Jarvis对以后大数据分析有哪些帮助

　　今天课课家和各位小伙伴们一起来探讨一下Jarvis对大数据分析的未来将会有哪些帮助，如果还不知道的小伙伴，认真的阅读文章，就可以轻松的知道Jarvis对大数据分析的未来将会有哪些帮助了，话不多说开始阅读吧！

　　2017年伊始的一两个月，每天网上会发布大量关于2017年技术趋势的文章。而这些最主要的技术趋势之一是“智能应用”。而近年来的智能应用日益增多。预计未来10年内，几乎所有的数字应用都将拥有某种人造智能。而优先考虑邮件和功能关键信息的VPA(虚拟个人助理)已经被广泛使用。

　　许多智能助手已经由苹果公司Siri，谷歌Google和微软科尔塔纳等科技巨头开发。虽然用户可以利用这些助手的有限选项，但随着时间的推移，这些助手的研发进度将会越来越快。

　　Oracle和Salesforce也在广泛使用人工智能的不同营销和销售产品。消费市场也期待着很多机会，比如营养师，私人教练，财务顾问，个人购物助理，日历和电子邮件管理员。

　　Faceboo公司创始人马克•扎克伯格为自己的住宅建立了自己的人工智能控制助手。

　　“Jarvis”是扎克伯格在2016年建立智能应用的一个很好的例子，扎克伯格通过Jarvis可以在他的电话和个人电脑上聊天。Jarvis可以监管他的住宅，包括电器，灯光，安全，音乐等等。

　　Jarvis设备还会了解扎克伯格的习惯和品味，并有潜力学习更多的未来概念。而有趣的事实上Jarvis设备的发音是演员摩根•弗里曼进行的配音。

　　Jarvis使用许多人工智能技术，如语音识别，自然语言处理，强化学习和面部识别，用php，Objective-C和Python编写。

　　扎克伯格使用一个信使机器人来与Jarvis进行交互，允许Jarvis将音频剪辑和文本转换为需求。当有人到达他家的门口时，Jarvis发送一个图像来显示谁来拜访。

　　物联网相关设备的革命加速了数据网络复杂性。烟雾报警器，智能插座，电子门锁，照明自动化和安全摄像机只是一个开始。从Siri到自驾车，人工智能正在迅速推进。

　　为什么研究人工智能的安全性很重要?

　　在短期内，人工智能对社会的影响从经济学到技术主题几个方面激发了人们的研究热情，如有效性，验证，安全和控制。但是，如果笔记本电脑遭到黑客入侵或崩溃，可能不仅仅是一个小问题。因为用户会期望人工智能系统做其想要的事情。

　　从长远来看，这些革命技术可能有助于人类消除战争，疾病和贫困。这意味着人造智能的创造可能是人类历史上最大的事件之一。

　　人工智能有什么危险吗?

　　研究这项技术的研究人员认为，超智能的人工智能不太可能揭示像焦虑或爱情这样的人类情感。此外，没有理由期望人工智能有恶意或关心人类。

　　•人工智能被编程做一些令人痛心的事情-人工智能系统，如自主武器编程杀死。如果这些武器被人们误认为是坏事，这些武器很容易造成大规模伤亡。这是一个严重的风险，研究人员，这也是存在于狭义人工智能。

　　在如今科技快速发展的时代，较之以往企业已经能够以更快的速度和更低的成本来获取和储存大量的数据。有人甚至认为，科技很快就能让大数据分析变得“像使用Excel一样容易”。在其他如潮水般涌起的革命性数据科学当中，最令人感到兴奋的莫过于能够实时掌握消费者和物联网的动态，但是，这恐怕容易使得企业陷于另一种困境。

　　日本信息通信技术（ICT）企业美国公司首席信息官尼尔·贾维斯（NeilJarvis）表示：“企业已经知道他们能够越来越容易地获取和储存大量自身业务和世界范围内产生的数据。而所谓公司的麻烦是指，该如何正确利用这些数据——判断出哪些才是相关的、有用的，哪些是需要过滤掉的。最重要的是，哪些才是有助于推动业务发展的。”

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　　因此，思想转变的第一步应是观察数据的方式。如今数据不再是一种静态的可支配资源，其意义不再像以往那样局限于一种单一的目的，而是或许已经成为延伸至多种功能用途的数据处理了。作为一种可再生资源，其价值的衡量不应是视其底线而定，而是应该将其视为一种不仅能带来价值增长，而且能够提供价值增长的机会的资产。数据作为商业的一种原材料也和其他生产的原材料一样，正是它能够被应用于各种各样的领域而使得其价值超越了作为原始产品本身。

　　人工智能所涉及的风险包括：

　　•人工智能被编程实施一些令人痛心的事情，人工智能系统(如自主武器)被编程为杀死人类。如果这些武器由于人为而错误处理，这些武器很容易造成大量伤亡。这对于研究人员来说是一个严重的风险，这也是狭隘的人工智能。

　　•人工智能被编程为做某些有益的事情，但它创造了一个苛刻的方法来实现其目标。而当人们未能完全将人工智能的目标与其目标完全一致时，可以看出这一结果。

　　机器人将保护人们免受灾难

　　人工智能机器人可以解决照顾老龄化人口方面面临的挑战，还将尽量减少交通事故和死亡人数。还可以对福岛电厂的核灾难等危险情况进行灾难响应。

　　研究人员正在让人工智能为人类工作，而不是伤害人类

　　•真正的机器智能需要更多的培训和现实生活体验

　　为了教育智能机器，人类需要对大量数据进行实验和训练机器学习方法，其中大部分未明确标识。

　　这意味着更多的工作可以用于培训计算机，并使他们了解新的领域，并提供复杂的服务，以帮助推动更好的决策，增强用户和客户的参与度以及更高效的工作环境。

　　许多大数据解决方案提供商涵盖了Jarvis技术，人工智能的风险和收益，人工智能的使用以及如何创造更多的就业机会。马克•扎克伯格采用Jarvis管理他的住宅，但是研究人员正在致力于人工智能，以多种方式帮助人类。

　　良好的数据科学离不开高质量的数据资料和管控数据质量的必要步骤，尤其是往往遭到忽视的数据集成。通常来说，有价值的大数据都是在这一个步骤里发现的。如果组织在一开始就以另一种心态（非如今固化的理念）来着手数据管理，他们就能够在控制成本和效用上掌握主动权。

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