ماشین های هوش مصنوعی: نقش انسان ها در تجزیه و تحلیل داده ها

روزی که ChatGPT راه اندازی شد، اینترنت روشن شد. تقریباً همه در هر پلتفرم رسانه اجتماعی برای ارزیابی هوشمندی آن وصل شدند. بدون شک تخیل مردم را شکست و دهانشان را از حیرت شبح‌آلود باز کرد.

مانند jeez، نه تنها برنامه های کامپیوتری، شعر، مقاله، و همه چیز را در این میان می نوشت و توسعه می داد. همچنین آنها را با چنان ظرافت، وضوح و نسبیت نوشته است که می توان آن را به انسان باهوشی نسبت داد. حتی روی SAT هم 1020 گرفت. چقدر باورنکردنی!

یادم می آید دوستم که یک فیزیکدان بود، از دفترش برگشت و از ترس کاری که مردم با ChatGPT در آن انجام می دادند فریاد نمی زد. توییتر. در مرحله بعد، او شروع به حدس و گمان کرد که چنین نمایش هوش توسط هوش مصنوعی چه معنایی برای اشتغال انسان از این پس دارد. «تو نمی فهمی؛ این چیز می تواند همه چیز را انجام دهد، پسر! او نهنگ زد، “بسیاری از مردم شغل خود را از دست خواهند داد!” او مطمئن بود که انسان‌ها برخی از کارهایی را که انجام می‌دهند از دست خواهند داد. با این حال، انتظار داشتم که او به من بگوید که به طور کلی چه نوع مشاغلی برای هوش مصنوعی از دست می‌رود.

آیا هوش مصنوعی جای تحلیلگران داده را خواهد گرفت؟

برای من اهمیتی نداشت تا اینکه به من گفت جایی خوانده است که هوش مصنوعی جایگزین تحلیلگران داده می شود. بلافاصله، من در تعیین چگونگی سرمایه گذاری شدم. بنابراین، من ChatGPT را درگیر کردم تا بدانم چه ویژگی‌هایی از هوش انسانی را می‌تواند در حال حاضر و احتمالاً در آینده نشان دهد.

ابتدا، من با سوالات مربوط به دامنه شروع کردم، که برنامه به خوبی انجام داد – بسیار خوب. سپس به سمت تکالیف کدنویسی رفتم، و ChatGPT به خوبی در شرایط خاص تکالیف به خوبی عمل کرد.

در نهایت، من به یک تکلیف داده محورتر رفتم، و حدس بزنید چیست؟ من آنطور که دوستم نقاشی کرده بود، کاسه نگرفتم.

در حال حاضر نقش انسان در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

شاید انتظارم خیلی زیاد بود وقتی آنچه را که می‌خواستم به صورت الگوریتمی انجام دهم، توضیح دادم، برنامه راه‌حل‌هایی را به‌گونه‌ای ارائه کرد که من را سازنده کرد، به‌ویژه در کشف روش‌هایی که کشمکش داده‌ها را تسریع می‌کرد.

با این حال، به تنهایی نمی‌توانست تمام فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ها را که طبق گوگل آنالیتیکس عبارتند از Ask، Prepare، Process، Analyze، Share و Act را اجرا کند.

با وجود پیشرفت های تکنولوژیکی و در دسترس بودن ابزارها و سیستم هایی که می توانند برخی از وظایف تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند، انسان ها نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده ها ایفا می کنند.

برای مثال، در حالی که ماشین‌ها و الگوریتم‌ها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت و با دقت پردازش و تجزیه و تحلیل کنند، اما نمی‌توانند به طور کامل جایگزین توانایی انسان در درک و تفسیر نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها شوند.

انسان ها سوالات درستی می پرسند

نقشی که انسان ها در تجزیه و تحلیل داده ها ایفا می کنند در این زمان بسیار مهم است زیرا انسان ها سطحی از زمینه، بینش و قضاوت را برای تجزیه و تحلیل داده ها به ارمغان می آورند که برای تصمیم گیری آگاهانه بر اساس داده ها ضروری است.

اول، انسان ها می توانند سؤالات درستی بپرسند، الگوها و روندها را شناسایی کنند و از داده ها نتیجه گیری معناداری کنند. آنها همچنین می توانند نتایج تجزیه و تحلیل را به روشی که برای تصمیم گیرندگان قابل درک و عملی باشد، انتقال دهند.

علاوه بر این، انسان ها مسئول تعریف اهداف و مقاصد تجزیه و تحلیل، انتخاب و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل، و علاوه بر آن – طراحی و اجرای طرح تحلیل هستند.

لمس انسان همچنین مسئول حصول اطمینان از جمع‌آوری و مدیریت اخلاقی و مسئولانه داده‌ها و در نظر گرفتن سوگیری‌ها و محدودیت‌های بالقوه داده‌ها است.

به طور کلی، نقش انسان در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده از مهارت های تحلیلی، تفکر انتقادی و خلاقیت خود برای استخراج ارزش و بینش از داده ها و استفاده از این بینش ها برای اطلاع رسانی و بهبود تصمیم گیری است.

چرا ماشین های هوش مصنوعی نمی توانند انسان ها را در تجزیه و تحلیل داده ها جابجا کنند؟

در حالی که سوال این است که آیا ماشین‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT جایگزین انسان‌ها در زمینه‌های حیاتی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها شده‌اند، نشان داده شده است که آنها نمی‌توانند وظایفی مانند فرمول‌بندی سوالات تحقیق، منبع داده‌ها یا انجام تجزیه و تحلیل را به طور کلی انجام دهند.

