چگونه داده های مصنوعی آینده هوش مصنوعی را تامین می کند

داده‌های مصنوعی اکوسیستمی برای داده‌های کامل است که نویدبخش ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی تواناتر و اخلاقی‌تر است.

“آیا داده ها وجود دارد و آیا تنوع و کیفیت کافی برای رفع نیاز خاص من وجود دارد؟”

این سوالی است که بسیاری از رهبران داده و فناوری امروزی هنگام ایجاد یک معماری داده مدرن برای پشتیبانی از تحولات دیجیتال و هوش مصنوعی شرکت خود دارند. در حالی که داده ها ممکن است پایه و اساس هر پروژه هوش مصنوعی باشد، پاسخ روشنی برای اینکه چه مقدار از آن برای اطمینان از عملکرد هدف نیاز دارید وجود ندارد. مشکلات مرتبط با پذیرش سازمانی می تواند موانع قابل توجهی برای درک مزایای هوش مصنوعی ایجاد کند.

دیدن: سیاست اخلاقی هوش مصنوعی (TechRepublic Premium)

مواجهه با مشکل: رویکردهای سنتی اساساً محدود کننده هستند

یک مجموعه داده منفرد ممکن است حاوی ده ها میلیون عنصر باشد. با رویکردهای سنتی به پروژه‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها وظیفه دارند به صورت دستی داده‌هایی با این بزرگی را جمع‌آوری و برچسب‌گذاری کنند، که زمان‌بر و پرهزینه است، البته مستعد خطاهای انسانی نیست. این روش دارای معایب عمده ای است، زیرا انسان ها نمی توانند تمام ویژگی هایی را که یک شرکت ممکن است به آن علاقه مند باشد یا برای تقویت پروژه هوش مصنوعی خود نیاز داشته باشد، برچسب گذاری کند. جدا از محدودیت‌های بالا، داده‌های دنیای واقعی یک مسئله رو به رشد در مورد استفاده اخلاقی و حریم خصوصی را نشان می‌دهند. استفاده از داده‌های دنیای واقعی تنها در حال افزایش است زیرا هر کشور به طور جداگانه قوانین انطباق را در مورد جمع‌آوری داده، ذخیره‌سازی داده و موارد دیگر وضع می‌کند.

همانطور که به دنیایی از نوآوری های پیشرفته در وسایل نقلیه خودران، روباتیک، واقعیت افزوده و واقعیت مجازی نگاه می کنیم، واضح است که اساساً با رویکردهای سنتی که برای آموزش هوش مصنوعی استفاده کرده ایم محدود شده ایم.

کشف راه حل: داده های مصنوعی و مزایای آن

داده های مصنوعی یا داده های تولید شده توسط رایانه که به عنوان جایگزینی برای داده های دنیای واقعی عمل می کنند، این پتانسیل را دارند که الگوی توسعه هوش مصنوعی فعلی را تغییر داده و خطوط لوله سنتی داده به بینش را مختل کنند. داده های ترکیبی در توانایی خود برای پر کردن شکاف ها با رویکردهای داده محور و ارائه داده های آموزشی جامع با کسری از هزینه و زمان شیوه های فعلی، نویدبخش است. با ادغام فناوری‌های صنعت جلوه‌های بصری و شبکه‌های عصبی مولد، داده‌های مصنوعی مجموعه داده‌های کاملاً برچسب‌گذاری‌شده و واقعی و محیط‌های شبیه‌سازی‌شده را در مقیاس ارائه می‌کنند – به این معنی که دانشمندان داده می‌توانند از آن برای غلبه بر یک مانع عظیم برای ورود استفاده کنند.

از آنجایی که داده های مصنوعی به طور مصنوعی تولید می شوند، بسیاری از سوگیری ها و نگرانی های مربوط به حفظ حریم خصوصی را با جمع آوری سنتی مجموعه داده ها از دنیای واقعی حذف می کند. علاوه بر این، اطلاعات مربوط به هر پیکسل به صراحت شناخته شده است و مجموعه گسترده ای از برچسب ها به طور خودکار تولید می شوند. این سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا به صورت مجازی ساخته و آزمایش شوند و به توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا مرتبه‌های بزرگی را سریع‌تر تکرار کنند، زیرا داده‌های آموزشی می‌توانند بر اساس تقاضا ایجاد شوند. در نتیجه، داده‌های مصنوعی چشم‌انداز پیچیده زمان‌بندی‌های تسریع‌شده زمان رسیدن به بازار را با ارائه بینش‌های اولیه به مهندسان در مورد کاهش هزینه‌ها و خطرات، بهبود برنامه‌های تحویل و تقویت مزیت رقابتی با هوش مصنوعی برای نمونه‌سازی سریع و عرضه محصولات نوآورانه‌تر آسان‌تر می‌کنند.

علیرغم اینکه یک فناوری نوپای است که با پذیرش سازمانی تازه شروع به خراش دادن به سطح می کند، داده های مصنوعی در توانایی خود برای برهم زدن پارادایم هوش مصنوعی آنطور که ما می شناسیم، نوید زیادی دارد. توانایی آزمایش تعداد بیشتری از تکرارهای احتمالی طراحی در شروع فرآیند به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا هر گونه عارضه‌ای را در اوایل زمانی که تغییرات هزینه کمتری دارند، حل کنند. داده های مصنوعی همچنین مستقیماً به نگرانی های بالقوه حریم خصوصی و نظارتی می پردازد. 50 شرکت پیشرو در Fortune از داده های مصنوعی استفاده می کنند و انتظار می رود موج گسترده تری از پذیرش در صنعت وجود داشته باشد. به عبارت دیگر، طراحی شبیه‌سازی مبتنی بر داده‌های مصنوعی این قدرت را دارد که فرآیند توسعه هوش مصنوعی را بر سر خود تغییر دهد.

یاشار بهزادی یک کارآفرین باتجربه است که در بازارهای هوش مصنوعی، فناوری پزشکی و اینترنت اشیا، کسب و کارهای متحول کننده ای ایجاد کرده است. او که اکنون مدیرعامل Synthesis AI است، 14 سال گذشته را در ساخت و ساز و مقیاس‌بندی شرکت‌های فناوری داده‌محور سیلیکون ولی گذرانده است.