人工智能正在吞噬数据科学

当一切都说完了，人工智能被普遍认为是我们合法的霸主，数据科学作为一个独立领域的想法将只是我们集体雷达上的一个昙花一现。



图片由作者使用 Midjourney 创建
作为 21 世纪技术革命的基石，数据科学被视为每个行业的未来。但仔细观察就会发现，数据科学作为一门学科只存在了很短的时间，是数据匮乏的过去和由智能系统主导的未来之间的过渡。
不久前，我们被数据稀疏和高昂的数据存储成本所困扰。快进到今天。由于我们新发现的数字支柱，包括互联网、社交媒体、电子商务和物联网设备，我们不断被数据淹没。在这个大数据时代到来之际，数据科学已经发展成为一种获得洞察力、预测趋势和做出决策的工具，帮助我们理解这些海量数据集。大数据时代现在已经完全过去，我们已经坚定地融入其中。
然而，随着处理大数据能力的提高，变化也越来越明显。重点不再是我们不间断生成的大量数据;我们已将注意力转向不断激增的复杂数据驱动的人工智能系统。关键问题不再只是“我能从这些数据中获得什么见解？相反，我们会问“我可以用这些数据运行什么人工智能系统？过去十年的重点是掌握大数据。接下来，我们承诺继续设计和实施更强大的人工智能系统。
这一新兴趋势标志着数据科学正在与人工智能职业道路融合的新阶段：另一个人工智能驱动的奇点。它不再只是关于分析数据的能力，它还涉及构建、训练和维护能够学习、适应和做出自主决策的人工智能系统。这种角色的整合代表了一种越来越以人工智能为中心的情况。
要了解这一变化的实际效果，只需查看 OpenAI 的 ChatGPT 项目即可。最初，该项目的重点是收集和组织大量数据来训练模型。然而，重点很快转移到尝试创建和改进能够产生有意义的上下文自然语言响应的大规模系统。数据和系统之间的交互将变得更加动态，人工智能将以越来越复杂和创新的方式使用数据。
想象一下，在未来，人工智能驱动的智慧城市将成为常态。从传感器、设备、人机交互等产生的大量数据将被人工智能用于控制交通流量、能源消耗、公共安全等。这超出了数据分析的范围。这是关于开发能够理解和管理复杂城市生态系统的巨型人工智能系统。
数据科学似乎正在演变成当代人工智能的一个分支，这是因为，嗯，它确实如此。但不要担心，因为这只是跟上不断发展的技术格局的进化步骤，就像数据科学从统计学中出现来处理曾经出现的“大数据”一样。正如统计学是数据科学不可或缺的一部分一样，数据科学本身将继续在人工智能驱动的未来中发挥重要作用。
十多年前开始的与数据相关的转型正在向前推进，尽管其目标尚不明显。然而，方向很明确：科技行业的未来职业需要理解数据，而不仅仅是孤立地理解数据，而是将其作为复杂和多功能人工智能系统的命脉。在这种背景下，数据科学最终将被回顾并被视为迈向以人工智能为中心的未来道路上的一个重要里程碑。但是，不要搞错了;数据科学作为其自身的实体，最终将被重新审视。
因此，随着人工智能的最新进展开始在世界大部分地区留下印记，请留意其不可避免的数据科学消费。正如现在的数据很大一样，我们对它可以培养的系统的期望也很大。
Vivat data magna！


Matthew Mayo（@mattmayo13）是一名数据科学家，也是开创性的在线数据科学和机器学习资源KDnuggets的主编。他的兴趣在于自然语言处理、算法设计和优化、无监督学习、神经网络和机器学习的自动化方法。Matthew拥有计算机科学硕士学位和数据挖掘研究生文凭。您可以通过 kdnuggets[dot]com 的 editor1 与他联系。


原文标题：AI is Eating Data Science
原文链接：https://www.kdnuggets.com/2023/05/ai-eating-data-science.html
作者：Matthew Mayo
编译：LCR