Dane są kluczowym elementem generatywnej sztucznej inteligencji - O znaczeniu danych dla sztucznej inteligencji

🌐📊 Znaczenie danych dla generatywnej AI

Dane stanowią podstawę nowoczesnej technologii i odgrywają kluczową rolę w rozwoju i działaniu generatywnej sztucznej inteligencji. Generatywna sztuczna inteligencja, zwana także sztuczną inteligencją, zdolna do tworzenia treści (takich jak tekst, obrazy, muzyka, a nawet filmy), to obecnie jeden z najbardziej innowacyjnych i dynamicznych obszarów rozwoju technologicznego. Ale co umożliwia taki rozwój? Odpowiedź jest prosta: dane.

📈💡 Dane: serce generatywnej sztucznej inteligencji

Pod wieloma względami dane stanowią serce generatywnej sztucznej inteligencji. Bez dużej ilości danych wysokiej jakości algorytmy obsługujące te systemy nie byłyby w stanie się uczyć ani ewoluować. Rodzaj i jakość danych wykorzystywanych do uczenia tych modeli w dużej mierze determinuje ich zdolność do tworzenia kreatywnych i użytecznych wyników.

Aby zrozumieć, dlaczego dane są tak ważne, musimy przyjrzeć się procesowi działania generatywnych systemów sztucznej inteligencji. Systemy te są szkolone przy użyciu uczenia maszynowego, w szczególności głębokiego uczenia się. Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego oparty na sztucznych sieciach neuronowych, które naśladują sposób działania ludzkiego mózgu. Sieci te otrzymują ogromne ilości danych, na podstawie których mogą rozpoznawać i uczyć się wzorców i powiązań.

📝📚 Tworzenie tekstu poprzez generatywną sztuczną inteligencję: prosty przykład

Prostym przykładem jest tworzenie tekstu przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji. Jeśli sztuczna inteligencja ma być w stanie pisać przekonujące teksty, musi najpierw przeanalizować ogromną ilość danych językowych. Te analizy danych umożliwiają sztucznej inteligencji zrozumienie i odtworzenie struktury, gramatyki, semantyki i środków stylistycznych ludzkiego języka. Im bardziej zróżnicowane i obszerne są dane, tym lepiej sztuczna inteligencja może zrozumieć i odtworzyć różne style i niuanse językowe.

🧹🏗️ Jakość i przygotowanie danych

Ale nie chodzi tylko o ilość danych, kluczowa jest także ich jakość. Dane wysokiej jakości są czyste, dobrze dobrane i reprezentatywne dla tego, czego sztuczna inteligencja ma się nauczyć. Na przykład nieprzydatne byłoby uczenie tekstowej sztucznej inteligencji przy użyciu danych, które w większości zawierają błędne lub nieprawidłowe informacje. Równie ważne jest zapewnienie, że dane są wolne od stronniczości. Błąd w danych szkoleniowych może spowodować, że sztuczna inteligencja będzie generować stronnicze lub niedokładne wyniki, co może być problematyczne w wielu przypadkach użycia, szczególnie we wrażliwych obszarach, takich jak opieka zdrowotna czy wymiar sprawiedliwości.

Kolejnym ważnym aspektem jest różnorodność danych. Generatywna sztuczna inteligencja korzysta z szerokiej gamy źródeł danych. Gwarantuje to, że modele będą bardziej uniwersalne i będą w stanie reagować na różne konteksty i przypadki użycia. Na przykład podczas uczenia generatywnego modelu produkcji tekstu dane powinny pochodzić z różnych gatunków, stylów i epok. Daje to sztucznej inteligencji zdolność rozumienia i generowania szerokiej gamy pisowni i formatów.

Oprócz znaczenia samych danych, istotny jest także proces ich przygotowania. Dane często wymagają przetworzenia przed szkoleniem sztucznej inteligencji, aby zmaksymalizować jej użyteczność. Obejmuje to zadania takie jak czyszczenie danych, usuwanie duplikatów, poprawianie błędów i normalizowanie danych. Starannie przeprowadzony proces przygotowania danych znacznie poprawia wydajność modelu AI.

🖼️🖥️ Generowanie obrazu poprzez generatywną sztuczną inteligencję

Ważnym obszarem, w którym szczególnie widoczna jest generatywna sztuczna inteligencja i znaczenie danych, jest generowanie obrazu. Techniki takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) zrewolucjonizowały tradycyjne metody generowania obrazów. Sieci GAN składają się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Generator tworzy obrazy, a dyskryminator ocenia, czy te obrazy są prawdziwe (ze zbioru danych szkoleniowych), czy wygenerowane (przez generator). Dzięki tej konkurencji generator stale się udoskonala, aż będzie w stanie generować zwodniczo prawdziwe obrazy. Również w tym przypadku niezbędne są obszerne i różnorodne dane obrazu, aby generator mógł tworzyć realistyczne i szczegółowe obrazy.

🎶🎼 Kompozycja muzyki i generatywna sztuczna inteligencja

Znaczenie danych rozciąga się również na sferę muzyki. Generacyjne AI muzyczne korzystają z dużych baz danych utworów muzycznych w celu poznania struktur i wzorców charakterystycznych dla poszczególnych stylów muzycznych. Dzięki tym danym sztuczna inteligencja może komponować nowe utwory muzyczne stylistycznie podobne do dzieł ludzkich kompozytorów. Otwiera to ekscytujące możliwości w branży muzycznej, na przykład w zakresie opracowywania nowych kompozycji lub spersonalizowanej produkcji muzycznej.

📽️🎬 Produkcja wideo i generatywna sztuczna inteligencja

Dane mają także nieocenioną wartość w produkcji wideo. Modele generatywne są w stanie tworzyć filmy, które wyglądają realistycznie i są innowacyjne. Te AI można wykorzystać do tworzenia efektów specjalnych w filmach lub do tworzenia nowych scen do gier wideo. Dane bazowe mogą składać się z milionów klipów wideo zawierających różne sceny, perspektywy i wzorce ruchu.

🎨🖌️Sztuka i generatywna sztuczna inteligencja

Kolejnym obszarem, który czerpie korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji i znaczenia danych, jest sztuka. Artystyczne modele AI tworzą wspaniałe dzieła sztuki, inspirowane mistrzami z przeszłości lub wprowadzają zupełnie nowe style artystyczne. Systemy te są szkolone na zbiorach danych zawierających dzieła różnych artystów i epok, aby uchwycić szeroką gamę stylów i technik artystycznych.

🔒🌍Etyka i ochrona danych

Etyka odgrywa również ważną rolę, jeśli chodzi o dane i generatywną sztuczną inteligencję. Ponieważ modele często wykorzystują duże ilości danych osobowych lub wrażliwych, należy wziąć pod uwagę kwestie prywatności. Ważne jest, aby dane były wykorzystywane uczciwie i przejrzyście oraz aby chronić prywatność osób fizycznych. Firmy i instytucje badawcze muszą zadbać o to, aby postępować odpowiedzialnie z danymi i aby opracowywane przez nie systemy sztucznej inteligencji spełniały standardy etyczne.

Podsumowując, dane są kluczowym elementem rozwoju i sukcesu generatywnej sztucznej inteligencji. Są nie tylko surowcem, z którego te systemy czerpią swoją wiedzę, ale także kluczem do osiągnięcia ich pełnego potencjału w różnorodnych obszarach zastosowań. Dzięki starannemu gromadzeniu, przetwarzaniu i wykorzystywaniu danych możemy zapewnić, że generatywne systemy sztucznej inteligencji będą nie tylko wydajniejsze i bardziej elastyczne, ale także etyczne i bezpieczne. Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji jest wciąż na wczesnym etapie, a rola danych nadal będzie kluczowa.

📣 Podobne tematy

•  📊 Istota danych dla generatywnej AI
• 📈 Jakość i różnorodność danych: klucz do sukcesu AI
• 🎨 Sztuczna kreatywność: generatywna sztuczna inteligencja w sztuce i projektowaniu
• 📝 Tworzenie tekstu w oparciu o dane za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji
• 🎬 Rewolucja w produkcji wideo dzięki generatywnej AI
• 🎶 Generatywna sztuczna inteligencja komponuje: Przyszłość muzyki
• 🧐 Względy etyczne w wykorzystaniu danych na potrzeby AI
• 👾 Generacyjne sieci przeciwnika: od kodu do sztuki
• 🧠 Głębokie uczenie się i znaczenie wysokiej jakości danych
• 🔍 Proces przygotowania danych dla generatywnej AI

#️⃣ Hashtagi: #Dane #GenerativeAI #Ethics #Copywriting #Kreatywność

📊💻 Dane stanowią podstawę AI. Do szkolenia wykorzystywane są ogólnodostępne dane z Internetu, które są mocno filtrowane.

• Podczas treningu trudno uniknąć zniekształceń. Modele starają się zatem udzielić zrównoważonych odpowiedzi i uniknąć problematycznych terminów.
• Dokładność modeli sztucznej inteligencji różni się w zależności od zastosowania, a każdy szczegół ma znaczenie m.in. przy diagnozowaniu chorób.
• Ochrona i przenoszenie danych stanowią wyzwania w kontekście medycznym.

Nasze dane są obecnie gromadzone wszędzie w Internecie i służą również do uczenia dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Ale w jaki sposób szkoli się sztuczną inteligencję (AI), w jaki sposób zapewnia się, że w modelach nie pojawią się zniekształcenia, tak zwane uprzedzenia, i jak zapewnia się ochronę danych? Odpowiedzi na te pytania udziela Reinhard Heckel, profesor uczenia maszynowego na Politechnice Monachium (TUM). Zajmuje się badaniami dużych modeli językowych i metod obrazowania w medycynie.

🔍🤖 Jaką rolę odgrywają dane w szkoleniu systemów AI?

Systemy AI wykorzystują dane jako przykłady szkoleniowe. Modele wielkojęzyczne, takie jak ChatGPT, mogą odpowiadać tylko na pytania dotyczące tematów, w zakresie których zostali przeszkoleni.

Większość informacji wykorzystywanych w ogólnych modelach języka do uczenia to dane ogólnodostępne w Internecie. Im więcej danych szkoleniowych zawiera pytanie, tym lepsze wyniki. Na przykład, jeśli istnieje wiele dobrych tekstów opisujących powiązania w matematyce dla sztucznej inteligencji, która ma pomóc w zadaniach matematycznych, dane szkoleniowe będą odpowiednio dobre. Jednocześnie przy wyborze danych występuje obecnie dużo filtrowania. Z dużej masy danych zbierane są tylko dobre dane i wykorzystywane do szkolenia.

📉🧠 W jaki sposób podczas selekcji danych zapobiega się tworzeniu przez sztuczną inteligencję np. rasistowskich lub seksistowskich stereotypów, tzw. uprzedzeń?

Bardzo trudno jest wypracować metodę, która nie odwoływałaby się do klasycznych stereotypów, a jednocześnie była bezstronna i uczciwa. Jeśli na przykład chcesz zapobiec zniekształceniu wyników ze względu na kolor skóry, jest to stosunkowo łatwe. Jeśli jednak do koloru skóry dodamy także płeć, mogą pojawić się sytuacje, w których model nie będzie już w stanie działać całkowicie bezstronnie, biorąc jednocześnie pod uwagę kolor skóry i płeć.

Dlatego większość modeli językowych stara się dać wyważoną odpowiedź na przykład na pytania polityczne i naświetlić wiele perspektyw. W przypadku szkoleń opartych na treściach medialnych preferowane są media spełniające kryteria jakości dziennikarskiej. Ponadto podczas filtrowania danych zwraca się uwagę, aby nie używać określonych słów, na przykład rasistowskich lub seksistowskich.

🌐📚 W niektórych językach treści w Internecie jest dużo, w innych jest ich znacznie mniej. Jak to wpływa na jakość wyników?

Większość internetu jest w języku angielskim. Dzięki temu modele wielkojęzyczne najlepiej sprawdzają się w języku angielskim. Ale jest też dużo treści w języku niemieckim. Jednak w przypadku języków, które nie są tak dobrze znane i dla których nie ma zbyt wielu tekstów, danych szkoleniowych jest mniej i przez to modele działają gorzej.

Łatwo można zaobserwować, jak dobrze modele językowe można stosować w niektórych językach, ponieważ podlegają one tak zwanym prawom skalowania. Testuje to, czy model języka jest w stanie przewidzieć następne słowo. Im więcej danych uczących, tym lepszy staje się model. Ale nie tylko będzie lepiej, ale będzie też w przewidywalny sposób lepiej. Można to łatwo przedstawić za pomocą równania matematycznego.

💉👨‍⚕️ Jak dokładna musi być sztuczna inteligencja w praktyce?

Zależy to w dużej mierze od odpowiedniego obszaru zastosowania. Na przykład w przypadku zdjęć poddawanych postprocessingowi przy użyciu sztucznej inteligencji nie ma znaczenia, czy każdy włos znajduje się na końcu we właściwym miejscu. Często wystarczy, jeśli zdjęcie ostatecznie wygląda dobrze. Nawet w przypadku modeli wielkojęzykowych ważne jest, aby dobrze odpowiedzieć na pytania; to, czy brakuje szczegółów, czy są one nieprawidłowe, nie zawsze jest kluczowe. Oprócz modeli językowych zajmuję się również badaniami w obszarze przetwarzania obrazu medycznego. Bardzo ważne jest tutaj, aby każdy szczegół tworzonego obrazu był poprawny. Jeśli do diagnozy wykorzystuję sztuczną inteligencję, musi ona być absolutnie poprawna.

🛡️📋 O braku ochrony danych często mówi się w kontekście sztucznej inteligencji. W jaki sposób zapewnia się ochronę danych osobowych, zwłaszcza w kontekście medycznym?

Większość aplikacji medycznych wykorzystuje anonimowe dane pacjentów. Prawdziwe niebezpieczeństwo polega obecnie na tym, że w niektórych sytuacjach nadal można wyciągnąć wnioski z danych. Na przykład skany MRI lub CT często można wykorzystać do ustalenia wieku lub płci. Zatem w danych znajdują się pewne informacje, które są faktycznie anonimowe. W tym przypadku ważne jest zapewnienie pacjentom wystarczających informacji.

⚠️📊 Jakie inne trudności pojawiają się podczas szkolenia AI w kontekście medycznym?

Główną trudnością jest gromadzenie danych odzwierciedlających wiele różnych sytuacji i scenariuszy. Sztuczna inteligencja działa najlepiej, gdy dane, do których jest stosowana, są podobne do danych szkoleniowych. Dane różnią się jednak w zależności od szpitala, na przykład pod względem składu pacjentów lub sprzętu generującego dane. Istnieją dwie możliwości rozwiązania problemu: albo uda nam się ulepszyć algorytmy, albo będziemy musieli zoptymalizować nasze dane, aby można je było lepiej zastosować w innych sytuacjach.

👨‍🏫🔬 O osobie:

Prof. Reinhard Heckel prowadzi badania z zakresu uczenia maszynowego. Zajmuje się rozwojem algorytmów i podstaw teoretycznych głębokiego uczenia się. Jednym z nich jest przetwarzanie obrazu medycznego. Zajmuje się także rozwojem systemów przechowywania danych DNA i pracuje nad wykorzystaniem DNA jako cyfrowej technologii informacyjnej.

Jest także członkiem monachijskiego Instytutu Data Science i monachijskiego Centrum Uczenia Maszynowego.

☑️ Ekspert branżowy, tutaj z własnym centrum branżowym Xpert.Digital z ponad 2500 artykułami specjalistycznymi

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus