Πώς η καινοτομία στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει την επιστήμη των δεδομένων
Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να αναπτύσσεται σε αναπτυξιακή γραμμή, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει αναδειχθεί ως ένα από τα πιο καθοριστικά εργαλεία στον σύγχρονο κόσμο, ιδίως στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και της επιστήμης των δεδομένων όχι μόνο έχει μεταμορφώσει τον τρόπο ανάλυσης των δεδομένων, αλλά έχει επίσης αλλάξει τις δυνατότητες νέων αναλύσεων.
Παρακάτω παρατίθεται ο κατάλογος των αλλαγών που έχουν επέλθει στον κλάδο της επιστήμης των δεδομένων με την εφαρμογή των εξελίξεων της τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση
Η αυτοματοποιημένη μηχανική μάθηση (AutoML) μπορεί να περιγραφεί ως η μεταφορά της λειτουργικότητας της εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στα δεδομένα στα χέρια του απλού καταναλωτή λόγω της ικανότητάς της να αυτοματοποιεί τη διαδικασία. Αυτό σημαίνει ότι λειτουργίες όπως ένας προηγμένος υπολογισμός σε υπολογιστή που έχει κατασκευαστεί με διάφορους, πιο διακριτούς αλγορίθμους και προβλέψεις, οι οποίες προηγουμένως απαιτούσαν ειδικές δεξιότητες, μπορούν πλέον να χρησιμοποιηθούν από έναν ευρύτερο πληθυσμό.
Τα αυτοματοποιημένα εργαλεία μηχανικής μάθησης μπορούν να εκτελούν μετασχηματισμό δεδομένων, επιλογή αλγορίθμων, ρύθμιση παραμέτρων και μερικές φορές ακόμη και επεξήγηση των αποτελεσμάτων, γεγονός που μειώνει τον απαιτούμενο χρόνο για την ανάλυση δεδομένων και αυξάνει την προσβασιμότητα για τους νεοεισερχόμενους στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων.
Προηγμένη ανάλυση πρόβλεψης
Η μηχανική μάθηση έχει αντίθετα βελτιώσει την προγνωστική ανάλυση, περιλαμβάνοντας τεχνικές όπως η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα. Αυτές οι τεχνολογίες είναι σε θέση να προσαρμόζονται και να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου – έτσι αυξάνεται η ακρίβειά τους στις προβλέψεις τους. Για παράδειγμα, στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων μπορεί να προβλέψει τις τάσεις εμφάνισης ασθενειών ή ασθενειών με μεγάλη ακρίβεια, υποστηρίζοντας έτσι προληπτικά μέτρα και άλλες παρεμβάσεις που είναι μοναδικές για κάθε ασθενή.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Η τεχνητή νοημοσύνη ομαδοποιεί την πληροφορική με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και με τη βοήθειά της οι επιστήμονες δεδομένων έχουν αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούν με τα δεδομένα. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη μετάφραση της ανθρώπινης ή της φυσικής γλώσσας σε δομές κατανοητές από τους υπολογιστές, επιτρέποντας έτσι την εξόρυξη μεγάλων δεδομένων από αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και άλλα κείμενα. Αυτές οι εφαρμογές έχουν οδηγήσει σε επιλογές όπως η ανάλυση συναισθήματος για τη μέτρηση της γνώμης του γενικού πληθυσμού ή τα chatbots, τα οποία μπορούν να διαχειρίζονται ερωτήσεις υποστήριξης πελατών με βάση τα αιτήματα των χρηστών.
Ενισχυμένη οπτικοποίηση δεδομένων
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης συμβάλει σημαντικά στη βελτίωση των τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων και την καθιστά πιο διορατική και διαδραστική. Αυτό που έχει κάνει η τεχνητή νοημοσύνη για τις πλατφόρμες οπτικοποίησης δεδομένων είναι ότι τα προηγουμένως συλλεχθέντα μεγάλα δεδομένα μπορούν πλέον να αναλυθούν για μοτίβα και συσχετίσεις και στη συνέχεια να παρουσιαστούν με σαφήνεια. Βοηθά επίσης τους επιστήμονες δεδομένων να εκφράζουν τα αποτελέσματα με τρόπο που είναι εύκολα κατανοητός ακόμη και από τα στελέχη των επιχειρήσεων και ταυτόχρονα επιτρέπει στα στελέχη να αποφασίζουν με βάση τις πολύπλοκες πληροφορίες.
Ηθική τεχνητή νοημοσύνη και μετριασμός των προκαταλήψεων
Πιθανώς ο πιο σημαντικός τομέας στον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τη διαχείριση της επιστήμης των δεδομένων είναι η αυξανόμενη προσοχή που δίνεται στην ηθική τεχνητή νοημοσύνη και στην ελαχιστοποίηση της προκατάληψης. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι εγγενώς προκατειλημμένη και οι αλγόριθμοι μπορούν να είναι μόνο τόσο προκατειλημμένοι όσο τα δεδομένα που τους δίνονται υπάρχει μεγαλύτερη έμφαση στη δημιουργία αλγορίθμων που μπορούν να αποτρέψουν και να εξαλείψουν τις προκαταλήψεις. Αυτό είναι πολύ σημαντικό, ιδίως όταν πρόκειται για τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης σε διαδικασίες λήψης αποφάσεων που επηρεάζουν άμεσα τη ζωή των ανθρώπων, για παράδειγμα: στην απασχόληση, στη χορήγηση πιστώσεων και στην αστυνόμευση.
Συμπέρασμα
Αξίζει να παραδεχτούμε ότι η ενίσχυση της τεχνητής νοημοσύνης ως εργαλείου για την επιστήμη των δεδομένων ήταν κάτι λιγότερο από επαναστατική. Όχι μόνο έχει διευκολύνει σημαντικά την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων, αλλά έχουν διευρυνθεί και τα όρια του τι είναι δυνατόν να διαπιστωθεί με τα δεδομένα.
