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AI：与明天世界互补

每天生成的数据量远远超过了人类感知的能力。而且，如果我们计划以或多或少有意义的方式使用此卷，那么我们将不得不依靠先进技术，包括超级计算机的计算能力和人工智能（AI）的潜力。但是，尽管围绕人工智能的炒作只专注于自身，但人工智能工具正越来越多地与其他技术相交。这不仅使我们能够分析巨大的数据集，而且可以使用它们来解决人类最严重的问题。



当然，人工智能具有惊人的潜力。随着越来越多的信息流入其算法，人工智能能够对其进行研究和调整，以进行更有效的数据处理。但是，我们可能会忽略其真正的潜力。如果AI超出了我们自身有限的能力，它将是最有效的，这将使我们更容易理解复杂的任务，而这是迄今为止完全不可能的。

在我们已经了解的方面以及需要更深入理解的方面，人工智能都有可能成为人类进步的下一个驱动因素。

了解人工智能的真正好处


现实世界中的AI案例已经证明：人工智能可以改变熟悉的技术。今天，医疗保健显示出最大的前景。巴塞罗那超级计算机中心的科学家正在开发人工智能模型，以更准确地检测视网膜疾病，朱利奇超级计算机中心的德国同事正在对人脑的工作进行建模，以了解意识是如何形成的。同时，我们的LeHealth AI应用用于检测和分割肝肿瘤，确定其良性或恶性。使用基于层析成像的先进算法，它创建了一个三维网格，用于对临床病例和计划操作进行跨学科分析。但是，为什么医疗保健如此适合使用AI？而我们可以做些什么来帮助其他部门取得进展呢？

当前，人工智能技术的明显优势是其处理大量数据的能力。根据各种估计，目前世界上大约有40 ZB或40万亿千兆字节的数据，其中90％以上仅在最近两年内生成。如今，下载如此大量的信息将花费大约1.81亿年。但是，最令人震惊的是，仅分析了此数据的1％。所有这些zettabytes都是有价值的信息，但是目前我们根本无法受益匪浅地使用它，而这正是AI的巨大潜力所在。

但是，这种数据量的简单处理远没有AI技术的主要优势。人工智能的存在是为了扩展和补充我们目前对复杂问题的理解。分析现有数据并制定可行策略的能力对人类有巨大帮助。但是，人工智能的真正优势在于其处理这些信息的能力，同时考虑到了更复杂的多维参数，而这些参数远远超出了我们的决策能力。

例如，检测肿瘤。人和深度学习系统都可以分析医学数据以识别模式，但是只有AI才能给出有意义的解释。例如，我们对现有信息的分析应根据大量参数（包括年龄，性别，生活方式，职业以及您可以想到的其他多个方面）进行过滤。不幸的是，如果没有人工智能的帮助，我们将无法对此类数据进行分类并通过如此多的参数来识别新法律。

我们发现自己处于一种波兰尼悖论中：在非常复杂的水平上理解问题，我们既不能算法化问题，也不能借助当前的机会来解决问题。结果，我们无法为机器提供明确的说明以解决这些问题。但是，我们可以给出说明来学习我们自己的知识，直到机器对问题有更全面的了解为止。

考虑到这一点，人工智能的未来不仅仅在于从头开始开发新的解决方案，还在于提高现有应用程序的效率和分析能力。

传感器信息的新方法


形成连接到单个网络的物联网的指标几乎在我们生活的所有领域中都得到了应用：从工作场所中用于监控员工行为的传感器，到提供对关键系统进行持续监控的工业传感器，以及光，动，温和控制传感器支持我们的工作和安全的水域。这些设备一起生成大量数据，从而为分析，培训和优化提供了新的机会。为此，人工智能是理想的选择。

例如，风能维斯塔斯的世界领导者从六大洲70个国家/地区的6万台风力涡轮机收集降水和风速数据。由600多个节点组成的集群使用AI算法处理此数据，以确定建造可减少碳排放的未来涡轮机的最佳位置。

人工智能在解决人类最重要任务中的作用


不论规模大小，任何组织的人工智能工作都可能非常复杂。公司通常不知道从哪里开始，他们缺乏使用此类系统的经验。引入AI不仅是根据市场数据或供应链分析做出更有效的业务决策的方法。挑战还在于利用人工智能解决社会上最严重的问题：提供能源，环境污染和废物积累。将大数据和人工智能的力量相结合是集中精力进行这些工作的关键。

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