliran yang berpotensi, anomali data dan isu yang berpotensi, dan 87% organisasi mahu perisian BI mereka menyokong pembangunan dan penggunaan model ramalan. Aliran membenamkan BI dan analitik ke dalam aplikasi perusahaan juga semakin meningkat, memandangkan perniagaan ingin menjangkau khalayak dalaman yang lebih luas dan menambah baik aplikasi yang dihadapi pelanggan.

Trend 5: Pengurusan risiko data semakin muncul. Syarikat memahami data mereka yang tidak diketahui untuk meningkatkan keselamatan, tadbir urus dan kepercayaan. Memandangkan semakin banyak data, baik tidak berstruktur mahupun berstruktur, dikumpul, memahami dengan tepat data yang dikumpul adalah penting untuk memahami cara melindunginya dan mengekalkan pematuhan. Mencari, mengimbas dan mengklasifikasikan setiap set data secara manual untuk menentukan risiko adalah satu cabaran, terutamanya untuk kes penggunaan seperti syarikat yang menggunakan aplikasi sembang pelanggan, di mana maklumat sensitif mungkin berakhir dalam transkrip sembang.

Google Cloud mengatakan bahawa memahami semua data anda dan memahami saluran paip pengambilan data dan silo storan anda ialah langkah paling kritikal dalam pengurusan risiko data. Seterusnya ialah klasifikasi, di mana banyak organisasi menggunakan ML dan alat automasi perniagaan. Melaksanakan kawalan automatik boleh membantu mengurangkan risiko apabila menyimpan dan berkongsi data. Contohnya, jika pelanggan akan memberikan data sensitif, proses automatik boleh menyunting maklumat sensitif sebelum menyimpannya. Google Cloud meramalkan bahawa menjelang 2027, 66% daripada perusahaan besar akan membuat pelaburan besar dalam teknologi pesawat kawalan data yang boleh mengukur risiko yang wujud dalam data dan mengurangkannya melalui keselamatan dan penapisan.

Atas ialah kandungan terperinci Laporan baharu 2023 mendedahkan prospek masa depan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!