人工智能(AI)系統(tǒng)的交互過(guò)程更像人類(lèi)，這讓一些人感到不舒服，但人工智能并不是要取代人類(lèi)。實(shí)際上，它更多的是把機(jī)器人從人類(lèi)身上移除。人工智能的價(jià)值很大一部分在于自動(dòng)化人工過(guò)程和快速分析大量數(shù)據(jù)，這樣人類(lèi)就可以自由地完成需要理性和判斷力的高階任務(wù)。然而，要達(dá)到這一點(diǎn)，人工智能系統(tǒng)必須能夠與用戶(hù)通信并分析自然形式的數(shù)據(jù)(又稱(chēng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))，所有無(wú)法以整潔的方式打包的自由流動(dòng)的數(shù)據(jù)，如語(yǔ)音、圖像和文本。

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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)人工智能系統(tǒng)的發(fā)展至關(guān)重要。人工智能系統(tǒng)與用戶(hù)的溝通越好，就越能自主學(xué)習(xí)，因此，它的效率也就越高。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)槿绻粋€(gè)人工智能系統(tǒng)只要求用戶(hù)以結(jié)構(gòu)化的格式進(jìn)行交互，那么它的組件將受到極大的限制。為了讓人工智能成功，它必須理解雜亂的信息。

在這種情況下，需要深入了解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是如何發(fā)揮作用的。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

在人類(lèi)的世界里，當(dāng)人們進(jìn)行對(duì)話時(shí)，如果不按禮儀說(shuō)話。可能任何東西都會(huì)出現(xiàn)在我們的腦海中，以某種可能遵循或可能不遵循慣例的配置。人們可能使用俚語(yǔ)，諷刺和開(kāi)玩笑。人們把日常語(yǔ)言和希望傳達(dá)的信息組織成整齊的列和行是不自然的。語(yǔ)言本身就是非結(jié)構(gòu)化的。

如果人們?cè)?jīng)與亞馬遜公司的Alexa進(jìn)行過(guò)互動(dòng)，那么就會(huì)知道雖然Echo系統(tǒng)通常非常熟練地理解自由格式命令，但缺乏定義的協(xié)議有時(shí)會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題，或者至少在Alexa嘗試回答時(shí)會(huì)產(chǎn)生幽默的回應(yīng)查詢(xún)不適合模具。亞馬遜公司已投入大量資源和數(shù)百萬(wàn)美元用于創(chuàng)建和永久性地改進(jìn)算法，使這種類(lèi)似人類(lèi)的語(yǔ)音能夠響應(yīng)命令，但正如Echo熟練解讀自由流動(dòng)語(yǔ)言一樣，Alexa仍然存在缺陷。

Alexa示例強(qiáng)調(diào)了一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。人工智能系統(tǒng)處理和創(chuàng)建與文本等效的數(shù)字的能力也是一項(xiàng)很高的要求，特別是當(dāng)企業(yè)考慮細(xì)微差別和場(chǎng)景的重要性時(shí)。想象一臺(tái)機(jī)器試圖“理解”家庭度假中那張照片中發(fā)生的事情，或者是一部關(guān)于印象派的藝術(shù)史教科書(shū)中的圖像。

與處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的復(fù)雜性可能是企業(yè)中人工智能的最大障礙。然而，它們并不是不可逾越的。

專(zhuān)業(yè)知識(shí)的重要性

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身就是噪聲。因此，它需要大量的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)突破、梳理和檢測(cè)模式，然后開(kāi)發(fā)識(shí)別這些模式的模型。數(shù)據(jù)科學(xué)家正在積極推動(dòng)人工智能系統(tǒng)的改進(jìn)，最大的成功表明人類(lèi)的本能和經(jīng)驗(yàn)是必需的。這通常發(fā)生在團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于非常狹窄的人工智能應(yīng)用時(shí)。

以工作人員的賠償索賠程序?yàn)槔瑢?duì)聲明有深入了解的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)他們發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。它們包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如診斷、藥物信息、索賠記錄等。這樣做，人工智能系統(tǒng)評(píng)估早期指標(biāo)，并確定某個(gè)索賠可能被拒絕。然后它可以向用戶(hù)提供警報(bào)。索賠代表可以找出如何干預(yù)和給予特定索賠更小心，以防止索賠人的律師參與(通常被拒絕的索賠最終涉及律師，這會(huì)變得非常昂貴，需要很長(zhǎng)時(shí)間才能解決)。

在這種情況下，很容易看出人工智能系統(tǒng)是如何為用戶(hù)提供幫助的，而且當(dāng)合并非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，與單獨(dú)依賴(lài)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，還大大提高了準(zhǔn)確性。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如，關(guān)于共病的信息)中，有一個(gè)信息和洞察力的金礦，它無(wú)法一致地找到進(jìn)入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法。每增加一條信息，人工智能系統(tǒng)就會(huì)變得更智能，結(jié)果也會(huì)得到改善。這將提高效率并降低索賠成本。

這只是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)合并到企業(yè)人工智能系統(tǒng)中的一個(gè)好處示例。破解代碼需要時(shí)間和努力，但回報(bào)正在獲得前所未有的洞察力——與幾天或幾周相比，只需幾分鐘或幾小時(shí)就可以獲得。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是關(guān)鍵

展望未來(lái)，很明顯每個(gè)人工智能系統(tǒng)都需要以自然的方式與用戶(hù)交互。各組織必須對(duì)此高度重視。事實(shí)上，如果非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析不是路線圖的一部分，那么公司的產(chǎn)品存在巨大的差距。

盡管非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性，但亞馬遜、谷歌、蘋(píng)果和其他公司為人工智能應(yīng)用提供了許多機(jī)會(huì)。人們可以利用這些進(jìn)步，并將它們應(yīng)用到企業(yè)應(yīng)用程序中，在這些應(yīng)用程序中它們具有巨大的業(yè)務(wù)影響。

通過(guò)花時(shí)間應(yīng)用專(zhuān)業(yè)知識(shí)和聲音數(shù)據(jù)科學(xué)，人們可以取得重大突破。人們不僅要通過(guò)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，還要在未來(lái)實(shí)現(xiàn)基本的新思維、溝通和利用信息的方式。