在每個(gè)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)中,重要的見(jiàn)解都隱藏在這些年來(lái)收集的大量數(shù)據(jù)集中。 但是由于美國(guó)聯(lián)邦政府?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家的匱乏,如果真的要這么做的話,那么從這些數(shù)據(jù)中提取價(jià)值是非常耗時(shí)的。 然而,隨著數(shù)據(jù)科學(xué),人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,聯(lián)邦機(jī)構(gòu)現(xiàn)在可以使用先進(jìn)的工具對(duì)信息分析和機(jī)構(gòu)運(yùn)作進(jìn)行變革。
從預(yù)測(cè)恐怖威脅到檢測(cè)稅務(wù)欺詐,一種稱為自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的新一類企業(yè)級(jí)工具有能力,通過(guò)預(yù)測(cè)建模來(lái)改變聯(lián)邦機(jī)構(gòu)決策的速度和準(zhǔn)確性。像AI這樣的技術(shù)正在改變聯(lián)邦政府認(rèn)知和決策的方式。
要使用自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)等工具充分發(fā)揮聯(lián)邦政府?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)的潛力,首先了解所用術(shù)語(yǔ)及其含義,這一點(diǎn)非常重要。
數(shù)據(jù)科學(xué) - 分析數(shù)據(jù)的藝術(shù)
數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)廣義的術(shù)語(yǔ),指的是利用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的科學(xué)和藝術(shù)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),這種做法融合了數(shù)學(xué),編碼和領(lǐng)域知識(shí),以回答某個(gè)數(shù)據(jù)集的具體問(wèn)題。計(jì)算能力的進(jìn)步已經(jīng)從基于計(jì)算器的統(tǒng)計(jì)建模轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)算法,將歷史數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為對(duì)未來(lái)行為的預(yù)測(cè)。
即使是1790年進(jìn)行的第一次美國(guó)人口普查,使用鵝毛筆和紙張,收集了大約20兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。今天,人口普查局積壓了將近4000億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),對(duì)人口和行為不斷演變的人口提供了豐富的見(jiàn)解。雖然隨著時(shí)間的推移,數(shù)據(jù)量不斷增加,但數(shù)據(jù)科學(xué)家卻處于供不應(yīng)求的狀態(tài),數(shù)據(jù)量和見(jiàn)解數(shù)據(jù)差距很大,人們需要從數(shù)據(jù)中獲得這些見(jiàn)解。
AI - 填補(bǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)的空白
人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)重疊,賦予機(jī)器相互作用的能力,就像參與過(guò)程的人一樣。人工智能的核心是通過(guò)應(yīng)用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中推斷信息來(lái)復(fù)制智能人類行為的能力。然而,人工智能的意義在于,它可以通過(guò)這些機(jī)器做出決定并采取行動(dòng) - 無(wú)論是在數(shù)據(jù)中心還是在云端。
艾倫·圖靈(Alan Turing)在二戰(zhàn)期間對(duì)德國(guó)軍隊(duì)發(fā)出的加密信息進(jìn)行了解密。今天,人工智能在大數(shù)據(jù)的可用性和可訪問(wèn)性以及日益可承受的存儲(chǔ)和處理能力方面正在政府中實(shí)現(xiàn)。人工智能已成功應(yīng)用于情報(bào)和國(guó)防應(yīng)用,如國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局的學(xué)習(xí)和組織計(jì)劃認(rèn)知代理,現(xiàn)在是蘋果的Siri和無(wú)人駕駛飛機(jī)的骨干。
機(jī)器學(xué)習(xí) - AI發(fā)展的下一步
隨著人工智能的發(fā)展,新一輪的創(chuàng)新浪潮已經(jīng)發(fā)展成機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)融合了人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué),不僅可以使用算法進(jìn)行決策 - 它可以從過(guò)去的數(shù)據(jù)點(diǎn)中學(xué)習(xí),改進(jìn)方法,隨著時(shí)間的推移變得更加智能,并收集和分析更多的數(shù)據(jù)。這里的游戲改變者是預(yù)測(cè)性智能 - 預(yù)測(cè)和準(zhǔn)備基于復(fù)雜算法的未來(lái)事件的能力。
想想預(yù)測(cè)的力量在聯(lián)邦政府中能達(dá)到什么樣的效果。例如,機(jī)器學(xué)習(xí)將幫助國(guó)稅局找到歸檔稅表中的異常情況,自動(dòng)標(biāo)記潛在的欺詐性提交作進(jìn)一步審查。它還可以將衛(wèi)星和傳感器信息混合到國(guó)家氣象局的燃料預(yù)測(cè)中。
這是關(guān)鍵時(shí)刻。數(shù)據(jù)科學(xué)家在解釋結(jié)果時(shí)需要人工智能和自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí),而不是手動(dòng)管理和處理信息。更重要的是,通過(guò)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí),聯(lián)邦政府中的任何人都可以作為數(shù)據(jù)科學(xué)家,利用預(yù)測(cè)模型和洞察數(shù)據(jù)提供的信息。
這些進(jìn)步為聯(lián)邦機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了無(wú)數(shù)的機(jī)會(huì),可以做出更快,更準(zhǔn)確的決策,從而大大提高任務(wù)能力,效率和安全性,同時(shí)還可以調(diào)整空缺的數(shù)據(jù)科學(xué)家職位。機(jī)構(gòu)可以從企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并將AI指向復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)對(duì)手,在攻擊之前查明內(nèi)部威脅,主動(dòng)識(shí)別欺詐或預(yù)測(cè)恐怖襲擊。
鑒于我們面臨的國(guó)家安全和經(jīng)濟(jì)威脅以及數(shù)據(jù)科學(xué)家日益短缺,采取這種創(chuàng)新對(duì)于保持領(lǐng)先一步至關(guān)重要。憑借人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大功能,這項(xiàng)功能現(xiàn)在就在我們的指尖。