Az adat a generatív mesterséges intelligencia kulcsfontosságú összetevője – Az adatok fontosságáról a mesterséges intelligencia számára

🌐📊 Az adatok fontossága a generatív mesterséges intelligencia számára

Az adat a modern technológia gerincét alkotja, és kulcsszerepet játszik a generatív mesterséges intelligencia fejlesztésében és működésében. A generatív MI, más néven mesterséges intelligencia, amely képes tartalom (például szöveg, kép, zene és akár videók) létrehozására, jelenleg a technológiai fejlődés egyik leginnovatívabb és legdinamikusabb területe. De mi teszi lehetővé ezt a fejlődést? A válasz egyszerű: az adat.

📈💡 Adatok: A generatív mesterséges intelligencia lelke

Az adat sok szempontból a generatív mesterséges intelligencia lelke. Hatalmas mennyiségű, kiváló minőségű adat nélkül az ezeket a rendszereket működtető algoritmusok nem tudnának tanulni vagy fejlődni. Az ezen modellek betanításához használt adatok típusa és minősége jelentősen meghatározza a kreatív és hasznos eredmények előállításának képességét.

Ahhoz, hogy megértsük, miért olyan fontosak az adatok, meg kell vizsgálnunk, hogyan működnek a generatív mesterséges intelligencia rendszerek. Ezeket a rendszereket gépi tanulással, konkrétan mélytanulással képezik ki. A mélytanulás a gépi tanulás egy olyan részhalmaza, amely az emberi agy működését modellező mesterséges neurális hálózatokra támaszkodik. Ezek a hálózatok hatalmas mennyiségű adatot kapnak, amelyből mintákat és kapcsolatokat tudnak azonosítani, és tanulni tudnak.

📝📚 Szöveg létrehozása generatív mesterséges intelligenciával: Egy egyszerű példa

Egy egyszerű példa erre a generatív mesterséges intelligencia segítségével történő szöveggenerálás. Ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia meggyőző szövegeket tudjon írni, először hatalmas mennyiségű nyelvi adatot kell elemeznie. Ez az adatelemzés lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy megértse és reprodukálja az emberi nyelv szerkezetét, nyelvtanát, szemantikáját és stilisztikai eszközeit. Minél változatosabbak és átfogóbbak az adatok, annál jobban képes a mesterséges intelligencia megérteni és reprodukálni a különböző nyelvi stílusokat és árnyalatokat.

🧹🏗️ Adatminőség és -előkészítés

De nem csak az adatok mennyiségéről van szó; a minőség is kulcsfontosságú. A kiváló minőségű adatok tiszták, jól karbantartottak és reprezentatívak arra vonatkozóan, amit a mesterséges intelligencia (MI) hivatott megtanulni. Például kevés haszna lenne egy szövegalapú MI-t túlnyomórészt hibás vagy helytelen információkat tartalmazó adatokkal betanítani. Ugyanilyen fontos annak biztosítása, hogy az adatok mentesek legyenek az elfogultságtól. A betanítási adatokban lévő elfogultság ahhoz vezethet, hogy a MI elfogult vagy pontatlan eredményeket produkál, ami számos felhasználási esetben problémás lehet, különösen olyan érzékeny területeken, mint az egészségügy vagy az igazságszolgáltatás.

Egy másik fontos szempont az adatok sokfélesége. A generatív mesterséges intelligencia az adatforrások széles skálájából profitál. Ez biztosítja, hogy a modellek általánosabban alkalmazhatók legyenek, és képesek legyenek reagálni a különféle kontextusokra és használati esetekre. Például egy szövegkészítésre szolgáló generatív modell betanításakor az adatoknak különböző műfajokból, stílusokból és korszakokból kell származniuk. Ez lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy a legkülönfélébb írásstílusokat és formátumokat megértse és generálja.

Maguk az adatok fontossága mellett az adat-előkészítési folyamat is kulcsfontosságú. Az adatokat gyakran fel kell dolgozni a mesterséges intelligencia betanítása előtt, hogy maximalizálják hasznosságukat. Ez olyan feladatokat foglal magában, mint az adatok tisztítása, a duplikátumok eltávolítása, a hibák javítása és az adatok normalizálása. A gondosan végrehajtott adat-előkészítési folyamat jelentősen javítja a mesterséges intelligencia modell teljesítményét.

