چالش کمبود داده های با کیفیت در هوش مصنوعی
دانشمندان هوش مصنوعی، هشدار می دهند صنعت، شاید با کم شدن داده های آموزشی با کیفیت مواجه شود که برای توسعه ی هوش مصنوعی قدرتمند، مورد نیاز است و به این ترتیب توسعه ی مدل های هوش مصنوعی به خصوص مدل های بزرگ زبان LLM، به تدریج کاهش می یابد. این میتواند توسعه ی هوش مصنوعی را کاهش دهد.
داده هایی- که کیفیت بالایی دارند- برای آموزش آلگوریتم های سیستم هوش مصنوعی لازم است.
داده های ناکافی میتواند منجر به محصول و اوت پوت ناکافی شود و این، سبب میشود داده های آموزشی سودمند، حیاتی گردد.
داده های شبکه های ارتباط اجتماعی به سادگی قابل دسترسی است. ولی میتواند دچار ترجیح و پیشداوری قرار بگیرد. همچنین گاهی دارای داده ها و اطلاعات اشتباهی است که هوش مصنوعی میتواند به طور ناخواسته تولید کند.
توسعه دهندگان هوش مصنوعی، محتویات با کیفیت بالا از کتابها و مقالات را ترجیح می دهند. پژوهش ها نشان می دهد هوش مصنوعی، امروز سریعتر از مقالات تایید شده ی آنلاین، توسعه پیدا می کند و این، نشان دهنده کمبود داده های با کیفیت بالا تا سال ۲۰۲۶ است.(کم بودن داده های با کیفیت، استفاده از هوش مصنوعی را چالش زا میکند زیرا به جای داده های با کیفیت، داده های دارای کیفیت پایین جایگزین می شود و طبیعتا داده های نامناسب، بازده و محصول بی کیفیتی تولید خواهد کرد.)
این فقر داده، می تواند باعث کاهش سرعت توسعه ی هوش مصنوعی با وجود تاثیر مثبت اقتصادی آن شود.
برای مدیریت کمبود داده ها پژوهشگران می توانند آلگوریتم ها را توسعه دهند تا بهتر، به داده های موجود، دست یابند و این به هوش مصنوعی کمک میکند به اطلاعات خود، دسترسی پیدا کند و از روی خودش یاد بگیرد.
پژوهشگران محتواهایی را پیشنهاد میدهند که به سازندگان، ناشران و مدیران کپی رایت مربوط است و این، کمک می کند توازن قدرت بین آنها و شرکت های هوش مصنوعی برقرار بماند.
در زمانی که چالش ها وجود دارد این الگوها راه حلهای محتملی را پیشنهاد میدهد تا توسعه ی پیوسته ی هوش مصنوعی را ضمانت کند.
https://youtu.be/-75mXMhmAck?si=Z0Z6dVy8lcJKplGc
آدرس مطب : اصفهان ، خیابان آمادگاه ، روبروی داروخانه سپاهان ، مجتمع اطبا ، طبقه اول
تلفن : 32223328 - 031