Andmed on generatiivse AI ülioluline komponent - AI andmete olulisuse kohta

🌐📊 Andmete olulisus generatiivse tehisintellekti jaoks

Andmed on tänapäevase tehnoloogia selgroog ning mängivad generatiivse tehisintellekti arendamises ja toimimises olulist rolli. Generatiivne tehisintellekt, tuntud ka kui tehisintellekt, mis on võimeline looma sisu (nt teksti, pilte, muusikat ja isegi videoid), on praegu üks uuenduslikumaid ja dünaamilisemaid tehnoloogilise arengu valdkondi. Aga mis teeb selle arengu võimalikuks? Vastus on lihtne: andmed.

📈💡 Andmed: generatiivse tehisintellekti süda

Andmed on mitmes mõttes genereeriva tehisintellekti keskmes. Ilma tohutu hulga kvaliteetsete andmeteta ei saaks neid süsteeme käitavad algoritmid õppida ega areneda. Nende mudelite treenimiseks kasutatavate andmete tüüp ja kvaliteet määravad oluliselt nende võime toota loomingulisi ja kasulikke tulemusi.

Et mõista, miks andmed on nii olulised, peame uurima, kuidas generatiivsed tehisintellekti süsteemid töötavad. Neid süsteeme treenitakse masinõppe, täpsemalt süvaõppe abil. Süvaõpe on masinõppe alamhulk, mis tugineb tehisnärvivõrkudele, mis on modelleeritud inimese aju toimimise järgi. Nendele võrkudele edastatakse tohutul hulgal andmeid, mille põhjal nad saavad tuvastada mustreid ja seoseid ning õppida.

📝📚 Teksti loomine generatiivse tehisintellekti abil: lihtne näide

Lihtne näide on teksti genereerimine generatiivse tehisintellekti abil. Kui tehisintellekt peab suutma kirjutada kaasahaaravaid tekste, peab see kõigepealt analüüsima tohutul hulgal keelelisi andmeid. See andmeanalüüs võimaldab tehisintellektil mõista ja jäljendada inimkeele struktuuri, grammatikat, semantikat ja stiililisi võtteid. Mida mitmekesisemad ja põhjalikumad on andmed, seda paremini suudab tehisintellekt mõista ja taasesitada erinevaid keelestiile ja nüansse.

🧹🏗️ Andmete kvaliteet ja ettevalmistus

Kuid asi pole ainult andmete kvantiteedis, vaid ka kvaliteet on ülioluline. Kvaliteetsed andmed on puhtad, hästi hooldatud ja esindavad seda, mida tehisintellekt peaks õppima. Näiteks poleks tekstipõhise tehisintellekti treenimisest eriti kasu andmetega, mis sisaldavad valdavalt vigast või ebaõiget teavet. Sama oluline on tagada, et andmed oleksid eelarvamusteta. Treeningandmete eelarvamused võivad põhjustada tehisintellekti poolt eelarvamuslike või ebatäpsete tulemuste saamist, mis võib paljudel kasutusjuhtudel problemaatiline olla, eriti tundlikes valdkondades, nagu tervishoid või õigus.

Teine oluline aspekt on andmete mitmekesisus. Generatiivne tehisintellekt saab kasu laiast valikust andmeallikatest. See tagab mudelite üldisema rakendatavuse ning võime reageerida mitmesugustele kontekstidele ja kasutusjuhtudele. Näiteks teksti loomiseks mõeldud generatiivse mudeli treenimisel peaksid andmed pärinema erinevatest žanritest, stiilidest ja ajastutest. See annab tehisintellektile võimaluse mõista ja genereerida laia valikut kirjutamisstiile ja -vorminguid.

Lisaks andmete endi olulisusele on ülioluline ka andmete ettevalmistamise protsess. Andmete kasulikkuse maksimeerimiseks tuleb neid enne tehisintellekti treenimist sageli töödelda. See hõlmab selliseid ülesandeid nagu andmete puhastamine, duplikaatide eemaldamine, vigade parandamine ja andmete normaliseerimine. Hoolikalt läbi viidud andmete ettevalmistamise protsess parandab oluliselt tehisintellekti mudeli jõudlust.

🖼️🖥️ Kujutise genereerimine generatiivse tehisintellekti abil

Üks oluline valdkond, kus generatiivne tehisintellekt ja andmete olulisus eriti selgelt esile kerkivad, on piltide genereerimine. Sellised tehnikad nagu generatiivsed konkureerivad võrgud (GAN) on traditsioonilisi piltide genereerimise meetodeid revolutsiooniliselt muutnud. GAN-id koosnevad kahest konkureerivast närvivõrgust: generaatorist ja diskriminaatorist. Generaator loob pilte ning diskriminaator hindab, kas need pildid on reaalsed (treeningandmestiku põhjal) või genereeritud (generaatori poolt). Selle konkurentsi kaudu täiustub generaator pidevalt, kuni suudab toota petlikult realistlikke pilte. Ka siin on ulatuslikud ja mitmekesised pildiandmed vajalikud, et generaator saaks luua realistlikke ja väga detailseid pilte.

🎶🎼 Muusika kompositsioonid ja generatiivne tehisintellekt

Andmete olulisus laieneb ka muusikavaldkonnale. Generatiivsed muusika tehisintellektid kasutavad suuri muusikapalade andmebaase, et õppida tundma konkreetsetele muusikastiilidele iseloomulikke struktuure ja mustreid. Nende andmete abil saavad tehisintellektid luua uusi muusikapalasid, mis stiililiselt sarnanevad inimheliloojate teostega. See avab muusikatööstuses põnevaid võimalusi, näiteks uute kompositsioonide arendamiseks või personaalseks muusikaproduktsiooniks.

📽️🎬 Videote tootmine ja genereeriv tehisintellekt

Andmed on videote tootmisel samuti hindamatud. Generatiivsed mudelid suudavad luua videoid, mis tunduvad realistlikud ja uuenduslikud. Neid tehisintellekte saab kasutada filmide eriefektide genereerimiseks või videomängude uute stseenide loomiseks. Alusandmed võivad koosneda miljonitest videoklippidest, mis sisaldavad erinevaid stseene, perspektiive ja liikumismustreid.

🎨🖌️ Kunst ja generatiivne tehisintellekt

Teine valdkond, mis generatiivsest tehisintellektist ja andmete olulisusest kasu saab, on kunst. Kunstilised tehisintellekti mudelid loovad muljetavaldavaid kunstiteoseid, mis on inspireeritud mineviku meistritest või tutvustavad täiesti uusi kunstistiile. Neid süsteeme treenitakse erinevate kunstnike ja ajastute teoseid sisaldavate andmekogumite abil, et jäädvustada laia valikut kunstistiile ja -tehnikaid.

🔒🌍 Eetika ja andmekaitse

Eetika mängib andmete ja genereeriva tehisintellekti puhul samuti olulist rolli. Kuna need mudelid kasutavad sageli suures koguses isikuandmeid või tundlikke andmeid, tuleb tegeleda andmekaitsega seotud probleemidega. On oluline, et andmeid kasutataks õiglaselt ja läbipaistvalt ning et üksikisikute privaatsus oleks kaitstud. Ettevõtted ja teadusasutused peavad tagama, et nad käitlevad andmeid vastutustundlikult ja et nende arendatavad tehisintellekti süsteemid järgivad eetilisi standardeid.

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmed on generatiivse tehisintellekti arendamise ja edu seisukohalt ülioluline komponent. See pole mitte ainult tooraine, millest need süsteemid oma teadmised ammutavad, vaid ka võti nende täieliku potentsiaali realiseerimiseks laias valikus rakendustes. Hoolikas andmete kogumine, töötlemine ja kasutamine tagab, et generatiivsed tehisintellekti süsteemid pole mitte ainult võimsamad ja paindlikumad, vaid ka eetiliselt mõistlikud ja ohutud. Generatiivse tehisintellekti teekond on alles algusjärgus ja andmete roll jääb jätkuvalt keskseks.

📣 Sarnased teemad

•  📊 Andmete olemus generatiivse tehisintellekti jaoks
• 📈 Andmete kvaliteet ja mitmekesisus: tehisintellekti edu võti
• 🎨 Kunstlik loovus: generatiivne tehisintellekt kunstis ja disainis
• 📝 Andmepõhine teksti loomine genereeriva tehisintellekti abil
• 🎬 Revolutsioon videoproduktsioonis tänu generatiivsele tehisintellektile
• 🎶 Generatiivne tehisintellekt komponeerib: muusika tulevik
• 🧐 Eetilised kaalutlused andmete kasutamisel tehisintellekti jaoks
• 👾 Generatiivsed võistlevad võrgustikud: koodist kunstini
• 🧠 Süvaõpe ja kvaliteetsete andmete olulisus
• 🔍 Generatiivse tehisintellekti andmete ettevalmistamise protsess

#️⃣ Hashtagid: #Andmed #GeneratiivneTehisintellekt #Eetika #TekstiLoomine #Loomingulisus

📊💻 Tehisintellekti aluseks on andmed. Koolituseks kasutatakse internetist vabalt kättesaadavaid andmeid, mis on tugevalt filtreeritud.

• Treeningu ajal on eelarvamusi raske vältida. Seetõttu püüavad mudelid pakkuda tasakaalustatud vastuseid ja vältida problemaatilisi termineid.
• Tehisintellekti mudelite täpsus varieerub olenevalt rakendusvaldkonnast, kusjuures iga detail on oluline muu hulgas haiguste diagnoosimisel.
• Andmekaitse ja andmete teisaldatavus on meditsiinivaldkonnas väljakutsed.

Meie andmeid kogutakse nüüd kõikjal internetis ja neid kasutatakse ka suurte keelemudelite, näiteks ChatGPT, treenimiseks. Aga kuidas treenitakse tehisintellekti (AI), kuidas tagatakse, et mudelites ei tekiks moonutusi ehk eelarvamusi, ja kuidas austatakse andmekaitset? Müncheni Tehnikaülikooli (TUM) masinõppe professor Reinhard Heckel annab neile küsimustele vastused. Tema uurimistöö keskendub suurtele keelemudelitele ja meditsiinilisele pildistamise tehnikatele.

🔍🤖 Millist rolli mängivad andmed tehisintellekti süsteemide treenimisel?

Tehisintellekti süsteemid kasutavad andmeid treeningnäidetena. Suured keelemudelid, näiteks ChatGPT, saavad vastata küsimustele ainult teemadel, milleks neid on treenitud.

Suurem osa üldiste keelemudelite treenimiseks kasutatavast teabest on veebis vabalt kättesaadav. Mida rohkem on antud küsimuse kohta treeningandmeid saadaval, seda paremad on tulemused. Näiteks kui matemaatikaülesannete lahendamiseks loodud tehisintellekti jaoks on palju kvaliteetseid tekste, mis kirjeldavad matemaatilisi mõisteid, on ka treeningandmed vastavalt head. Praegune andmete valik hõlmab aga väga ranget filtreerimist. Tohutust hulgast saadaolevatest andmetest kogutakse ja kasutatakse treenimiseks ainult kvaliteetseid andmeid.

📉🧠 Kuidas tagatakse, et tehisintellekt ei tekita andmete valimisel näiteks rassistlikke või seksistlikke stereotüüpe ehk nn eelarvamusi?

On väga raske välja töötada meetodit, mis ei tugineks klassikalistele stereotüüpidele ning toimiks erapooletult ja õiglaselt. Näiteks on suhteliselt lihtne vältida tulemuste moonutamist nahavärvi tõttu. Kui aga kaasatud on ka sugu, võivad tekkida olukorrad, kus mudelil ei ole enam võimalik samaaegselt nii nahavärvi kui ka soo suhtes täiesti erapooletult tegutseda.

Seega püüavad enamik keelemudeleid anda tasakaalustatud vastuseid näiteks poliitilistele küsimustele ja valgustada mitut vaatenurka. Meediasisul põhineva koolituse puhul eelistatakse meediaväljaandeid, mis vastavad ajakirjanduslikele kvaliteedikriteeriumidele. Lisaks pööratakse andmete filtreerimisel tähelepanu sellele, et teatud sõnad, näiteks rassistlikud või seksistlikud, ei esineks.

🌐📚 Mõnes keeles on palju veebisisu, teistes aga oluliselt vähem. Kuidas see mõjutab tulemuste kvaliteeti?

Suurem osa internetist on inglise keeles. Seetõttu toimivad suured keelemudelid kõige paremini inglise keeles. Samas on palju sisu saadaval ka saksa keeles. Vähem levinud keelte puhul, mille kohta on vähem tekste, on vähem treeningandmeid ning seetõttu toimivad mudelid halvemini.

Keelemudelite sobivust konkreetsetes keeltes saab hõlpsasti jälgida, kuna need järgivad nn skaleerimisseadusi. See hõlmab testimist, kas keelemudel suudab ennustada järgmist sõna. Mida rohkem on treeningandmeid saadaval, seda paremaks mudel muutub. Kuid see ei täiustu pidevalt; selle täiustumine on ka ennustatav. Seda saab tõhusalt esitada matemaatilise võrrandiga.

💉👨‍⚕️ Kui täpne peab tehisintellekt praktikas olema?

See sõltub palju konkreetsest rakendusest. Näiteks tehisintellekti abil järeltöödeldud fotode puhul pole oluline, kas iga karv on õigel kohal. Tihti piisab sellest, kui lõpppilt hea välja näeb. Samamoodi on suurte keelemudelite puhul oluline, et küsimustele vastataks õigesti; detailide puudumine või vale olemine pole alati ülioluline. Lisaks keelemudelitele teen uuringuid ka meditsiinilise pilditöötluse valdkonnas. Siin on oluline, et genereeritud pildi iga detail oleks täpne. Kui kasutan tehisintellekti diagnoosimiseks, peab see olema absoluutselt õige.

🛡️📋 Andmekaitse puudumist arutatakse tehisintellektiga seoses sageli. Kuidas saab tagada isikuandmete kaitse, eriti meditsiinilises kontekstis?

Enamik meditsiinilisi rakendusi kasutab anonüümseid patsiendiandmeid. Tegelik oht seisneb selles, et on olukordi, kus nende andmete põhjal on siiski võimalik järeldusi teha. Näiteks vanust või sugu saab sageli määrata magnetresonantstomograafia (MRI) või kompuutertomograafia (KT) abil. Seega sisaldub andmetes näiliselt anonüümset teavet. Seetõttu on oluline patsiente sellest piisavalt teavitada.

⚠️📊 Millised on muud raskused tehisintellekti treenimisel meditsiinilises kontekstis?

Suurim väljakutse seisneb andmete kogumises, mis kajastavad väga erinevaid olukordi ja stsenaariume. Tehisintellekt toimib kõige paremini siis, kui andmed, millele seda rakendatakse, on sarnased treeningandmetega. Andmed on aga haiglati erinevad, näiteks patsientide koosseisu või andmete genereerimiseks kasutatavate seadmete osas. Selle probleemi lahendamiseks on kaks võimalust: kas meil õnnestub algoritme täiustada või peame oma andmeid optimeerima, et neid saaks ka muudes olukordades tõhusamalt rakendada.

👨‍🏫🔬 Minust:

Professor Reinhard Heckel tegeleb masinõppe valdkonna uurimistööga. Ta tegeleb süvaõppe algoritmide ja teoreetiliste aluste väljatöötamisega. Üks tema töö fookusi on meditsiiniline pilditöötlus. Samuti arendab ta DNA-andmete salvestamise lahendusi ja uurib DNA kasutamist digitaalse infotehnoloogiana.

Ta on ka Müncheni Andmeteaduse Instituudi ja Müncheni Masinõppe Keskuse liige.

☑️ tööstusekspert, siin oma Xpert.digital tööstuskeskus üle 2500 spetsialisti panuse

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus