由于人工智能與大數據密切相關，因此只有通過清晰的結構化數據才能更好地處理這些，從而改善人們的生活。幸運的是，人們正在逐漸了解人工智能發展背后的需求。這就是為什么人們看到數據科學家的工作方式在資金、工資、工具和設備方面有所改進的原因。

隨著技術的發展和進步，數據量呈指數級增長，這并不令人意外。如果說人們在2005年還可以勉強處理0.1ZB的數據的話，那么如今這個數字已超過了20ZB，甚至到2020年的數據量將達到47ZB。除了數量龐大之外，數據面臨的問題還在于其大部分是非結構化的數據，而這些不完整或不準確的數據對于蓬勃發展的人工智能和人類來說沒有任何好處。

人們如今只能處理10%的結構化數據，而剩下的都是大量未被標記的信息，機器不能以建設性的方式使用。例如，電子郵件就是非結構化的數據，而電子表格等內容被認為是被標記的結構化數據，并且可以被機器成功掃描。

這看起來似乎并不成問題，但如果人們期望人工智能可以更好地應用在醫療保健，無人駕駛汽車，家庭生活等行業領域，這就需要擁有整潔有序的數據。具有諷刺意味的是，人們已經非常擅長創建內容和數據，但還沒有找到一種方法來準確地利用數據來滿足人們的需求。

數據科學家也在不斷努力

數據科學是過去幾年積累了大量數據的領域之一，越來越多的數據科學家致力于解決這一混亂問題，這是很自然的。然而，最近的一項調查顯示，與人們的觀點相反，數據科學家花費在構建算法和挖掘數據模式上的時間少了很多，而是在開展所謂的數字清理工作，也就是清理和組織數據。正如人們所看到的，這些數據肯定不利于有著光明未來的人工智能發展和應用。

人們在預測人工智能的發展時顯然沒有考慮到這樣一個事實，即雖然機器可以成功替代為模式挖掘數據的少數一些數據科學家，但他們可能無法取代絕大多數致力于研究數據的科學家，而他們大部分時間都在收集、清理和組織這些數據。當然，最好從一開始就以更加整體的方式收集數據，而不是分配太多時間和資源來追溯和修復這些數據。幸運的是，人工智能領域的領導者已慢慢地達成了這種共識，利用他們的技能和影響力，改變了數據科學的走向，并將其與人工智能聯系起來。

人工智能目前還不能趕超人類

人們都聽說過人工智在某些方面超越人類的報道，例如世界水平最高的圍棋大師被谷歌的AlphaGo人工智能擊敗。然而，這只能說明人工智能可以在小眾的任務中取得驚人的成果，但其總體能力仍然與人類的能力無法匹敵。人工智能根本無法處理很多微妙的、具有邏輯的步驟和措施。

在處理財務申報和法律法規方面，人工智能的局限性更加明顯。其遇到的問題與其他地方一樣。只要人工智能機器沒有提供結構化數據，如標準化合同，人工智能就會感到非常困惑。這意味著目前還需要數據科學家來解決這個問題。

團隊工作讓人工智能更為有效

高素質的數據分析師的聘用成本很高，這使得這一領域的進步更加困難。關鍵是要通過采用可簡化流程的技術進行收集和建模。

另一個關鍵方面是多個部門需要共同努力解決大數據所帶來的問題。財務和技術專家需要攜手合作，從一開始就正確識別他們收集的數據的潛在缺陷。這些專家解決問題的方式也應該進行注冊，以便通過機器成功復制。其目標是創建質量保證算法，以確定過去與錯誤相關的模擬結果。人們能夠創建的模型越多，數據錯誤和違規的空間就越小。

沒有大數據，人工智能無法生存

無論人工智能的發展方向是什么，也許為人類帶來更多的好處或壞處，但有一點是肯定的：人工智能如果沒有大數據，終將一事無成。人們已經從日常生活中得到了很多例子，這些例子很可能認為是理所當然的，這證明了人工智能存在的必要性。以Cortana或Siri為例，他們能夠理解人們提出的問題和疑問，只是因為他們獲得了無窮無盡的信息，幫助它們理解人們的自然語言。谷歌搜索引擎似乎已經成為無所不知的力量，對每個人都非常了解，這是因為人們在其搜索引擎上每天都有大量的日志。為此，企業也能夠做出準確的報告，例如那些可以使用相關工具識別網站的報告，這歸功于數據最初收集的整潔性。

由于人工智能與大數據密切相關，因此只有通過清晰的結構化數據才能更好地處理這些，從而改善人們的生活。幸運的是，人們正在逐漸了解人工智能發展背后的需求。這就是為什么人們看到數據科學家的工作方式在資金、工資、工具和設備方面有所改進的原因。

這種意識正在全球范圍內逐漸普及，使企業和專家能夠相互合作，以便更有效地收集數據，建立可進一步幫助機器清潔和構造數據的模型，并為未來的發展奠定基礎。了解人工智能和大數據的問題出在哪里，意味著其問題已經解決了一半。