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

🌐📊 Důležitost dat pro generativní umělou inteligenci

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

📈💡 Data: Srdce generativní umělé inteligence

Data jsou v mnoha ohledech srdcem generativní umělé inteligence. Bez obrovského množství vysoce kvalitních dat by se algoritmy, které tyto systémy pohánějí, nemohly učit ani vyvíjet. Typ a kvalita dat použitých k trénování těchto modelů významně určují jejich schopnost produkovat kreativní a užitečné výsledky.

Abychom pochopili, proč jsou data tak důležitá, musíme se podívat na to, jak fungují generativní systémy umělé inteligence. Tyto systémy jsou trénovány pomocí strojového učení, konkrétně hlubokého učení. Hluboké učení je podmnožinou strojového učení, která se spoléhá na umělé neuronové sítě modelované podle fungování lidského mozku. Tyto sítě dostávají obrovské množství dat, ze kterých mohou identifikovat vzory a vztahy a učit se.

📝📚 Tvorba textu pomocí generativní umělé inteligence: Jednoduchý příklad

Jednoduchým příkladem je generování textu pomocí generativní umělé inteligence. Aby umělá inteligence mohla psát poutavé texty, musí nejprve analyzovat obrovské množství lingvistických dat. Tato analýza dat umožňuje umělé inteligenci porozumět a replikovat strukturu, gramatiku, sémantiku a stylistické prostředky lidského jazyka. Čím rozmanitější a komplexnější jsou data, tím lépe umělá inteligence dokáže porozumět a reprodukovat různé jazykové styly a nuance.

🧹🏗️ Kvalita a příprava dat

Nejde ale jen o kvantitu dat, klíčová je i kvalita. Vysoce kvalitní data jsou čistá, dobře udržovaná a reprezentativní pro to, co se má umělá inteligence naučit. Například by nemělo velký význam trénovat textovou umělou inteligenci s daty obsahujícími převážně chybné nebo nesprávné informace. Stejně důležité je zajistit, aby data nebyla zkreslená. Zkreslení v trénovacích datech může způsobit, že umělá inteligence bude produkovat zkreslené nebo nepřesné výsledky, což může být v mnoha případech použití problematické, zejména v citlivých oblastech, jako je zdravotnictví nebo justice.

Dalším důležitým aspektem je rozmanitost dat. Generativní umělá inteligence těží z široké škály datových zdrojů. To zajišťuje, že modely jsou obecněji použitelné a schopné reagovat na různé kontexty a případy užití. Například při trénování generativního modelu pro tvorbu textu by data měla pocházet z různých žánrů, stylů a období. To dává umělé inteligenci schopnost porozumět a generovat širokou škálu stylů a formátů psaní.

Kromě důležitosti samotných dat je klíčový i proces jejich přípravy. Data je často nutné před trénováním umělé inteligence zpracovat, aby se maximalizovala jejich užitečnost. To zahrnuje úkoly, jako je čištění dat, odstraňování duplicit, oprava chyb a normalizace dat. Pečlivě provedený proces přípravy dat výrazně zlepšuje výkon modelu umělé inteligence.

🖼️🖥️ Generování obrázků pomocí generativní umělé inteligence

Jednou z důležitých oblastí, kde se generativní umělá inteligence a důležitost dat projevují obzvláště zřetelně, je generování obrazů. Techniky jako generativní adversární sítě (GAN) způsobily revoluci v tradičních metodách generování obrazů. GAN se skládají ze dvou soupeřících neuronových sítí: generátoru a diskriminátoru. Generátor vytváří obrazy a diskriminátor vyhodnocuje, zda jsou tyto obrazy skutečné (z trénovací datové sady) nebo generované (generátorem). Prostřednictvím této soutěže se generátor neustále zlepšuje, dokud není schopen produkovat klamně realistické obrazy. I zde jsou nezbytná rozsáhlá a rozmanitá obrazová data, aby generátor mohl vytvářet realistické a vysoce detailní obrazy.

🎶🎼 Hudební kompozice a generativní umělá inteligence

Význam dat se rozšiřuje i do oblasti hudby. Generativní hudební umělé inteligence využívají rozsáhlé databáze hudebních skladeb k učení se struktur a vzorců charakteristických pro konkrétní hudební styly. S těmito daty mohou umělé inteligence skládat nová hudební díla, která se stylisticky podobají dílům lidských skladatelů. To otevírá vzrušující možnosti v hudebním průmyslu, jako je vývoj nových skladeb nebo personalizovaná hudební produkce.

