داده های مصنوعی ایجاد سیستم های هوش مصنوعی دقیق با استفاده از مدل های ساخته شده

اعتبار تصویر:

iStock

داده های مصنوعی: ایجاد سیستم های هوش مصنوعی دقیق با استفاده از مدل های ساخته شده

برای ایجاد مدل‌های دقیق هوش مصنوعی (AI)، داده‌های شبیه‌سازی‌شده ایجاد شده توسط یک الگوریتم، کاربرد بیشتری دارد.

نویسنده:
نام نویسنده
آینده نگاری کوانتوم ران
ممکن است 4، 2022

خلاصه بینش

داده‌های مصنوعی، ابزار قدرتمندی که کاربردهای مختلفی از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا خرده‌فروشی دارد، در حال تغییر شکل دادن به روش‌های توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی است. با ایجاد امکان ایجاد مجموعه داده‌های متنوع و پیچیده بدون به خطر انداختن اطلاعات حساس، داده‌های مصنوعی باعث افزایش کارایی در صنایع، حفظ حریم خصوصی و کاهش هزینه‌ها می‌شود. با این حال، چالش هایی مانند سوء استفاده بالقوه در ایجاد رسانه های فریبنده، نگرانی های زیست محیطی مرتبط با مصرف انرژی، و تغییرات در پویایی بازار کار که نیاز به مدیریت دقیق دارد را نیز به همراه دارد.

زمینه داده مصنوعی

برای چندین دهه، داده های مصنوعی به اشکال مختلف وجود داشته است. ممکن است در بازی های رایانه ای مانند شبیه سازهای پرواز و در شبیه سازی های فیزیک که همه چیز را از اتم ها گرفته تا کهکشان ها را به تصویر می کشد، یافت شود. اکنون، داده های مصنوعی در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی برای حل چالش های هوش مصنوعی در دنیای واقعی استفاده می شود.

پیشرفت هوش مصنوعی همچنان با موانع اجرایی متعددی مواجه است. برای مثال، مجموعه‌های بزرگ داده‌ها برای ارائه یافته‌های قابل اعتماد، عاری از تعصب، و رعایت مقررات سختگیرانه‌تر حریم خصوصی داده‌ها مورد نیاز هستند. در میان این چالش ها، داده های حاشیه نویسی ایجاد شده توسط شبیه سازی ها یا برنامه های کامپیوتری به عنوان جایگزینی برای داده های واقعی ظاهر شده اند. این داده‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی، که به داده‌های مصنوعی معروف هستند، برای رفع نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و ریشه‌کن کردن تعصب حیاتی هستند، زیرا می‌توانند تنوع داده‌ها را که منعکس‌کننده دنیای واقعی هستند، تضمین کنند.

پزشکان از داده های مصنوعی، به عنوان مثال، در بخش تصاویر پزشکی برای آموزش سیستم های هوش مصنوعی و در عین حال حفظ محرمانه بودن بیمار استفاده می کنند. به عنوان مثال، شرکت مراقبت مجازی، Curai، از 400,000 مورد پزشکی مصنوعی برای آموزش یک الگوریتم تشخیص استفاده کرد. علاوه بر این، خرده‌فروشانی مانند Caper از شبیه‌سازی‌های سه بعدی برای ایجاد مجموعه داده مصنوعی از هزار عکس از پنج عکس محصول استفاده می‌کنند. بر اساس یک مطالعه گارتنر که در ژوئن 3 بر روی داده های مصنوعی متمرکز شد، بیشتر داده های مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی تا سال 2021 به طور مصنوعی توسط قوانین، استانداردهای آماری، شبیه سازی ها یا ابزارهای دیگر تولید خواهند شد.

تاثیر مخرب

داده های مصنوعی به حفظ حریم خصوصی و جلوگیری از نقض داده ها کمک می کند. به عنوان مثال، یک بیمارستان یا شرکت ممکن است داده‌های پزشکی مصنوعی با کیفیت بالا را برای آموزش یک سیستم تشخیص سرطان مبتنی بر هوش مصنوعی به توسعه‌دهنده ارائه دهد - داده‌هایی که به اندازه داده‌های دنیای واقعی پیچیده است که این سیستم قرار است تفسیر کند. به این ترتیب، توسعه دهندگان مجموعه داده های با کیفیتی برای استفاده در هنگام طراحی و کامپایل سیستم دارند و شبکه بیمارستانی خطر به خطر انداختن داده های پزشکی حساس و بیمار را تهدید نمی کند.

داده‌های مصنوعی می‌توانند به خریداران داده‌های آزمایشی اجازه دهند با قیمت پایین‌تری نسبت به خدمات سنتی به اطلاعات دسترسی پیدا کنند. به گفته پل والبورسکی، یکی از بنیانگذاران AI Reverie، یکی از اولین کسب و کارهای اختصاصی داده های مصنوعی، یک تصویر منفرد که هزینه آن 6 دلار از یک سرویس برچسب گذاری است، می تواند به صورت مصنوعی با شش سنت تولید شود. برعکس، داده‌های مصنوعی راه را برای داده‌های افزوده هموار می‌کند که مستلزم افزودن داده‌های جدید به مجموعه داده‌های موجود در دنیای واقعی است. توسعه دهندگان می توانند یک تصویر قدیمی را بچرخانند یا روشن کنند تا تصویری جدید بسازند.

در نهایت، با توجه به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و محدودیت‌های دولتی، اطلاعات شخصی موجود در پایگاه داده به طور فزاینده‌ای قانونی و پیچیده می‌شوند و استفاده از اطلاعات دنیای واقعی برای ایجاد برنامه‌ها و پلتفرم‌های جدید را سخت‌تر می‌کنند. داده های مصنوعی می تواند راه حلی برای جایگزین کردن داده های بسیار حساس به توسعه دهندگان ارائه دهد.

مفاهیم داده های مصنوعی

پیامدهای گسترده تر داده های مصنوعی ممکن است شامل موارد زیر باشد:

توسعه شتابان سیستم‌های هوش مصنوعی جدید، هم در مقیاس و هم از نظر تنوع، که فرآیندها را در صنایع و زمینه‌های متعددی از نظم و انضباط بهبود می‌بخشد و منجر به افزایش کارایی در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، حمل‌ونقل و مالی می‌شود.
سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات را به‌طور بازتر به اشتراک بگذارند و تیم‌ها را برای همکاری و عملکرد مؤثرتر، که منجر به یک محیط کاری منسجم‌تر و توانایی رسیدگی به پروژه‌های پیچیده با سهولت می‌شود.
توسعه دهندگان و متخصصان داده که می توانند ایمیل ارسال کنند یا مجموعه داده های مصنوعی بزرگی را روی لپ تاپ خود حمل کنند، از این جهت مطمئن هستند که داده های حیاتی در معرض خطر قرار نمی گیرند، که منجر به شرایط کاری انعطاف پذیرتر و ایمن تر می شود.
کاهش فراوانی نقض امنیت سایبری پایگاه داده، زیرا دیگر نیازی به دسترسی یا اشتراک گذاری داده های معتبر نخواهد بود که منجر به ایجاد یک محیط دیجیتال امن تر برای مشاغل و افراد می شود.
دولت‌ها آزادی بیشتری برای اجرای قوانین مدیریت داده‌های سخت‌گیرانه‌تر به‌دست می‌آورند، بدون نگرانی در مورد ممانعت از توسعه صنعت سیستم‌های هوش مصنوعی، که منجر به چشم‌انداز استفاده از داده‌های منظم‌تر و شفاف‌تر می‌شود.
پتانسیل استفاده غیراخلاقی از داده های مصنوعی در ایجاد دیپ فیک یا سایر رسانه های دستکاری که منجر به اطلاعات غلط و از بین رفتن اعتماد به محتوای دیجیتال می شود.
تغییر در پویایی بازار کار، با افزایش اتکا به داده های مصنوعی به طور بالقوه نیاز به نقش های جمع آوری داده ها را کاهش می دهد و منجر به جابجایی شغل در بخش های خاص می شود.
تأثیر بالقوه زیست‌محیطی افزایش منابع محاسباتی مورد نیاز برای تولید و مدیریت داده‌های مصنوعی، که منجر به مصرف انرژی بالاتر و نگرانی‌های زیست‌محیطی مرتبط می‌شود.