機器學習、自然語言處理和人工智能(AI)都旨在將數據從人們生活中的簡單部分轉換為認知組件。最終，將會幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，并影響戰略方向。

如今，人們生活在數據海洋中，并且生活和工作的幾乎每個方面都已經與某種類型的數據生成引擎交織在一起。這將對未來幾代人產生更大的影響，因為這將成為一個持續運轉的社會，并在數據驅動的世界中運作。認知系統和學習引擎這樣的新概念將成為人們日常生活的一部分。

機器學習、自然語言處理和人工智能(AI)都旨在將數據從人們生活中的簡單部分轉換為認知組件。最終，將會幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，并影響戰略方向。

最近，調研機構IDC公司估計，受數據分析影響的全球數據量將在2025年增長50倍達到5.2個澤字節。認知系統“觸及”的分析數據量將在2025年增長100倍，達到1.4個澤字節

因此，了解這些認知系統背后的核心組件非常重要。人工智能就是一個很好的起點。

人工智能是什么以及如何使用它

那究竟什么是人工智能?人工智能引擎允許機器通過各種類型的數據收集，輸入甚至經驗來學習以執行類似人類的任務。這些技術依賴于自然語言處理和機器學習以及深度學習等工作。

已經有很多用例。以下是一些例子：

?人工智能有助于重復學習和任務自動化。人們可能聽說過機器人過程自動化(RPA)這個術語，但人工智能卻完全不同。與僅僅執行相同的任務相反，例如支持后臺功能，人工智能引入了可變性和適應不斷變化的業務環境的能力。雖然需要更多人工交互，但人們可以使用人工智能引擎支持更復雜的任務。

?人工智能有助于增加更深層次的智能。人們可以采用人工智能引擎做很多事情。也許想構建一個聊天機器人，或者需要一個交互式系統來使用一級支持。人工智能可以幫助維護這些類型的體系結構，并使它們能夠自我運行。隨著數據的不斷增加，人工智能能夠分析這些信息，并將其轉化為可用于各種目的的洞察力。例如，安全分析、金融服務，甚至醫療保健服務交付。

?人工智能是自適應的，并通過學習算法發展。這部分真的很酷。通過收集數據，并在數據結構中查找模式，人工智能引擎可以學習。想像一個自學習國際象棋的人工智能引擎。同樣，當有足夠的數據、模式和行為進行分析時，人工智能引擎可以成為預測工具。例如，接下來應該在網上銷售什么?人工智能還可以用于根據人們甚至看不到的市場情況調整財務模型。

?人工智能可以與數據倉庫集成。數據倉庫允許用戶在智能平臺上存儲大量信息。請注意，數據倉庫不是傳統的數據庫。雖然兩者都是關系系統，但數據倉庫集成了大量數據，用于分析甚至數據挖掘的特定目的。從那里，人工智能引擎可以利用這些系統來創建新的學習模型，并幫助企業可視化數據。基本上，人工智能將會利用大數據的力量。

?人工智能可以幫助提高企業和用戶之間的準確性。甚至是業務交互和安全性。人工智能將分析數據模式，并隨著組織結構的發展而發展。從那里，可以檢測異常并在它成為問題之前提供報告。除了安全性之外，人工智能可以分析圖像，例如，并對結果進行微調。想象一下可以掃描放射學報告或核磁共振成像(MRI)的人工智能引擎。它可以減少圖像和結果中的“噪音”，并為醫生提供前所未有的視角。

現在，人們擁有機器學習和自然語言處理等功能。為了保持相對簡潔，機器學習是一項關鍵的數據分析功能，可幫助自動化數據分析建模。它是人工智能的核心分支，有助于學習數據，識別模式，并通過極少的人機交互幫助做出更好的決策。

自然語言處理的力量

另一個非常有趣的組件是自然語言處理(NLP)。這個非常有趣。自然語言處理(NLP)允許用戶在機器和人類之間創建智能交互。為了填補人類與機器之間的空白，自然語言處理(NLP)利用代碼、計算語言學甚至計算機科學來幫助理解甚至操縱人類語言。這是一個非常有趣和簡單的例子。

人們可以應用一個名為theMind的應用程序。如果想應用自然語言處理(NLP)，這是他們的機會。基本上，自然語言處理(NLP)允許用戶插入幾乎任何類型的數據以獲得最終結果。在這種思想的情況下，用戶可以匿名向世界提出任何問題，并立即深入了解該主題。這是關鍵，用戶的答案是什么并沒有限制。它可以是一個數字，可以是一個單詞，也可以是一個句子，也可以是一本完整的書。自然語言處理(NLP)引擎匯總結果，能夠過濾響應，根據其問題將結果作為真正無偏見的意見。

用戶需要掌握很多東西，以下快速深入了解架構以及如何開始使用人工智能。

?考慮基礎設施。用戶實際上有幾個選擇。可以使用內部部署解決方案，一個僅在云平臺中的解決方案，另一個是混合解決方案。例如，最近Pure Storage公司和NVIDIA公司發布了一個功能強大的高級分析引擎AIRI，作為支持人工智能的基礎設施，支持數據架構師、科學家和業務領導者。這種架構旨在使數據架構師和科學家能夠在幾分鐘到幾小時內，而不是幾周到幾個月內提供洞察。當然，也有云平臺選項。AWS上的機器學習、Microsoft Azure機器學習、Google AI只是基于云計算的強大人工智能引擎的幾個示例。從那里，用戶可以集成API，以便開發人員可以利用應用程序、各種數據點，甚至支持滿足其數據科學需求的廣泛框架。

?了解數據源。這將需要一些研究。用戶的數據是否已構建和處理?或者，它是半結構化的，非結構化的，甚至是原始的?另外，創建數據的是什么?是用戶。是筆記本電腦還是物聯網設備?在設計自己的人工智能架構和環境時，所有這些概念都很重要。數據源探索可能會耗費精力并且非常具有挑戰性。請不要自己動手。用戶很可能會錯過密鑰存儲庫或不包含應包含的數據。與可以提供幫助的一兩位數據科學家的組織合作，幫助其有效地繪制數據。

?了解用例。這可以說是最難的部分。如今怎么知道自己是否有人工智能的用例?這是一切照舊，做得很好。所以真的需要投資人工智能引擎嗎?那么，醫療保健、制造業、酒店業、教育、金融服務甚至政府都在投資人工智能，以幫助他們做出更好的決策。在提出正確的問題之前，有時不會知道自己是否有用例。通常，用戶需要檢查自己的業務戰略和計劃。請記住，創新是通過其技術步伐實現的。而且，人工智能系統確實可以幫助加速這一過程。在此之前提到了一些用例。當用戶開始人工智能旅程時，請考慮這些以及其他人。

在此提出的建議之一是不需要單獨行動。這是數據科學家和人工智能建筑師蓬勃發展的一個重要原因。即使不太了解用例，詢問有關人工智能的潛力和自己的數據要求的問題也是一個很好的開始。不要讓其收集數字垃圾，如今已有一些非常強大的用例和場景，人工智能引擎可以提供真正的幫助。