اگرچه آنها می توانند اطلاعات و راهنمایی در مورد این موضوعات ارائه دهند، اما اجرای واقعی این وظایف مستلزم مشارکت انسان ها با مهارت ها و منابع لازم است.

تدوین سوالات تحقیق و طراحی طرح تحلیل

به عنوان مثال، تدوین سؤالات تحقیق و طراحی یک طرح تحلیلی مستلزم درک عمیق حوزه و مسئله یا سؤال خاصی است که به آن پرداخته می شود. همچنین نیاز به تفکر انتقادی و خلاقیت برای شناسایی منابع داده مناسب و مناسب ترین رویکردهای تحلیلی برای استفاده دارد.

علاوه بر این، منبع داده و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل می تواند پیچیده و زمان بر باشد. بنابراین، به مهارت‌ها و ابزارهای مختلفی برای دسترسی، پاکسازی و تبدیل داده‌ها در صورت نیاز نیاز دارد.

علاوه بر این، انجام تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر نتایج نیز به ترکیبی از مهارت های فنی و دانش حوزه نیاز دارد. این شامل استفاده از تکنیک های آماری و محاسباتی برای داده ها و استفاده از تفکر انتقادی و قضاوت برای نتیجه گیری معنادار از نتایج است.

ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند به انسان در تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک کنند؟

کارایی یک تحلیلگر داده مورد نیاز است. بنابراین، هر مهارت یا ترکیبی از آن که تضمین کند، قطعاً مطلوب است. در حالی که ماشین‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند مفاهیم تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای یک مشکل خاص به کار ببرند – زیرا این امر مستلزم درک عمیق‌تر و تخصص در حوزه‌ای است که در آن تجزیه و تحلیل انجام می‌شود – آنها می‌توانند از موثر بودن تحلیل‌گران داده اطمینان حاصل کنند.

آنها ممکن است فاقد مهارت ها و منابع لازم برای دسترسی و کار با داده های مربوطه باشند. با این حال، آنها می توانند اطلاعات و راهنمایی در مورد تکنیک های آماری، تجسم داده ها، و الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه دهند.

هوش مصنوعی برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل داده های شما را آسان تر و کامل تر می کند

ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند برنامه‌نویسی مورد نیاز در تجزیه و تحلیل داده‌ها را آسان‌تر کنند و از این طریق به انسان اجازه می‌دهند تا قدرت خود را روی تفسیر و انتقال نتایج تجزیه و تحلیل متمرکز کنند. اینها به تنهایی به مهارت های تفکر انتقادی و تحلیلی، علاوه بر تخصص در حوزه، نیاز دارند.

برنامه نویسی شامل استفاده از مجموعه ای خاص از دستورالعمل ها و نحو است تا به رایانه یا ماشین دیگری بگوید چگونه یک کار را انجام دهد. این نیاز به درک عمیق از مشکل حل شده و الگوریتم ها و رویکردهای مناسب برای استفاده دارد. همچنین توانایی نوشتن و اشکال زدایی کد را ارزشمند می کند.

تا زمانی که انسان وظیفه انجام شده را درک کند، ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات و راهنمایی در مورد مفاهیم و زبان‌های برنامه‌نویسی ارائه دهند، تکمیل کد را اجرا کنند و خطاهای موجود در کدها را بررسی کنند.

تا چه زمانی انسان‌ها می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام دهند تا زمانی که ماشین‌های هوش مصنوعی کنترل را در دست بگیرند؟

در حالی که ماشین‌ها مانند ChatGPT و الگوریتم‌ها می‌توانند به جنبه‌های خاصی از وظایف تجزیه و تحلیل داده کمک کنند، فرآیند کامل فرمول‌بندی سؤالات تحقیق، منبع‌یابی داده‌ها، انجام تجزیه و تحلیل و تفسیر نتایج معمولاً نیازمند مشارکت فعال و تخصص انسان‌ها است.

در همین حال، پیش‌بینی توسعه آینده فناوری و میزان توانایی ماشین‌ها و الگوریتم‌ها برای کمک یا خودکار کردن جنبه‌های خاصی از وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها دشوار است.

با این حال، انسان ها همچنان نقش مهمی در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها برای آینده قابل پیش بینی ایفا خواهند کرد، زیرا سطحی از زمینه، بینش و قضاوت را برای تجزیه و تحلیل به ارمغان می آورند که برای تصمیم گیری آگاهانه بر اساس داده ها ضروری است.

پیش رفتن

به نظر می‌رسد انسان‌ها در آینده از ابزارها و سیستم‌های خودکار بیشتری برای انجام برخی کارها مانند تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها استفاده خواهند کرد. آنها از مدل های یادگیری ماشینی از پیش ساخته شده برای مدل سازی پیش بینی استفاده خواهند کرد. آیا این بدان معناست که آنها نقش محدودتری در تجزیه و تحلیل داده ها خواهند داشت؟

یک چیز قطعی است: داده ها به میلیون ها نفر در حال رشد هستند و برای کشف بینش های موجود در آنها، ابزارهای هوش مصنوعی طلایی هستند. آن‌ها انسان‌ها را قادر می‌سازند تا قدرت مغز خود را روی تفسیر و انتقال این بینش‌ها متمرکز کنند – به آنها معنا می‌بخشند و اطمینان می‌دهند که آنها به طور خاص قابل عمل هستند.

اعتبار تصویر ویژه: ارائه شده توسط نویسنده. متشکرم!