Data jsou klíčovou složkou pro generativní AI - O důležitosti dat pro AI

🌐📊 Důležitost dat pro generativní AI

Data jsou páteří moderních technologií a hrají klíčovou roli ve vývoji a provozu generativní umělé inteligence. Generativní umělá inteligence, známá také jako umělá inteligence, schopná vytvářet obsah (např. text, obrázky, hudbu a dokonce i videa), je v současnosti jednou z nejinovativnějších a nejdynamičtějších oblastí technologického rozvoje. Co však tento vývoj umožňuje? Odpověď je jednoduchá: data.

📈💡 Data: Srdce generativní umělé inteligence

V mnoha ohledech jsou data jádrem generativní umělé inteligence. Bez velkého množství vysoce kvalitních dat by se algoritmy, které pohánějí tyto systémy, nemohly učit ani se vyvíjet. Typ a kvalita dat použitých k trénování těchto modelů do značné míry určuje jejich schopnost produkovat kreativní a užitečné výsledky.

Abychom pochopili, proč jsou data tak důležitá, musíme se podívat na proces fungování generativních systémů umělé inteligence. Tyto systémy jsou trénovány pomocí strojového učení, zejména hlubokého učení. Hluboké učení je podmnožinou strojového učení založeného na umělých neuronových sítích, které napodobují způsob, jakým funguje lidský mozek. Tyto sítě jsou napájeny obrovským množstvím dat, ze kterých mohou rozpoznat a naučit se vzorce a souvislosti.

📝📚 Tvorba textu pomocí generativní umělé inteligence: Jednoduchý příklad

Jednoduchým příkladem je tvorba textu pomocí generativní umělé inteligence. Pokud má být umělá inteligence schopna napsat přesvědčivé texty, musí nejprve analyzovat obrovské množství lingvistických dat. Tyto analýzy dat umožňují umělé inteligenci porozumět a replikovat strukturu, gramatiku, sémantiku a stylistická zařízení lidského jazyka. Čím rozmanitější a rozsáhlejší jsou data, tím lépe může AI porozumět a reprodukovat různé jazykové styly a nuance.

🧹🏗️ Kvalita a příprava dat

Nejde ale jen o kvantitu dat, zásadní je i kvalita. Vysoce kvalitní data jsou čistá, dobře zpracovaná a reprezentují to, co se má AI naučit. Například by nebylo užitečné trénovat textovou umělou inteligenci s daty, která převážně obsahují chybné nebo nesprávné informace. Stejně důležité je zajistit, aby údaje nebyly zkreslené. Zkreslení v trénovacích datech může způsobit, že umělá inteligence bude produkovat neobjektivní nebo nepřesné výsledky, což může být v mnoha případech použití problematické, zejména v citlivých oblastech, jako je zdravotnictví nebo justice.

Dalším důležitým aspektem je různorodost dat. Generativní AI těží ze široké škály zdrojů dat. To zajišťuje, že modely jsou univerzálnější a schopné reagovat na různé kontexty a případy použití. Například při trénování generativního modelu pro produkci textu by data měla pocházet z různých žánrů, stylů a období. To dává AI schopnost porozumět a generovat širokou škálu pravopisů a formátů.

Kromě důležitosti samotných dat je zásadní i proces přípravy dat. Data je často potřeba zpracovat před tréninkem AI, aby se maximalizovala její užitečnost. To zahrnuje úkoly, jako je čištění dat, odstranění duplikátů, oprava chyb a normalizace dat. Pečlivě provedený proces přípravy dat výrazně zlepšuje výkon modelu AI.

🖼️🖥️ Generování obrázků pomocí generativní umělé inteligence

Důležitou oblastí, kde je generativní AI a důležitost dat zvláště patrná, je generování obrázků. Techniky jako Generative Adversarial Networks (GAN) způsobily revoluci v tradičních metodách generování obrázků. GAN se skládají ze dvou neuronových sítí, které si navzájem konkurují: generátor a diskriminátor. Generátor vytváří obrázky a diskriminátor vyhodnocuje, zda jsou tyto obrázky skutečné (z trénovací datové sady) nebo generované (generátorem). Prostřednictvím této soutěže se generátor neustále zlepšuje, dokud nedokáže produkovat klamně skutečné obrázky. I zde jsou nezbytná rozsáhlá a různorodá obrazová data, aby generátor mohl vytvářet realistické a detailní obrazy.

🎶🎼 Hudební kompozice a generativní AI

Důležitost dat zasahuje i do oblasti hudby. Generativní hudební umělá inteligence používají velké databáze hudebních skladeb, aby se naučily struktury a vzorce charakteristické pro konkrétní hudební styly. S těmito daty mohou AI skládat nové hudební skladby, které jsou stylově podobné dílům lidských skladatelů. To otevírá vzrušující příležitosti v hudebním průmyslu, například při vývoji nových skladeb nebo personalizované hudební produkci.

📽️🎬 Produkce videa a generativní AI

Data mají také neocenitelnou hodnotu ve video produkci. Generativní modely jsou schopny vytvářet videa, která vypadají realisticky a jsou inovativní. Tyto AI lze použít k vytváření speciálních efektů pro filmy nebo k vytváření nových scén pro videohry. Základní data mohou sestávat z milionů videoklipů obsahujících různé scény, perspektivy a pohybové vzorce.

🎨🖌️ Umění a generativní AI

Další oblastí, která těží z generativní umělé inteligence a důležitosti dat, je umění. Umělecké modely umělé inteligence vytvářejí ohromující umělecká díla, která jsou inspirována mistry minulosti nebo představují zcela nové umělecké styly. Tyto systémy jsou trénovány na souborech dat obsahujících díla různých umělců a epoch, aby zachytily širokou škálu uměleckých stylů a technik.

🔒🌍 Etika a ochrana dat

Etika také hraje důležitou roli, pokud jde o data a generativní AI. Vzhledem k tomu, že modely často používají velké množství osobních nebo citlivých dat, je třeba vzít v úvahu obavy o soukromí. Je důležité, aby údaje byly používány spravedlivě a transparentně a aby bylo chráněno soukromí jednotlivců. Společnosti a výzkumné instituce musí zajistit, že s daty nakládají zodpovědně a že systémy umělé inteligence, které vyvíjejí, splňují etické normy.

Závěrem lze říci, že data jsou kritickou složkou pro vývoj a úspěch generativní umělé inteligence. Jsou nejen surovinou, ze které tyto systémy čerpají své znalosti, ale také klíčem k dosažení jejich plného potenciálu v různých oblastech použití. Pečlivým sběrem, zpracováním a používáním dat můžeme zajistit, že generativní systémy umělé inteligence budou nejen výkonnější a flexibilnější, ale také etické a bezpečné. Cesta generativní umělé inteligence je stále v rané fázi a úloha dat bude i nadále klíčová.

📣 Podobná témata

•  📊 Podstata dat pro generativní AI
• 📈 Kvalita a rozmanitost dat: Klíč k úspěchu AI
• 🎨 Umělá kreativita: Generativní AI v umění a designu
• 📝 Tvorba textu na základě dat prostřednictvím generativní umělé inteligence
• 🎬 Revoluce ve video produkci díky generativní AI
• 🎶 Generativní umělá inteligence skládá: Budoucnost hudby
• 🧐 Etické úvahy při používání dat pro AI
• 👾 Generativní nepřátelské sítě: od kódu k umění
• 🧠 Hluboké učení a důležitost vysoce kvalitních dat
• 🔍 Proces přípravy dat pro generativní AI

#️⃣ Hashtagy: #Data #GenerativníAI #Etika #Copywriting #Kreativita

Reinhard Heckel, profesor strojového učení – Obrázek: Astrid Eckert / TUM

📊💻 Data tvoří základ pro AI. Pro školení jsou využívána volně dostupná data z internetu, která jsou silně filtrována.

• Při tréninku je obtížné vyhnout se zkreslení. Modely se proto snaží poskytovat vyvážené odpovědi a vyhýbat se problematickým termínům.
• Přesnost modelů umělé inteligence se liší v závislosti na aplikaci, přičemž každý detail je důležitý mimo jiné při diagnostice onemocnění.
• Ochrana dat a přenositelnost dat jsou v lékařském kontextu výzvou.

Naše data se nyní shromažďují všude na internetu a používají se také k trénování velkých jazykových modelů, jako je ChatGPT. Jak se ale umělá inteligence (AI) trénuje, jak je zajištěno, že v modelech nevznikají žádné zkreslení, tzv. zkreslení a jak je zachována ochrana dat? Na tyto otázky odpovídá Reinhard Heckel, profesor strojového učení na Technické univerzitě v Mnichově (TUM). Zkoumá velké jazykové modely a zobrazovací metody v medicíně.

🔍🤖 Jakou roli hrají data v tréninku systémů AI?

Systémy AI používají data jako příklady školení. Velké jazykové modely, jako je ChatGPT, mohou odpovídat pouze na otázky týkající se témat, na která byli vyškoleni.

