MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Дальнейшее совершенствование ИИ-систем, которое обеспечит переход от ChatGPT к использованию человекоподобных роботов, зависит от качества данных, которые предоставляются этим системам для обучения, пишет ресурс Fortune.
Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com
Ресурс отметил, что отрасль находится на пороге следующего рубежа ИИ — физического ИИ и моделей окружающего мира — систем, которые будут учиться и в конечном итоге работать в физическом мире. Для того чтобы они получили когнитивные способности, необходимые для навигации по дорогам, складывания белья или оказания помощи при сложных медицинских операциях, им требуются не просто данные, которые можно загрузить. Их обучение требует богатых и многогранных данных. И если исследователи не смогут остановить избыток ненужных данных — данных, которые не способствуют развитию модели, — весь потенциал физического ИИ и моделей окружающего мира может никогда не раскрыться в полной мере.
Проблема заключается в том, что для создания новых, более совершенных ИИ-моделей требуется всё больше данных. На волне ажиотажа вокруг ИИ возникло множество ИИ-стартапов, таких, как Scale AI, Surge AI и Mercor, испытывающих ненасытную потребность в данных. Однако удовлетворение этой потребности привело к появлению огромного количества ненужных данных, которые на самом деле никак не способствуют развитию моделей ИИ, отметил Fortune.
Обучение моделей пониманию сложного многомерного мира требует значительно больше данных — данных, которые также очень трудно получить. Инженеры по машинному обучению прибегают к моделированию данных, используя виртуальные реконструкции реальных сценариев для создания данных, которые будут использоваться для обучения роботов и беспилотных автомобилей.
Использование некачественных данных при обучении ИИ-моделей может привести к непредсказуемым результатам. Как утверждает ресурс Fortune, OpenAI прекратила поддержку видеоприложения Sora из-за проблемы некачественных данных, поскольку её модель мира не обладала достаточным пониманием физики, что затрудняло реалистичные прогнозы.
Для дальнейшего продвижения ИИ-специалистам, занимающимся машинным обучением, необходимы инструменты и технологии для удаления ненужных данных, которые анализируют, очищают, нормализуют и корректируют обучающие данные. Для достижения успеха в обучении потребуется извлечение ценных выводов и их отделение от ненужных данных.
Теперь ограничивающим фактором стала нехватка качественных данных. Компании, которые первыми поймут это, создадут ИИ-системы, которые действительно будут работать, пишет Fortune.
Источник:
