データの新たな役割
情報爆発
今日、人間は、そしてそれ以上に機械は、有史以来人類が作成した全データ量よりも多くのデータを1週間で作成しています。そして、その翌週には、データ量は人類の知識量の2倍になります。このデータを光ファイバーケーブルで光速伝送する能力と相まって、意思決定に利用できるデータの範囲と速度は人間の能力を超え、ナノスペースに突入しました。
AIのデータ活用
私たちはこのようなデータを収集する一方で、その安全性を心配しています。私たちの懸念（さらには来るべきナノクライシス）にもかかわらず、ビッグデータの利点は、付随する危険性よりもはるかに有望です。人間の統計学者でさえ津波としか思えないようなデータが、喉が渇いたAIにはただの水滴にしか見えないのです。インテリジェントなシステムがデータの海を飲み込めば、私たちすべてに利益をもたらす素晴らしい発見ができるのです。
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ステップ1
データの取得
データは、人間の入力、センサーの読み取り、他のAI操作の結果という3つのソースからシステムに届きます。
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ステップ2
データの保存
データは、ローカルサーバー、リモートサーバー（クラウドを含む）、デバイス内、またはフラッシュドライブやCDなどのリムーバブルメディア上のデータの集合体であるデータレイクに保存されます。
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ステップ3
データの分析
各データポイントは、品質と実用性の両方についてアクセスされます。どのデータポイントも誤りであったり、無関係であったりする可能性があります。
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ステップ4
アルゴリズムの実行
アルゴリズムは、定義された目的のために結果を計算するように設計されたプロセスです。各アルゴリズムには多くのステップがありますが、問題を解くのに必ずしもすべてのステップが必要なわけではありません。アルゴリズムは人間が書いたものなので、どのステップにも意図しないバイアスが含まれている可能性があります。先見の明のあるリーダーは、組織で使用されるすべてのアルゴリズムが公正な結果を生み出すよう努めます。
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ステップ5
結果を送信
各結果は順番に、他のコンピューティングデバイス、ロボット、運動機械など、チェーンの次のエンティティがアクセスできる場所に保存されます。
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ステップ6
行動を起こす
その結果を持って、後続のエンティティは、物理的な動きであれ、さらなる計算であれ、望ましい行動をとります。
どの分野においても、AIが目の前の複雑さをふるいにかけ、繰り返されるパターンを特定することで、理解の飛躍的な進歩が日々行われています。いったんパターンがある結果と日常的に関連づけられれば、AIは既知のパターンが現れるたびに、まさにその結果を予測することができます。このいわゆる予測分析は、人間の能力を超えており（機械という超人的な領域で行われるため）、しばしば人間の理解を超えています。これらのコミュニケーションのコンテンツは人間によって作成されますが、そのすべてに埋め込まれたデータは機械だけで収集され、共有されます。
