《淺談AI、Bigdata、IOT》第2篇「BigAI」

大數據（Bigdata）正在走向一個新的成熟階段：詳細可看自組織與科技自組之「數」大招「分」（公開版）

大數據（Bigdata）與人工智慧（AI）的融合，已經成為一個最重要的業務價值支點，這種融合正在塑造企業新的競爭力，從數據和分析能力中獲得驅動業務價值的未來。沒有互聯的過去，由於沒有數據可用性、樣本容量有限以及無法在毫秒內分析大量數據等等制約AI很多年，大數據（Bigdata）與人工智慧（AI）的融合應用實現，開啟了大容量數據源，使AI能夠保持超強駕馭機器學習的能力。功能數據從批處理轉化成可移動移動實時處理、通過包括雲，霧計算等雲科技技術做到始終可用的端對端服務。

雖然許多人工智慧（AI）已經存在了幾十年，直到諸如雲計算霧計算等技術的成熟，促使人工智慧（AI）才能夠充分利用足夠大小的數據集，提供有意義的學習和結果。隨時靈活訪問大量數據的能力導致了人工智慧和機器學習應用程序快速發展。統計學家和早期的數據科學家常常局限於使用「預設樣本」的數據集做一些傳統應用，但大數據（Bigdata）使數據科學家能夠不受限制地訪問和處理海量數據。而不僅僅只是依賴於有「表性數據樣本」，可以依賴於包括所有的粒度、細微差別的數據本身，這就是整個數據科技的提升。許多優勢競爭組織已經從基於假設轉變為「數據優先」的方法。優勢競爭組織現在可以載入所有的數據，並讓數據本身指明方向並講述業務本質。而不必要被海量多餘的數據干擾。

大數據（Bigdata）與人工智慧（AI）的融合，保障了面向業務的指示和預測數據高可用性，使用「分析沙箱」或「數據因子「分析等靈活和敏捷的數據管理方法，通過高速迭代創造「數據發現」的環境。因此，企業可以更快地行動，更多的試驗，快速地學習。換句話說，大數據（Bigdata）使人工智慧AI優勢競爭組織能夠快速總結經驗並學習和傳遞得更快。

大數據（Bigdata）賦予人工智慧（AI）「擴大」如遞歸網路和深度學習等的規模實現，下一步ABI的進一步整合將催生一個價值可觀的應用空間。

作者：張健 瑞萊特雲科技 董事長&CEO

RClouD Consulting&Lab CDO

（Chief Disruption Officer）

Mike JH. Chan

RClouD 矽谷合伙人

文字整理 宋荻 瑞萊特雲科技南區助理

版權所有瑞萊特雲科技

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