🖼️🖥️ Képgenerálás generatív mesterséges intelligenciával

Az egyik fontos terület, ahol a generatív mesterséges intelligencia és az adatok fontossága különösen nyilvánvalóvá válik, a képgenerálás. Az olyan technikák, mint a Generatív Versengő Hálózatok (GAN), forradalmasították a hagyományos képgenerálási módszereket. A GAN-ok két egymással versengő neurális hálózatból állnak: egy generátorból és egy diszkriminátorból. A generátor képeket hoz létre, a diszkriminátor pedig kiértékeli, hogy ezek a képek valósak-e (egy betanító adatkészletből) vagy generáltak-e (a generátor által). Ezen verseny révén a generátor folyamatosan fejlődik, amíg megtévesztően valósághű képeket nem tud előállítani. Itt is kiterjedt és változatos képadatokra van szükség ahhoz, hogy a generátor valósághű és rendkívül részletes képeket tudjon létrehozni.

🎶🎼 Zeneszerzés és generatív mesterséges intelligencia

Az adatok fontossága kiterjed a zene területére is. A generatív zenei mesterséges intelligenciák (MI-k) hatalmas zenei adatbázisokat használnak fel, hogy megtanulják az egyes zenei stílusokra jellemző struktúrákat és mintákat. Ezen adatok segítségével a MI-k új zeneműveket komponálhatnak, amelyek stílusosan hasonlítanak az emberi zeneszerzők műveire. Ez izgalmas lehetőségeket nyit meg a zeneiparban, például új kompozíciók fejlesztésében vagy személyre szabott zenei produkcióban.

📽️🎬 Videógyártás és generatív mesterséges intelligencia

Az adatok felbecsülhetetlen értékűek a videógyártásban is. A generatív modellek képesek realisztikus és innovatív videók létrehozására. Ezek a mesterséges intelligencia rendszerek speciális effektek generálására használhatók filmekhez, vagy új jelenetek létrehozására videojátékokhoz. Az alapul szolgáló adatok több millió videoklipből állhatnak, amelyek különböző jeleneteket, perspektívákat és mozgásmintákat tartalmaznak.

🎨🖌️ Művészet és generatív mesterséges intelligencia

Egy másik terület, amely profitál a generatív mesterséges intelligenciából és az adatok fontosságából, a művészet. A művészi MI-modellek lenyűgöző műalkotásokat hoznak létre, amelyeket a múlt mesterei ihlettek, vagy teljesen új művészeti stílusokat vezetnek be. Ezeket a rendszereket különböző művészek és korszakok alkotásait tartalmazó adatkészleteken képezik ki, hogy a művészi stílusok és technikák széles skáláját rögzítsék.

🔒🌍 Etika és adatvédelem

Az etika szintén kulcsfontosságú szerepet játszik az adatok és a generatív mesterséges intelligencia tekintetében. Mivel ezek a modellek gyakran nagy mennyiségű személyes vagy érzékeny adatot használnak, az adatvédelmi aggályokat figyelembe kell venni. Alapvető fontosságú, hogy az adatokat tisztességesen és átláthatóan használják fel, és hogy az egyének magánélete védve legyen. A vállalatoknak és a kutatóintézeteknek biztosítaniuk kell, hogy felelősségteljesen kezelik az adatokat, és hogy az általuk fejlesztett mesterséges intelligenciarendszerek megfeleljenek az etikai normáknak.

Összefoglalva, az adat a generatív mesterséges intelligencia fejlesztésének és sikerének kulcsfontosságú eleme. Nemcsak az a nyersanyag, amelyből ezek a rendszerek a tudásukat merítik, hanem a kulcs is ahhoz, hogy teljes potenciáljukat kiaknázhassák az alkalmazások széles körében. A gondos adatgyűjtés, -feldolgozás és -felhasználás biztosítja, hogy a generatív mesterséges intelligencia rendszerek ne csak erősebbek és rugalmasabbak legyenek, hanem etikailag is megalapozottak és biztonságosak. A generatív mesterséges intelligencia fejlődése még korai szakaszban van, és az adatok szerepe továbbra is központi fontosságú lesz.

