从数据驱动到结果驱动的转变

      人工智能在协助或解决的复杂问题中不断发展，随着这一趋势，它将成为数据驱动和目标/结果驱动。这意味着人工智能可能会在解决特定问题或者进行特定推断过程中即时请求数据，从而使数据管理变得更加复杂。它可能涉及解决方案的归纳数据驱动部分与为了达到目标假设的数据演绎需求的交互。以结果为导向的问题需要这种类型的动态交互。这与仅仅检索数据以寻找感兴趣的事件或模式的做法有很大的不同。决策驱动的方式则正好落在这两种截然不同的模式之间。通过将数据和结果进行匹配，可以聚焦一些决策的运行状况并加以改进。无论是归纳还是演绎都会出现更多的战略决策。这只是推动数据使用量需求的源动力之一。