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Capítulo 4

A nova fun??o dos dados

Explos?o de informa??es

Hoje, os seres humanos e, mais ainda, as máquinas, est?o criando mais dados em uma semana do que toda a quantidade de dados criada pela humanidade desde o início da história. E, na semana seguinte, o volume de dados dobrará novamente o volume total do conhecimento humano. Combinado com a capacidade de transmitir esses dados na velocidade da luz em um cabo de fibra, o escopo e a velocidade dos dados disponíveis para a tomada de decis?es ultrapassaram a capacidade humana e entraram no nanoespa?o.

Como a IA usa os dados

Enquanto acumulamos todos esses dados, nos preocupamos com a seguran?a deles. Apesar de nossas preocupa??es (e até mesmo das nanocrises que est?o por vir), as vantagens do big data s?o muito mais promissoras do que os perigos que o acompanham. Os dados que chegam, que pareceriam um tsunami até mesmo para o mais hábil estatístico humano, atingem uma IA sedenta como uma mera gota. Quando um sistema inteligente bebe nesses oceanos de dados, ele faz descobertas maravilhosas que podem beneficiar a todos nós.

  • Etapa 1

    Adquirir os dados

    Os dados chegam ao sistema a partir de três fontes: entrada humana, leituras de sensores e os resultados de outras opera??es de IA.

  • Etapa 2

    Armazenar os dados

    Os dados s?o armazenados em data lakes - agregados de dados em servidores locais, servidores remotos (incluindo a nuvem), em dispositivos ou em mídias removíveis, como pen drives e CDs.

  • Etapa 3

    Analisar os dados

    Cada ponto de dados é acessado quanto à qualidade e à utilidade. Qualquer ponto de dados pode ser err?neo ou irrelevante.

  • Etapa 4

    Executar o algoritmo

    Um algoritmo é um processo projetado para computar um resultado a servi?o de um objetivo definido. Embora cada algoritmo tenha muitas etapas, n?o necessariamente ser?o necessárias todas essas etapas para resolver um problema. Como os algoritmos s?o escritos por seres humanos, qualquer etapa pode conter um viés n?o intencional. Os líderes antecipadores trabalham para garantir que todos os algoritmos usados por suas organiza??es produzam resultados justos.

  • Etapa 5

    Enviar o resultado

    Cada resultado, por sua vez, é armazenado em um local acessível à próxima entidade da cadeia, incluindo outros dispositivos de computa??o, rob?s e máquinas cinéticas.

  • Etapa 6

    Realizar uma a??o

    De posse do resultado, a entidade seguinte executa a a??o desejada, seja um movimento físico ou um cálculo adicional.

Em todas as disciplinas, grandes saltos de compreens?o est?o sendo dados diariamente pelas IAs, à medida que elas examinam a complexidade diante delas e identificam padr?es repetidos. Quando um padr?o é associado rotineiramente a um resultado, a IA pode prever esse mesmo resultado sempre que um padr?o conhecido aparecer. Essa chamada análise preditiva está além da capacidade humana (pois ocorre no domínio supra-humano das máquinas) e, muitas vezes, está além da compreens?o humana. Embora o conteúdo dessas comunica??es seja criado por humanos, os dados embutidos em todas elas s?o coletados e compartilhados apenas por máquinas.

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Leia a vers?o completa de The Anticipant Organization

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