Většina informací, které obecné jazykové modely používají pro školení, jsou data, která jsou volně dostupná na internetu. Čím více tréninkových dat je pro otázku k dispozici, tím lepší jsou výsledky. Pokud například existuje mnoho dobrých textů, které popisují souvislosti v matematice pro AI, která má pomáhat s matematickými úkoly, budou trénovací data odpovídajícím způsobem dobrá. Zároveň se v současnosti hodně filtruje při výběru dat. Z velkého množství dat se shromažďují pouze dobrá data, která se používají pro školení.

📉🧠 Jak je při výběru dat AI ​​zabráněno produkovat například rasistické nebo sexistické stereotypy, takzvané zkreslení?

Je velmi obtížné vyvinout metodu, která by se neopírala o klasické stereotypy a byla nezaujatá a spravedlivá. Pokud chcete například zabránit zkreslení výsledků s ohledem na barvu pleti, je to poměrně snadné. Pokud se ale k barvě pleti přidá i pohlaví, mohou nastat situace, kdy již není možné, aby modelka působila zcela nezaujatě s ohledem na barvu pleti i pohlaví zároveň.

Většina jazykových modelů se proto snaží dát vyváženou odpověď například na politické otázky a osvětlit více úhlů pohledu. Při školení založeném na mediálním obsahu jsou upřednostňována média, která splňují kritéria novinářské kvality. Při filtrování dat se navíc dbá na to, aby nebyla použita některá slova, například rasistická nebo sexistická.

🌐📚 V některých jazycích je na internetu hodně obsahu, v jiných výrazně méně. Jak to ovlivní kvalitu výsledků?

Většina internetu je v angličtině. Díky tomu fungují Velké jazykové modely nejlépe v angličtině. Ale je tu také spousta obsahu pro německý jazyk. U jazyků, které nejsou tak známé a pro které není tolik textů, je však méně trénovacích dat a modely proto fungují hůře.

Jak dobře lze jazykové modely používat v určitých jazycích, lze snadno pozorovat, protože se řídí takzvanými zákony škálování. To testuje, zda je jazykový model schopen předpovědět další slovo. Čím více tréninkových dat je k dispozici, tím lepší je model. Ale nejen že se to zlepšuje, ale také se to předvídatelně zlepšuje. To lze snadno znázornit matematickou rovnicí.

💉👨‍⚕️ Jak přesná musí být AI v praxi?

To velmi závisí na příslušné oblasti použití. U fotografií, které jsou například post-processing pomocí AI, nezáleží na tom, zda je každý vlas na konci na správném místě. Často stačí, když obrázek nakonec vypadá dobře. I u velkých jazykových modelů je důležité, aby byly otázky zodpovězeny dobře, to, zda podrobnosti chybí nebo jsou nesprávné, není vždy zásadní. Kromě jazykových modelů se věnuji také výzkumu v oblasti zpracování lékařského obrazu. Zde je velmi důležité, aby každý detail vytvořeného obrázku byl správný. Pokud používám AI pro diagnózy, musí to být naprosto správné.

🛡️📋 V souvislosti s AI se často diskutuje o nedostatečné ochraně dat. Jak je zajištěna ochrana osobních údajů, zejména v lékařském kontextu?

Většina lékařských aplikací používá data pacientů, která jsou anonymizována. Skutečným nebezpečím nyní je, že existují situace, ve kterých lze z údajů stále vyvozovat závěry. Například MRI nebo CT vyšetření lze často použít ke sledování věku nebo pohlaví. Takže v datech jsou nějaké skutečně anonymizované informace. Zde je důležité poskytnout pacientům dostatek informací.

⚠️📊 Jaké další potíže existují při výcviku AI v lékařském kontextu?

Velkým problémem je shromažďování dat, která odrážejí mnoho různých situací a scénářů. AI funguje nejlépe, když jsou data, na která je aplikována, podobná trénovacím datům. Data se však nemocnice od nemocnice liší, například složením pacientů nebo vybavením, které data generuje. Existují dvě možnosti, jak problém vyřešit: buď se nám podaří vylepšit algoritmy, nebo musíme optimalizovat naše data tak, aby je bylo možné lépe aplikovat na jiné situace.

👨‍🏫🔬 O osobě:

Prof. Reinhard Heckel provádí výzkum v oblasti strojového učení. Pracuje na vývoji algoritmů a teoretických základů pro hluboké učení. Jeden důraz je kladen na lékařské zpracování obrazu. Vyvíjí také úložiště dat DNA a pracuje na využití DNA jako digitální informační technologie.

Je také členem Munich Data Science Institute a Mnichovského centra pro strojové učení.

☑️ Odborník v oboru, zde se svým vlastním Xpert.Digital Industry Hub s více než 2 500 odbornými články

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus