人工智能(AI)系统的交互进程更像人类，这让一些人感到不舒服，但人工智能其实不是要取代人类。实际上，它更多的是把机器人从人类身上移除。人工智能的价值非常大一局部在于自动化人工进程和疾速剖析少量数据，如此人类就能够自在地完成需求感性和判别力的高阶义务。但是，要到达这一点，人工智能系统必需可以与用户通信并剖析自然方式的数据(又称非构造化数据)，所有无法以整洁的方式打包的自在活动的数据，如语音、图像和文本。
　　
　　非构造化数据对人工智能系统的开展至关重要。人工智能系统与用户的沟通越好，就越能自主学习，因而，它的效率也就越高。这一点非常重要，由于假如一团体工智能系统只需求用户以构造化的格式停止交互，那样它的组件将遭到极大的限制。为了让人工智能成功，它必需了解芜杂的信息。
　　
　　在这种状况下，需求深化理解非构造化数据是如何发扬作用的。
　　
　　非构造化数据的挑战
　　
　　在人类的世界里，当人们停止对话时，假如不按礼仪讲话。能够任何东西都会呈现在我们的脑海中，以某种能够遵照或能够不遵照常规的配置。人们能够使用俚语，挖苦和开玩笑。人们把日常言语和希望传达的信息组织成整齐的列和行是不自然的。言语自身一定是非构造化的。
　　
　　假如人们已经与亚马逊公司的Alexa停止过互动，那样就会明白尽管Echo系统通常十分熟练天文解自在格式命令，但缺乏定义的协议有时会招致成绩，或许至少在Alexa测验考试答复时会发生幽默的回应查询不适合模具。亚马逊公司已投入少量资源和数百万美元用于创立和永世性地改良算法，使这品种似人类的语音可以呼应命令，但正如Echo熟练解读自在活动言语一样，Alexa依然存在缺陷。
　　
　　Alexa示例强调了一种非构造化数据的复杂性。人工智能系统处置和创立与文本等效的数字的才能也是一项非常高的要求，特不是当企业思索纤细不同和场景的重要性时。想象一台机器试图“了解”家庭度假中那张照片中发作的情况，或许是一部关于印象派的艺术史教科书中的图像。
　　
　　与处置非构造化数据相关的复杂性能够是企业中人工智能的最大障碍。但是，它们其实不是不成跨越的。
　　
　　专业知识的重要性
　　
　　非构造化数据自身一定是噪声。因而，它需求少量的专业知识来突破、梳理和检测形式，接着开发识不这些形式的模型。数据迷信家正在积极鞭策人工智能系统的改良，最大的成功表白人类的天性和经历是必须的。这通常发作在团队专注于十分狭隘的人工智能使用时。
　　
　　以任务人员的补偿索赔顺序为例，对声明有深化理解的数据迷信家团队能够按照他们发觉的关键指标创立预测模型。它们包括非构造化数据，如诊断、药物信息、索赔记载等。如此做，人工智能系统评价晚期指标，并确定某个索赔能够被回绝。接着它能够向用户提供警报。索赔代表能够找出如何干涉和给予特定索赔更小心，以避免索赔人的律师介入(通常被回绝的索赔最后触及律师，这会变得十分昂贵，需求非常长时刻才干处理)。
　　
　　在这种状况下，非常容易看出人工智能系统是如何为用户提供帮忙的，并且当兼并非构造化数据时，与独自依靠构造化数据比拟，还大大提高了精确性。在非构造化数据(例如，关于共病的信息)中，有一个信息和洞察力的金矿，它无法分歧地找到进入构造化数据的办法。每添加一条信息，人工智能系统就会变得更智能，后果也会失掉改善。这将提高效率并落低索赔本钱。
　　
　　这只是将非构造化数据兼并到企业人工智能系统中的一个益处示例。破解代码需求时刻和努力，但报答正在取得史无前例的洞察力——与几天或几周比拟，只需几分钟或几小时就能够取得。
　　
　　非构造化数据是关键
　　
　　瞻望将来，非常分明每团体工智能系统都需求以自然的方式与用户交互。各组织必需对此高度注重。现实上，假如非构造化数据剖析不是道路图的一局部，那样公司的产物存在宏大的差距。
　　
　　虽然非构造化数据具有挑战性，但亚马逊、谷歌、苹果和其他公司为人工智能使用提供了许多时机。人们能够应用这些提高，并将它们使用到企业使用顺序中，在这些使用顺序中它们具有宏大的业务妨碍。
　　
　　通过花时刻使用专业知识和声响数据迷信，人们能够获得严重突破。人们不只要通过非构造化数据提高数据剖析的精确性，还要在将来实现根本的新思维、沟通和应用信息的方式。