📽️🎬 Produkce videa a generativní umělá inteligence

Data jsou také neocenitelná ve video produkci. Generativní modely dokáží vytvářet videa, která vypadají realisticky a inovativně. Tyto umělé inteligence lze použít ke generování speciálních efektů pro filmy nebo k vytváření nových scén pro videohry. Podkladová data mohou sestávat z milionů videoklipů obsahujících různé scény, perspektivy a pohybové vzorce.

🎨🖌️ Umění a generativní umělá inteligence

Další oblastí, která těží z generativní umělé inteligence a důležitosti dat, je umění. Umělecké modely umělé inteligence vytvářejí působivá umělecká díla, inspirovaná mistry minulosti nebo představující zcela nové umělecké styly. Tyto systémy jsou trénovány na datových sadách obsahujících díla různých umělců a období, aby zachytily širokou škálu uměleckých stylů a technik.

🔒🌍 Etika a ochrana osobních údajů

Etika hraje klíčovou roli i v oblasti dat a generativní umělé inteligence. Vzhledem k tomu, že tyto modely často používají velké množství osobních nebo citlivých údajů, je třeba řešit obavy týkající se ochrany údajů. Je nezbytné, aby data byla používána spravedlivě a transparentně a aby bylo chráněno soukromí jednotlivců. Společnosti a výzkumné instituce musí zajistit, aby s daty nakládaly zodpovědně a aby systémy umělé inteligence, které vyvíjejí, dodržovaly etické standardy.

Závěrem lze říci, že data jsou klíčovou složkou pro rozvoj a úspěch generativní umělé inteligence. Nejsou jen surovinou, ze které tyto systémy odvozují své znalosti, ale také klíčem k realizaci jejich plného potenciálu v široké škále aplikací. Pečlivý sběr, zpracování a používání dat zajišťuje, že generativní systémy umělé inteligence jsou nejen výkonnější a flexibilnější, ale také eticky zdravé a bezpečné. Cesta generativní umělé inteligence je stále v raných fázích a role dat bude i nadále klíčová.

📣 Podobná témata

•  📊 Podstata dat pro generativní umělou inteligenci
• 📈 Kvalita a diverzita dat: Klíč k úspěchu umělé inteligence
• 🎨 Umělá kreativita: Generativní umělá inteligence v umění a designu
• 📝 Tvorba textu na základě dat pomocí generativní umělé inteligence
• 🎬 Revoluce ve video produkci díky generativní umělé inteligenci
• 🎶 Generativní umělá inteligence skládá: Budoucnost hudby
• 🧐 Etické aspekty používání dat pro umělou inteligenci
• 👾 Generativní adverzární sítě: Od kódu k umění
• 🧠 Hluboké učení a důležitost vysoce kvalitních dat
• 🔍 Proces přípravy dat pro generativní umělou inteligenci

#️⃣ Hashtagy: #Data #GenerativníAI #Etika #TvorbaTextu #Kreativita

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

📊💻 Data tvoří základ umělé inteligence. Pro trénování se používají volně dostupná data z internetu, která jsou silně filtrována.

• Během trénování 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 oblasti použití, přičemž každý detail je relevantní mimo jiné při diagnostice onemocnění.
• Ochrana dat a přenositelnost dat představují v lékařském kontextu výzvy.

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 se zajišťuje, aby v modelech nevznikaly žádné deformace, tzv. zkreslení, a jak se respektuje ochrana dat? Na tyto otázky poskytuje odpovědi Reinhard Heckel, profesor strojového učení na Technické univerzitě v Mnichově (TUM). Jeho výzkum se zaměřuje na velké jazykové modely a techniky lékařského zobrazování.

🔍🤖 Jakou roli hrají data při trénování systémů umělé inteligence?

Systémy umělé inteligence používají data jako příklady pro školení. Velké jazykové modely, jako je ChatGPT, dokáží odpovídat pouze na otázky týkající se témat, na která byly vyškoleny.

Většina informací používaných pro trénování obecných jazykových modelů je volně dostupná online. Čím více trénovacích dat je pro danou otázku k dispozici, tím lepší jsou výsledky. Pokud například existuje mnoho kvalitních textů popisujících matematické koncepty pro umělou inteligenci navrženou pro pomoc s matematickými problémy, budou trénovací data odpovídajícím způsobem kvalitní. Současný výběr dat však zahrnuje velmi přísné filtrování. Z obrovského množství dostupných dat se shromažďují a pro trénování používají pouze data vysoké kvality.

📉🧠 Jak je zajištěno, aby umělá inteligence při výběru dat neprodukovala například rasistické nebo sexistické stereotypy, tzv. zkreslení?

Je velmi obtížné vyvinout metodu, která se nespoléhá na klasické stereotypy a funguje nestranně a spravedlivě. Například zabránit zkreslení výsledků v důsledku barvy pleti je relativně snadné. Pokud je však zapojeno i pohlaví, mohou nastat situace, kdy již není možné, aby model fungoval zcela nestranně s ohledem na barvu pleti i pohlaví současně.

Většina jazykových modelů se proto snaží poskytovat vyvážené odpovědi například na politické otázky a osvětlovat více perspektiv. Při školení založeném na mediálním obsahu se upřednostňují média, která splňují kritéria novinářské kvality. Při filtrování dat se dále dbá na to, aby se neobjevovala určitá slova, jako například rasistická nebo sexistická.

🌐📚 Některé jazyky mají online obsah nabitý, zatímco jiné výrazně méně. Jak to ovlivňuje kvalitu výsledků?

Většina internetu je v angličtině. Proto modely pro velké jazyky fungují nejlépe v angličtině. Nicméně, velké množství obsahu je k dispozici i v němčině. Pro jazyky, které jsou méně běžné a pro které existuje méně textů, je k dispozici méně trénovacích dat, a proto modely dosahují horších výsledků.

To, jak dobře lze jazykové modely použít v konkrétních jazycích, lze snadno pozorovat, protože se řídí tzv. zákony škálování. To zahrnuje testování, zda je jazykový model schopen předpovědět další slovo. Čím více trénovacích dat je k dispozici, tím lepším se model stává. Nejenže se však neustále zlepšuje, jeho zlepšování je také předvídatelné. To lze efektivně znázornit matematickou rovnicí.

💉👨‍⚕️ Jak přesná musí být umělá inteligence v praxi?

Hodně záleží na konkrétní aplikaci. Například u fotografií, které jsou následně zpracovány pomocí umělé inteligence, nezáleží na tom, zda je každý jednotlivý vlas na správném místě. Často stačí, když výsledný obrázek vypadá dobře. Podobně u velkých jazykových modelů je důležité, aby byly otázky správně zodpovězeny; to, zda chybí nebo jsou detaily nesprávné, není vždy klíčové. Kromě jazykových modelů provádím také výzkum v oblasti zpracování lékařských obrazů. Zde je nezbytné, aby byl každý jednotlivý detail vygenerovaného obrazu přesný. Pokud používám umělou inteligenci pro diagnózy, musí být naprosto správná.

🛡️📋 Nedostatečná ochrana údajů je v souvislosti s umělou inteligencí často diskutována. Jak lze zajistit ochranu osobních údajů, zejména v lékařském kontextu?

Většina lékařských aplikací používá anonymizovaná data pacientů. Skutečné nebezpečí spočívá v tom, že existují situace, kdy z těchto dat lze stále vyvodit závěry. Například věk nebo pohlaví lze často určit z magnetické rezonance nebo počítačové tomografie. V datech jsou tedy obsaženy některé zdánlivě anonymizované informace. Je proto zásadní o tom pacienty dostatečně informovat.

⚠️📊 Jaké další obtíže existují při trénování umělé inteligence v lékařském kontextu?

Hlavní výzvou je shromažďování dat, která odrážejí širokou škálu situací a scénářů. Umělá inteligence funguje nejlépe, když jsou data, na která se aplikuje, podobná trénovacím datům. Data se však v jednotlivých nemocnicích liší, například z hlediska složení pacientů nebo vybavení použitého ke generování dat. Pro vyřešení tohoto problému existují dvě možnosti: buď se nám podaří vylepšit algoritmy, nebo musíme optimalizovat naše data tak, aby mohla být efektivněji aplikována na jiné situace.

👨‍🏫🔬 O mně:

Profesor Reinhard Heckel se zabývá výzkumem v oblasti strojového učení. Pracuje na vývoji algoritmů a teoretických základů pro hluboké učení. Zaměřuje se také na zpracování lékařských obrazů. Vyvíjí také řešení pro ukládání dat DNA a zkoumá využití DNA jako digitální informační technologie.

Je také členem Mnichovského institutu pro datovou vědu a Mnichovského centra pro strojové učení.

☑️ Odborník v oboru, zde se svým vlastním průmyslovým centrem Xpert.Digital 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