¿Qué son los ‘datos oscuros’ con respecto a la IA?

Los datos oscuros son datos que se recopilan pero que no se utilizan para obtener información para la toma de decisiones. Este término no es un término técnico, sino más bien un término comercial.

Se estima que las organizaciones solo usan alrededor del 1% de sus datos.

Hay muchas razones para esto:

  • Cumplimiento normativo
  • Inicio sesión
  • Tecnología de procesamiento de datos insuficiente para mantenerse al día con la producción de datos

La razón fundamental por la que este es el caso es que el almacenamiento de datos es barato y la computación es costosa. Este cálculo debe compensarse con un incentivo de beneficio suficiente. Dado que los retornos marginales de la cantidad creciente de datos disminuyen rápidamente, a menudo estos datos nunca se tocan.

Es una tontería pensar que hay un estado que abarca toda la información en el mundo físico. Ese bitker proviene de las matemáticas, y su capacidad glorificada para darnos puntos de vista abstractos que se han aplicado afortunadamente (hasta ahora).

Podemos, si queremos, ver esta evolución en los últimos cientos de años. Oh si. Muchos pensadores han tratado de llamar la atención; sin embargo, no, como en, no tuvieron éxito. De nuevo, podría haber una letanía, pero el mensaje es que lo incompleto no debe ser combatido.

Sabes, ¿no es el láser una metáfora fuerte y una herramienta para la computación? Sin embargo, ¿podría cualquier colección de miradas láser cubrir el ‘conocimiento’ (citado ya que necesitamos definir algunas cosas aquí para seguir adelante? Esta respuesta está destinada a insinuar cómo avanzar en la discusión). Y, podríamos ver lo ‘oscuro’ como aquellas cosas que (siempre) están fuera de foco más aquellas cosas que entran y salen.

Llegamos a Berkeley, casi. Si nadie está mirando / escuchando, ¿qué hay y qué pasa?

Me caí de la silla cuando escuché por primera vez sobre la recolección. Ah, de que? ¿Basura? Por supuesto, ya estaba desconcertado de que dejáramos salir al genio de la botella. Lo que ha sucedido desde entonces no es progreso, amigos. Oh, por supuesto. Algunos bolsillos llenos de moolah. Han surgido algunos pedacitos de glamour.

CICO? ¿Bueno? Piensa en la basura adentro, basura afuera. Eso no se ha ido. Ahora, realmente tenemos que pensarlo en términos de basura.

Por cierto, incluso tomar la decisión de jugar con ‘mis’ datos era sospechoso. Sin embargo, esto va junto con la disminución general en el pensamiento razonable, que ha llevado al estado actual de manía o histeria, dependiendo del punto de vista de uno. Algunos lloran por hacer IoE (IoT, lo que sea), dicen IEEE. Vamos a hacerlo bien, ellos suplican.

Pero, la colección hasta la fecha. ¿Cómo podría ser más que una verruga detrás? Oh si, petra y mas? Aún así, eso no es nada en comparación con lo que realmente tenemos que hacer (implica una visión más completa de la humanidad, como primer paso).

Yo digo, echemos un vistazo a la basura. Por favor. Bolsas de dinero, aléjese del veneno (que es el dinero). ¿Smarties? Deja de apresurarte por el camino de la perdición.

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Ahora, el uso de lo físico anterior fue específico al argumento de que podríamos sentir nuestra avena todopoderosa y pensar que un alto coeficiente intelectual lo captará todo. Cualquier persona de mente científica se encogería ante ese tipo de cosas. Sin embargo, la gente de la computadora (en la nube) se ha escapado y ha arruinado nuestro mundo (gracias, personas) solo porque pudieron y la naturaleza de la materia permitió que sucediera.

Y entonces, psychether entra en juego. Existen las incógnitas físicas que han sido etiquetadas como oscuras. También, Carl Jung (y otros) hablaron de la sombra, etc. Una visión adecuada de la IA tendrá que alejarse de sus costumbres muy costosas (derrochadoras) y reconsiderar una serie de cosas. ¿Quieres saber cuáles son estos?

Si vamos al sitio web de Lattice Data, vemos su definición de “datos oscuros”:

Los datos oscuros son datos no estructurados, como texto e imágenes.

lo cual no es una nomenclatura estándar, ya que ya tenemos el término “datos no estructurados”, que es estándar para texto, imágenes, audio y básicamente cualquier cosa que no tenga una etiqueta “útil”.

El término “datos oscuros” generalmente se usa para datos almacenados, pero no de manera coherente, y por lo tanto no tiene ningún uso para la empresa que los almacena, lo cual es completamente diferente.

Sin embargo, si observa el proyecto en el que se basa Lattice (Stanford DeepDive), vemos la siguiente cita:

DeepDive es un sistema para extraer valor de datos oscuros. Al igual que la materia oscura, los datos oscuros son la gran masa de datos enterrados en texto, tablas, figuras e imágenes, que carece de estructura y, por lo tanto, no es procesable por el software existente. DeepDive ayuda a sacar datos oscuros a la luz mediante la creación de datos estructurados (tablas SQL) a partir de información no estructurada (documentos de texto) e integrando dichos datos con una base de datos estructurada existente. DeepDive se utiliza para extraer relaciones sofisticadas entre entidades y hacer inferencias sobre hechos relacionados con esas entidades. DeepDive ayuda a uno a procesar una amplia variedad de datos oscuros y a poner los resultados en una base de datos. Con los datos en una base de datos, uno puede usar una variedad de herramientas estándar que consumen datos estructurados; por ejemplo, herramientas de visualización como Tablaeu o herramientas de análisis como Excel.

Entonces estamos hablando de oscuro y desestructurado, lo cual es genial.

Para referirse a Ai, use man como ejemplo:

En el proceso de la vida humana, la reunión importante es reunir información sobre todo lo que la rodea, ya sea de forma activa o pasiva. ¡Los datos humanos oscuros están en estado pasivo y a veces se usarán o no!

Por ejemplo, cuando el sol brilla sobre la piel estará caliente, hará frío al tocar la nieve. O color cuando éramos jóvenes

Con Ai: la recopilación de datos oscuros es el registro de la operación de “inteligencia artificial”

El proceso de trabajo de la “inteligencia artificial” inconsciente y pasivamente. Incluso la “inteligencia artificial” no lo sabe,

Las personas tienen sentidos que pueden absorber información automáticamente durante la edad adulta. ¡Pero la inteligencia artificial no está disponible! Tienes que darle los sentidos para que pueda ser absorbido automáticamente.

Puedo malinterpretar esto, por favor ayúdame en la respuesta

Buena definición de Wikipedia: datos oscuros – Wikipedia

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