Среда искусственного интеллекта и данные, на которых он основан, сильно отличаются от того, что было год назад. Приведенные ниже прогнозы в целом рассматривают общественный ландшафт на предстоящий год, некоторые из проблем, которые необходимо учитывать, и то, как поддерживать движение в правильном направлении.
Прогноз №1. Данные Insight заменят большие данные
Термин «большие данные» был популярным в 2016 году, но никто не мог прийти к единому мнению о том, что на самом деле означает «большие». Размер данных (из любого источника) не имеет магического значения. Ценность данных исходит из идей, которые можно там найти.
Вокруг данных появится новый диалог, в котором спрашивается, что лежит в основе той или иной ситуации, процесса или бизнес-среды и чем может быть полезна более качественная информация. (Data) хвост должен перестать вилять собакой.
Лучшее понимание зависит от определенной точки зрения благодаря знаниям в конкретной области, ситуации или опыте. Люди с такими навыками, которые могут «видеть лес за деревьями», станут более ценными.
2017 станет годом, когда вдумчивое понимание данных станет более востребованным, так как лидеры отрасли осознают, насколько сильна эта сила. Инженерное дело может решить только часть проблемы; разные точки зрения также необходимы, чтобы найти лучшие решения наших самых насущных проблем.
Прогноз №2. Данные в мире постправды
Большая часть населения все больше не доверяет официальным источникам данных или информации. Тенденция к пост-правдивому взгляду на мир будет усиливаться и влиять на большее количество сфер, как государственных, так и частных.
Научный факт, мнение эксперта или отраслевое мнение больше не могут использоваться как единичный пункт при представлении общественности. Любой факт необходимо подкрепить более подробным обсуждением, чтобы лучше информировать тему.
Решающее значение будет иметь использование чистого английского языка, свободного от жаргона и снисходительности. Возникнет необходимость объяснить причины любых представленных данных, включая предысторию и недостатки любого подхода.
Любые данные или факты необходимо представлять с учетом аудитории. Использование повествования для иллюстрации в контексте поможет донести идеи. Эту потребность в образовании следует рассматривать как возможность общаться с аудиторией, которая до сих пор не достигла успеха.
Неспособность привлечь (всю) общественность приведет к расширению раскола, который затронет все слои общества, от политики до образования, от здравоохранения до безопасности. Продолжающийся недостаток охвата серьезно затруднит технический и научный прогресс.
Данные - это топливо, на котором работает ИИ. Без данных ИИ становится инертным. Нам нужно, чтобы общественность понимала важность данных, как они используются и как в конечном итоге могут им помочь.
Прогноз №3. Общественный спрос на информацию.
В отличие от приведенного выше прогноза, широкая общественность будет продолжать требовать больше данных, чтобы принимать обоснованные решения. Наиболее очевидно это можно увидеть в области медицины, когда пациенты все чаще изучают свои собственные состояния в Интернете, используя поисковые системы и доступную информацию.
Желание и желание получить больше информации для помощи в принятии решений расширится и включит все сферы жизни. Поскольку доступ к данным становится более свободным, все предприятия, организации и правительства должны принять изменившиеся отношения со своими потребителями, аудиторией или гражданами и адаптироваться к ним. Эта задача должна быть решена и быть частью стратегического планирования.
Следует меньше полагаться на рекламу, PR или «сплетни», окружающие общественную коммуникацию, чтобы их заменили более прямым и глубоким сообщением. Информированная аудитория может быть лучшим представителем для распространения информации.
Общественность, которая становится все более подготовленной для принятия осознанных решений, может стать мощной силой. Бизнес, организации и правительства должны поощрять такое поведение, быть источником информации и частью диалога. Теперь, как никогда раньше, информацию можно рассматривать как силу, как способ формировать мир.
Прогноз №4. Данные будут связаны
Разрозненные данные будут связаны, когда организации поймут, что их данные не имеют ценности, если их оставить в хранилище. Только когда данные рассматриваются, исследуются и проверяются, они становятся полезными.
Кроме того, информация в контексте намного ценнее, чем информация в отдельности, по этой причине мы увидим гораздо больше партнерских отношений с данными. Это будет происходить в разных доменах, где контекст дает другой набор данных, и в одном домене, где важны разные точки зрения на более широкий набор данных.
Подходы, подобные подходу Google BigQuery, будут расширяться с аналитики веб-сайтов на большее количество областей с расширением тематики.
Информация - это не игра с нулевой суммой, в которой победитель получает все. Вместо этого он становится все более совместным по своей природе, когда каждый игрок может предложить уникальную точку зрения и задать новый вопрос.
Прогноз №5. Компании, не использующие ИИ, останутся позади
Хотя не будет ни одного года, когда ИИ возьмет верх, а скорее будут случаи, когда сила ИИ станет очевидной для широкой публики. Очевидным примером будет случай, когда беспилотные автомобили массово прибывают на наши улицы. В этот момент автомобильные компании, которые не внедрили эту технологию, останутся позади и будут вынуждены действовать по-старому.
Каждой компании следует подумать о том, как они могут потенциально использовать ИИ в своем бизнесе. Данные должны быть собраны, а процессы изучены. Первые последователи награждаются очень хорошими результатами. По мере того, как ИИ улучшает основные возможности, его влияние становится более мощным. Любому, кто опаздывает на вечеринку, придется очень круто научиться не только технологиям, но и новым подходам, которые следует применять к данным.
Произойдет раскол между компаниями, которые дальновидно думают, используют ИИ и новые возможности, и теми компаниями, которые не могут адаптироваться. Скорость и влияние будут больше, чем у любого предыдущего технологического нарушения, которое мы видели.