📣 Hasonló témák

•  📊 Az adatok lényege a generatív mesterséges intelligencia számára
• 📈 Adatminőség és -diverzitás: A mesterséges intelligencia sikerének kulcsa
• 🎨 Mesterséges kreativitás: Generatív MI a művészetben és a designban
• 📝 Adatvezérelt szövegkészítés generatív mesterséges intelligenciával
• 🎬 Forradalom a videógyártásban a generatív mesterséges intelligenciának köszönhetően
• 🎶 Generatív mesterséges intelligencia komponál: A zene jövője
• 🧐 Etikai megfontolások az adatok mesterséges intelligencia általi felhasználásában
• 👾 Generatív Versengő Hálózatok: A Kódtól a Művészetig
• 🧠 A mélytanulás és a kiváló minőségű adatok fontossága
• 🔍 A generatív mesterséges intelligencia adat-előkészítési folyamata

#️⃣ Hashtagek: #Adatok #GeneratívMesterségesIntelligencia #Etika #Szövegalkotás #Kreativitás

Reinhard Heckel, a gépi tanulás professzora – Kép: Astrid Eckert / TUM

📊💻 Az adatok alkotják a mesterséges intelligencia alapját. A képzéshez az internetről szabadon elérhető, erősen szűrt adatokat használnak.

• A betanítás során nehéz elkerülni az elfogultságot. Ezért a modellek kiegyensúlyozott válaszokat próbálnak adni és kerülik a problémás kifejezéseket.
• A mesterséges intelligencia modellek pontossága az alkalmazási területtől függően változik, és minden részlet releváns többek között a betegségek diagnosztizálásában.
• Az adatvédelem és az adathordozhatóság kihívást jelent az orvosi környezetben.

Az adatainkat ma már mindenhol gyűjtik az interneten, és nagy nyelvi modellek, például a ChatGPT betanítására is felhasználják. De hogyan is történik a mesterséges intelligencia (MI) betanítása, hogyan biztosítják, hogy ne keletkezzenek torzítások, úgynevezett elfogultságok a modellekben, és hogyan tartják tiszteletben az adatvédelmet? Reinhard Heckel, a Müncheni Műszaki Egyetem (TUM) gépi tanulás professzora választ ad ezekre a kérdésekre. Kutatása a nagy nyelvi modellekre és az orvosi képalkotó technikákra összpontosít.

🔍🤖 Milyen szerepet játszanak az adatok a mesterséges intelligencia rendszerek betanításában?

A mesterséges intelligencia rendszerek adatokat használnak betanítási példaként. A nagy nyelvi modellek, mint például a ChatGPT, csak olyan témákban tudnak kérdésekre válaszolni, amelyekre betanították őket.

Az általános nyelvi modellek betanításához használt információk nagy része ingyenesen elérhető online. Minél több betanítási adat áll rendelkezésre egy adott kérdéshez, annál jobbak az eredmények. Például, ha sok kiváló minőségű szöveg ír le matematikai fogalmakat egy matematikai problémák megoldására tervezett mesterséges intelligencia számára, akkor a betanítási adatok is ennek megfelelően jók lesznek. A jelenlegi adatkiválasztás azonban nagyon szigorú szűrést igényel. A rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adatból csak a kiváló minőségű adatokat gyűjtik össze és használják fel a betanításhoz.

📉🧠 Hogyan biztosítják, hogy a mesterséges intelligencia ne hozzon létre például rasszista vagy szexista sztereotípiákat, úgynevezett elfogultságokat az adatok kiválasztásakor?

Nagyon nehéz olyan módszert kidolgozni, amely nem a klasszikus sztereotípiákra támaszkodik, és pártatlanul és tisztességesen működik. Például viszonylag könnyű megakadályozni az eredmények bőrszín miatti torzulását. Ha azonban a nem is szerepet játszik, olyan helyzetek adódhatnak, amikor a modell már nem tud teljesen pártatlanul működni egyszerre a bőrszín és a nem tekintetében.

A legtöbb nyelvi modell ezért például politikai kérdésekre próbál kiegyensúlyozott válaszokat adni, és több perspektívát megvilágítani. A médiatartalmakon alapuló képzés során előnyben részesítik azokat a médiumokat, amelyek megfelelnek az újságírói minőségi kritériumoknak. Továbbá az adatok szűrésekor ügyelnek arra, hogy bizonyos szavak, például a rasszista vagy szexista szavak ne jelenjenek meg.

🌐📚 Néhány nyelven sok online tartalom található, míg másokon lényegesen kevesebb. Hogyan befolyásolja ez az eredmények minőségét?

Az internet nagy része angol nyelvű. Ezért a nagy nyelvi modellek angolul teljesítenek a legjobban. Ugyanakkor németül is rengeteg tartalom érhető el. A ritkábban használt és kevesebb szöveggel rendelkező nyelvekhez kevesebb betanítási adat áll rendelkezésre, következésképpen a modellek rosszabbul teljesítenek.

Azt, hogy a nyelvi modellek mennyire jól használhatók adott nyelvekben, könnyen megfigyelhetjük, mivel úgynevezett skálázási törvényeket követnek. Ez azt jelenti, hogy egy nyelvi modell képes-e megjósolni a következő szót. Minél több tanulóadat áll rendelkezésre, annál jobb lesz a modell. De nem csak folyamatosan javul; a javulása előre is jelezhető. Ez hatékonyan ábrázolható egy matematikai egyenlettel.

💉👨‍⚕️ Mennyire kell pontosnak lennie a mesterséges intelligenciának a gyakorlatban?

Ez nagyban függ az adott alkalmazástól. Például a mesterséges intelligenciával utómunkált fényképeknél nem számít, hogy minden egyes hajszál a helyén van-e. Gyakran elég, ha a végső kép jól néz ki. Hasonlóképpen, a nagy nyelvi modelleknél fontos, hogy a kérdésekre helyesen válaszoljunk; az, hogy hiányoznak vagy helytelenek-e a részletek, nem mindig döntő fontosságú. A nyelvi modellek mellett az orvosi képfeldolgozás területén is kutatok. Itt elengedhetetlen, hogy a generált kép minden egyes részlete pontos legyen. Ha diagnózisokhoz használok mesterséges intelligenciát, annak abszolút helyesnek kell lennie.

🛡️📋 Az adatvédelem hiányát gyakran tárgyalják a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. Hogyan biztosítható a személyes adatok védelme, különösen orvosi környezetben?

A legtöbb orvosi alkalmazás anonimizált betegadatokat használ. Az igazi veszély abban rejlik, hogy vannak olyan helyzetek, amikor ezekből az adatokból továbbra is levonhatók következtetések. Például az életkor vagy a nem gyakran meghatározható MRI- vagy CT-vizsgálatokból. Tehát az adatokban látszólag anonimizált információk is találhatók. Ezért kulcsfontosságú, hogy a betegeket megfelelően tájékoztassuk erről.

⚠️📊 Milyen egyéb nehézségek merülnek fel a mesterséges intelligencia orvosi környezetben történő betanítása során?

Az egyik fő kihívás az olyan adatok gyűjtése, amelyek a legkülönbözőbb helyzeteket és forgatókönyveket tükrözik. A mesterséges intelligencia akkor működik a legjobban, ha az alkalmazott adatok hasonlóak a betanítási adatokhoz. Az adatok azonban kórházanként eltérőek, például a betegek összetétele vagy az adatok előállításához használt berendezések tekintetében. A probléma megoldására két lehetőség van: vagy sikerül fejlesztenünk az algoritmusokat, vagy optimalizálnunk kell az adatainkat, hogy azok hatékonyabban alkalmazhatók legyenek más helyzetekben.

👨‍🏫🔬 Rólam:

Reinhard Heckel professzor a gépi tanulás területén végez kutatásokat. Algoritmusok és a mélytanulás elméleti alapjainak fejlesztésén dolgozik. Munkájának egyik fókusza az orvosi képfeldolgozás. Emellett DNS-adattárolási megoldásokat fejleszt, és a DNS digitális információtechnológiaként való felhasználását vizsgálja.

Tagja a Müncheni Adattudományi Intézetnek és a Müncheni Gépi Tanulási Központnak is.

☑️ Iparági szakértő, itt a saját Xpert.Digital ipari központjával, több mint 2500 szakcikkel

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus