Дані є ключовим компонентом генеративного ШІ – Про важливість даних для ШІ

🌐📊 Важливість даних для генеративного штучного інтелекту

Дані є основою сучасних технологій і відіграють вирішальну роль у розвитку та функціонуванні генеративного ШІ. Генеративний ШІ, також відомий як штучний інтелект, здатний створювати контент (наприклад, текст, зображення, музику та навіть відео), наразі є однією з найбільш інноваційних та динамічних галузей технологічного розвитку. Але що робить цей розвиток можливим? Відповідь проста: дані.

📈💡 Дані: серце генеративного штучного інтелекту

Дані багато в чому є серцем генеративного штучного інтелекту. Без величезної кількості високоякісних даних алгоритми, що живлять ці системи, не змогли б навчатися чи розвиватися. Тип і якість даних, що використовуються для навчання цих моделей, значною мірою визначають їхню здатність давати креативні та корисні результати.

Щоб зрозуміти, чому дані такі важливі, нам потрібно розглянути, як працюють генеративні системи штучного інтелекту. Ці системи навчаються за допомогою машинного навчання, зокрема глибокого навчання. Глибоке навчання – це підмножина машинного навчання, яка спирається на штучні нейронні мережі, змодельовані за принципом роботи людського мозку. Ці мережі отримують величезні обсяги даних, з яких вони можуть виявляти закономірності та взаємозв'язки та навчатися.

📝📚 Створення тексту за допомогою генеративного штучного інтелекту: простий приклад

Простим прикладом є генерація тексту за допомогою генеративного штучного інтелекту. Щоб штучний інтелект міг писати захопливі тексти, він повинен спочатку проаналізувати величезну кількість лінгвістичних даних. Цей аналіз даних дозволяє штучному інтелекту розуміти та відтворювати структуру, граматику, семантику та стилістичні прийоми людської мови. Чим різноманітніші та повніші дані, тим краще штучний інтелект може розуміти та відтворювати різні мовні стилі та нюанси.

🧹🏗️ Якість та підготовка даних

Але справа не лише в кількості даних; якість також має вирішальне значення. Високоякісні дані є чистими, добре збереженими та репрезентативними для того, що має вивчати ШІ. Наприклад, було б мало сенсу навчати текстовий ШІ даними, що містять переважно помилкову або невірну інформацію. Не менш важливо забезпечити відсутність упередженості в даних. Упередженість у навчальних даних може призвести до того, що ШІ даватиме упереджені або неточні результати, що може бути проблематичним у багатьох випадках використання, особливо в делікатних сферах, таких як охорона здоров'я чи юстиція.

Ще одним важливим аспектом є різноманітність даних. Генеративний ШІ використовує широкий спектр джерел даних. Це гарантує, що моделі є більш загальноприйнятими та здатні реагувати на різноманітні контексти та випадки використання. Наприклад, під час навчання генеративної моделі для створення тексту дані повинні надходити з різних жанрів, стилів та епох. Це дає ШІ можливість розуміти та генерувати широкий спектр стилів та форматів письма.

Окрім важливості самих даних, вирішальним також є процес підготовки даних. Дані часто потребують обробки перед навчанням ШІ, щоб максимізувати їхню корисність. Це включає такі завдання, як очищення даних, видалення дублікатів, виправлення помилок та нормалізація даних. Ретельно виконаний процес підготовки даних значно покращує продуктивність моделі ШІ.

🖼️🖥️ Генерація зображень за допомогою генеративного штучного інтелекту

Однією з важливих галузей, де генеративний штучний інтелект та важливість даних стають особливо очевидними, є генерація зображень. Такі методи, як генеративно-змагальні мережі (GAN), революціонізували традиційні методи генерації зображень. GAN складаються з двох конкуруючих нейронних мереж: генератора та дискримінатора. Генератор створює зображення, а дискримінатор оцінює, чи є ці зображення реальними (з навчального набору даних) чи згенерованими (генератором). Завдяки цій конкуренції генератор постійно вдосконалюється, доки не зможе створювати оманливо реалістичні зображення. Тут також необхідні великі та різноманітні дані зображень, щоб генератор міг створювати реалістичні та дуже деталізовані зображення.

🎶🎼 Музична композиція та генеративний штучний інтелект

Важливість даних поширюється і на сферу музики. Генеративні музичні штучні інтелекти використовують великі бази даних музичних творів для вивчення структур і патернів, характерних для певних музичних стилів. За допомогою цих даних штучні інтелекти можуть створювати нові музичні твори, стилістично нагадуючи твори композиторів-людей. Це відкриває захопливі можливості в музичній індустрії, такі як розробка нових композицій або персоналізоване музичне виробництво.

📽️🎬 Відеовиробництво та генеративний штучний інтелект

Дані також безцінні у відеовиробництві. Генеративні моделі здатні створювати відео, які виглядають реалістично та інноваційно. Ці штучні інтелекти можна використовувати для створення спеціальних ефектів для фільмів або нових сцен для відеоігор. Базові дані можуть складатися з мільйонів відеокліпів, що містять різні сцени, перспективи та моделі руху.

🎨🖌️ Мистецтво та генеративний штучний інтелект

Ще однією сферою, яка виграє від генеративного штучного інтелекту та важливості даних, є мистецтво. Художні моделі штучного інтелекту створюють вражаючі витвори мистецтва, натхненні майстрами минулого або представляючи абсолютно нові художні стилі. Ці системи навчаються на наборах даних, що містять роботи різних художників та епох, щоб охопити широкий спектр художніх стилів і технік.

🔒🌍 Етика та захист даних

Етика також відіграє вирішальну роль, коли йдеться про дані та генеративний штучний інтелект. Оскільки ці моделі часто використовують великі обсяги персональних або конфіденційних даних, необхідно враховувати проблеми захисту даних. Вкрай важливо, щоб дані використовувалися справедливо та прозоро, а конфіденційність осіб була захищена. Компанії та дослідницькі установи повинні забезпечити відповідальне поводження з даними та відповідність систем штучного інтелекту, які вони розробляють, етичним стандартам.

На завершення, дані є вирішальним компонентом для розвитку та успіху генеративного ШІ. Це не лише сировина, з якої ці системи отримують свої знання, але й ключ до реалізації їхнього повного потенціалу в широкому спектрі застосувань. Ретельний збір, обробка та використання даних гарантують, що системи генеративного ШІ будуть не лише потужнішими та гнучкішими, але й етично обґрунтованими та безпечними. Шлях генеративного ШІ все ще перебуває на ранніх стадіях, і роль даних продовжуватиме мати центральне значення.

📣 Подібні теми

•  📊 Суть даних для генеративного ШІ
• 📈 Якість та різноманітність даних: ключ до успіху ШІ
• 🎨 Штучна креативність: генеративний штучний інтелект у мистецтві та дизайні
• 📝 Створення тексту на основі даних за допомогою генеративного штучного інтелекту
• 🎬 Революція у відеовиробництві завдяки генеративному штучному інтелекту
• 🎶 Генеративний ШІ створює музику: майбутнє музики
• 🧐 Етичні міркування щодо використання даних для ШІ
• 👾 Генеративно-змагальні мережі: від коду до мистецтва
• 🧠 Глибоке навчання та важливість високоякісних даних
• 🔍 Процес підготовки даних для генеративного ШІ

#️⃣ Хештеги: #Дані #ГенеративнийШІ #Етика #СтворенняТексту #Креативність

📊💻 Дані є основою для ШІ. Для навчання використовуються вільно доступні дані з Інтернету, які ретельно фільтруються.

• Під час навчання важко уникнути упередженостей. Тому моделі намагаються надати збалансовані відповіді та уникати проблемних термінів.
• Точність моделей штучного інтелекту залежить від сфери застосування, причому кожна деталь має значення, серед іншого, для діагностики захворювань.
• Захист даних та їх перенесення є проблемами в медичному контексті.

Наші дані зараз збираються повсюди в інтернеті, а також використовуються для навчання великих мовних моделей, таких як ChatGPT. Але як навчається штучний інтелект (ШІ), як гарантується відсутність спотворень, так званих упереджень, у моделях, і як дотримується захист даних? Відповіді на ці питання дає Райнхард Хеккель, професор машинного навчання в Технічному університеті Мюнхена (TUM). Його дослідження зосереджені на великих мовних моделях та методах медичної візуалізації.

🔍🤖 Яку роль відіграють дані в навчанні систем штучного інтелекту?

Системи штучного інтелекту використовують дані як навчальні приклади. Великі мовні моделі, такі як ChatGPT, можуть відповідати на запитання лише з тем, з яких вони пройшли навчання.

Більшість інформації, яка використовується для навчання моделей загальної мови, знаходиться у вільному доступі в Інтернеті. Чим більше навчальних даних доступно для певного питання, тим кращі результати. Наприклад, якщо є багато високоякісних текстів, що описують математичні концепції для штучного інтелекту, призначеного для допомоги в математичних задачах, навчальні дані будуть відповідно якісними. Однак поточний відбір даних передбачає дуже сувору фільтрацію. З величезної кількості доступних даних збираються та використовуються для навчання лише високоякісні дані.

📉🧠 Як гарантується, що ШІ не створює, наприклад, расистських чи сексистських стереотипів, так званих упереджень, під час відбору даних?

Дуже важко розробити метод, який не спирається на класичні стереотипи та працює неупереджено та справедливо. Наприклад, запобігти спотворенню результатів через колір шкіри відносно легко. Однак, коли також задіяна стать, можуть виникнути ситуації, коли модель більше не може працювати повністю неупереджено щодо кольору шкіри та статі одночасно.

Тому більшість мовних моделей намагаються надати збалансовані відповіді, наприклад, на політичні питання та висвітлити різні точки зору. Під час навчання на основі медіаконтенту перевага надається медіа-виданням, які відповідають критеріям журналістської якості. Крім того, під час фільтрації даних ретельно стежать за тим, щоб не з'являлися певні слова, такі як расистські чи сексистські.

🌐📚 Деякі мови мають багато онлайн-контенту, а інші — значно менше. Як це впливає на якість результатів?

Більшість інтернету англійською мовою. Тому моделі великими мовами найкраще працюють англійською мовою. Однак, також багато контенту доступно німецькою мовою. Для менш поширених мов, для яких менше текстів, менше навчальних даних, і, як наслідок, моделі працюють гірше.

Наскільки добре мовні моделі можна використовувати в конкретних мовах, легко спостерігати, оскільки вони відповідають так званим законам масштабування. Це включає перевірку того, чи здатна мовна модель передбачити наступне слово. Чим більше навчальних даних доступно, тим кращою стає модель. Але вона не просто постійно вдосконалюється; її вдосконалення також передбачуване. Це можна ефективно представити математичним рівнянням.

💉👨‍⚕️ Наскільки точним має бути ШІ на практиці?

Це багато в чому залежить від конкретного застосування. Наприклад, для фотографій, які обробляються за допомогою штучного інтелекту, не має значення, чи кожна волосина знаходиться на своєму місці. Часто достатньо, щоб кінцеве зображення виглядало добре. Так само, з великими мовними моделями важливо, щоб на питання відповідали правильно; не завжди критично важливо, чи відсутні деталі, чи вони неправильні. Окрім мовних моделей, я також проводжу дослідження в галузі обробки медичних зображень. Тут важливо, щоб кожна деталь згенерованого зображення була точною. Якщо я використовую штучний інтелект для діагностики, він має бути абсолютно правильним.

🛡️📋 Відсутність захисту даних часто обговорюється у зв'язку зі штучним інтелектом. Як можна забезпечити захист персональних даних, особливо в медичному контексті?

Більшість медичних програм використовують анонімізовані дані пацієнтів. Справжня небезпека полягає в тому, що існують ситуації, коли висновки все ще можна робити з цих даних. Наприклад, вік або стать часто можна визначити за допомогою МРТ або КТ. Отже, в даних міститься деяка, здавалося б, анонімізована інформація. Тому вкрай важливо належним чином інформувати пацієнтів про це.

⚠️📊 Які ще труднощі існують під час навчання ШІ в медичному контексті?

Основна проблема полягає у зборі даних, які відображають широкий спектр ситуацій та сценаріїв. Штучний інтелект працює найкраще, коли дані, до яких він застосовується, схожі на навчальні дані. Однак дані відрізняються від лікарні до лікарні, наприклад, з точки зору складу пацієнтів або обладнання, яке використовується для генерації даних. Щоб вирішити цю проблему, є два варіанти: або нам вдасться покращити алгоритми, або ми повинні оптимізувати наші дані, щоб їх можна було ефективніше застосовувати в інших ситуаціях.

👨‍🏫🔬 Про мене:

Професор Райнхард Хеккель проводить дослідження в галузі машинного навчання. Він працює над розробкою алгоритмів та теоретичних основ глибокого навчання. Одним із напрямків його роботи є обробка медичних зображень. Він також розробляє рішення для зберігання даних ДНК та досліджує використання ДНК як цифрової інформаційної технології.

Він також є членом Мюнхенського інституту науки про дані та Мюнхенського центру машинного навчання.

☑ Експерт з галузі, тут зі своїм власним промисловим центром Xpert.digital з понад 2500 спеціалізованих внесків

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus