¿Cómo son relevantes los proyectos como Apache Spark para la inteligencia artificial?

No lo creo. Las arquitecturas totalmente deterministas de alto rendimiento pertenecen firmemente a la informática. La IA no es determinista. Su paralelismo es asociar las respuestas a las entradas (pero no de manera exclusiva) utilizando criterios ambientales para la convergencia (retroalimentación ambiental). La memoria no es determinista, por lo que no se garantiza que el direccionamiento produzca una respuesta coherente. En pocas palabras: las computadoras no son apropiadas para la IA “real” (la inteligencia artificial real es un oxímoron, pero la inteligencia real no significa nada (así como la forma artificial tampoco significa nada) y necesito una referencia a una “disciplina” mal conocida como IA) . Para el paralelismo de la inteligencia artificial, piense en cientos de procesos casi independientes que dejan suficientes efectos secundarios para manejar asuntos contextuales como la fusión de datos, la discriminación y la clasificación mientras emiten un control justo a tiempo.

Spark proporciona una plataforma distribuida en memoria para ejecutar el procesamiento y análisis de datos. Spark puede ser más rápido que otras plataformas para tener datos almacenados y procesados ​​en el espacio de memoria, no solo discos. También obtiene un mayor rendimiento al distribuirse para ejecutarse en múltiples servidores.

Dado que el backend de AI incluye más o menos una continuación de acciones y análisis de datos, es mejor tener una plataforma de alto rendimiento para decidir y actuar a tiempo. Especialmente cuando se necesita aprendizaje automático o aprendizaje profundo, lo que requiere muchos recursos informáticos, incluidos procesadores y memoria, el uso de Spark en el back-end es bastante relevante para la IA.

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