داده‌های یادگیری هوش مصنوعی، ناکافی و نیازمند به‌روزرسانی

به گزارش پیوست، نگرانی‌های بسیاری برای توسعه هوش مصنوعی در آینده وجود دارد که توسعه دهندگان بهترین راه‌حل این نگرانی‌ها را بهبود الگوریتم‌ها در یادگیری هوش مصنوعی می‌دانند. برخی از مدل‌های یادگیری هوش مصنوعی ممکن است به راحتی نتواند داده‌ها را به‌طور کامل تعمیم دهد و در مواقعی که با داده‌های جدید روبه‌رو می‌شوند، ممکن است عملکرد مناسبی نداشته باشند.

روش‌های جمع‌آوری داده‌های با کیفیت در یادگیری هوش مصنوعی

برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا در هوش مصنوعی، می‌توان از روش‌ها و فنون مختلف استفاده کرد. در ادامه، تعدادی از روش‌های معمول جمع‌آوری داده با کیفیت بالا را بررسی می‌کنیم:

۱- برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده

قبل از شروع فرآیند جمع‌آوری داده، مهم است یک برنامه جامع برای جمع‌آوری داده‌ها طراحی کنید. این برنامه باید شامل تعیین منابع داده، روش‌های جمع‌آوری، مقادیر مورد نیاز و برنامه‌ریزی باشد.

۲- تکمیل داده‌های موجود

ممکن است داده‌های موجود ناقص یا ناکافی باشد. در این صورت می‌توانید از روش‌های تکمیل داده مانند تکمیل خودکار، استفاده از روش‌های ترکیبی یا تعامل با انسان برای جمع‌آوری داده‌های بیشتر استفاده کنید.

۳- خرید داده

در برخی موارد، ممکن است به داده‌های خاصی نیاز داشته باشید که نمی‌توانید آنها را به راحتی جمع‌آوری کنید. در این صورت، می‌توانید از طریق شرکت‌ها و منابع خرید داده، داده‌های لازم را تهیه کنید.

۴- جمع‌آوری داده‌ها از منابع عمومی

برخی از داده‌ها در دسترس عموم هستند و می‌توانید از آنها برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا استفاده کنید. این منابع شامل پایگاه‌های داده عمومی، سایت‌های اینترنتی، رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع دیگر می‌شود.

۵- جمع‌آوری داده‌ها با همکاری کاربران

می‌توانید از همکاری کاربران و جوامع آنلاین استفاده کنید تا داده‌های لازم را جمع‌آوری کنید. این روش، معمولا در مواردی مانند برچسب‌گذاری داده‌ها، تشخیص الگو و تصویر، جمع‌آوری اطلاعات جغرافیایی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

انواع داده‌های یادگیری هوش مصنوعی

داده‌های یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت برچسب‌دار یا بدون برچسب باشد. این برچسب‌ها معمولا توسط کاربران این فناوری برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تعیین می‌شود. به عنوان مثال، برای تشخیص چهره، داده‌های تصویری ممکن است دارای برچسب‌هایی باشد که نشان دهنده حضور یا حضور نداشتن چهره در تصویر است.

داده‌های یادگیری هوش مصنوعی بسیار مهم هستند زیرا کیفیت و تنوع داده‌ها می‌تواند تاثیر زیادی بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی داشته باشد. در قسمت زیر، برخی از انواع داده‌های یادگیری هوش مصنوعی را معرفی کرده و توضیح داده‌ایم.

۱- تصاویر و ویدیوها

داده‌های تصویری و ویدیویی شامل تصاویر دو بعدی و ویدیوهای متحرک است. این داده‌ها می‌تواند برای دسته‌بندی تصاویر، تشخیص اشیاء، تشخیص چهره و خودروهای خودران استفاده شود.

۲- متن

داده‌های متنی شامل مجموعه‌ای از متن‌ها و جملات است. این داده‌ها می‌تواند برای مواردی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ و سایر وظایف مرتبط با متن استفاده شود.

۳- صدا

داده‌های صوتی شامل فایل‌های صوتی است. این داده‌ها می‌تواند برای تشخیص سخنرانی، تبدیل گفتار به متن، تشخیص امواج صوتی و سایر وظایف مرتبط با صوت استفاده شود.

۴- داده‌های ساختار یافته

داده‌های ساختار یافته شامل داده‌هایی است که در قالب جداول، فایل‌های CSV، پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیره ذخیره می‌شود. این داده‌ها می‌تواند برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، تحلیل داده‌ها و سایر وظایف مرتبط با داده‌های ساختار یافته مورد استفاده قرار بگیرد.

۵- داده‌های جغرافیایی

داده‌های جغرافیایی شامل اطلاعات مکانی و مکانیزم‌ها است. این داده‌ها می‌تواند شامل نقشه‌ها، مختصات مکانی، ارتفاع، اطلاعات زمین‌شناسی و سایر جزئیات منطقه‌ای باشد. این دسته از داده‌ها  برای مواردی مانند مسیریابی، تشخیص الگوهای مکانی، تحلیل‌های جغرافیایی و سایر وظایف مربوط به مکان استفاده می‌شود.

آیا  داده‌های کافی برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد؟

مقدار داده‌های مورد نیاز برای یادگیری هوش مصنوعی وابسته به نوع و ماهیت وظیفه یا مساله مورد نظر است. برای برخی وظایف ساده، ممکن است تعداد کمی داده کافی وجود داشته باشد، در حالی که برای وظایف پیچیده‌تر و کاربردهای وسیع‌تر، ممکن است نیاز به داده‌های بیشتری باشد.

اگرچه در سال‌های اخیر، حجم عظیمی از داده‌ها در دسترس قرار گرفته است، اما همچنان در برخی حوزه‌ها با داده‌های ناقصی مواجه می‌شویم. به علاوه، نوع داده‌ها نیز بسیار مهم است. برخی وظایف ممکن است نیازمند داده‌های ساختار یافته و برچسب‌گذاری شده باشد، در حالی که برخی دیگر از داده‌ها نیازمند اطلاعات تصویری، صوتی، متنی یا داده‌های حسگری به‌صورت زمانبندی شده است.

لازم به ذکر است که داده‌های ناقص و تکراری، می‌تواند تاثیر مخربی روی یادگیری هوش مصنوعی داشته باشند و باعث از بین رفتن دقت و قابلیت اعتماد مدل شود.

در بسیاری از موارد هنوز داده‌های کافی برای یادگیری کامل و جامع در هوش مصنوعی وجود ندارد؛ در حوزه‌هایی مانند تشخیص بیماری‌های نادر، پیش‌بینی زمان زمین‌لرزه‌ها، پیش‌بینی رفتار مشتری و غیره ممکن است به داده‌های بیشتری نیاز باشد.

ناگفته نماند که هرچند داده‌های موجود در دسترس روز به روز بیشتر شده است، اما در بسیاری از حوزه‌ها هنوز به داده‌های بیشتر و با کیفیت بالاتری نیاز است تا بتوان به‌طور کامل از قدرت هوش مصنوعی استفاده کرد.

به‌روز رسانی داده‌های هوش مصنوعی

داده‌های هوش مصنوعی باید در زمانبندی‌های مشخصی به‌روزرسانی شود. این نیاز به‌روزرسانی به دلیل تغییرات در محیط، اطلاعات جدیدی که بدست می‌آید و نیاز به بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی است.

به عنوان مثال، در مسائل تشخیص تصاویر، داده‌های جدید و متنوع ممکن است به وجود بیایند که سیستم‌های هوش مصنوعی باید برای تشخیص صحیح آنها به‌روزرسانی شود. همچنین در حوزه پردازش زبان طبیعی، با تغییرات در استفاده از اصطلاحات و زبان‌ها، داده‌های هوش مصنوعی نیاز به به‌روزرسانی دارند تا بتوانند بهترین پاسخ‌ها را ارائه دهند.

بنابراین، به‌روزرسانی داده‌های هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد تا سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند با دقت و کارایی بالا عمل کنند و با تغییرات محیط و اطلاعات جدید سازگار شوند.

مشکلاتی که بعد از پایان داده‌های یادگیری هوش مصنوعی انسان را تهدید می‌کند چیست؟

پایان داده‌های یادگیری هوش مصنوعی می‌تواند باعث ایجاد مشکلاتی برای انسان‌ها شود، این مشکلات عبارتند از:

•  استفاده از هوش مصنوعی در برخی از صنایع ممکن است باعث افزایش نابرابری اقتصادی و اجتماعی شود، زیرا توانایی دسترسی به این فناوری برای همه مساوی نیست.
•  پیشرفت هوش مصنوعی ممکن است باعث اختلال در کار بسیاری از افراد شود، زیرا برخی از وظایف انسانی به‌صورت خودکار توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود.
• از آنجایی که تکنولوژی هر روز در حال پیشرفت است در صورت به‌روز نشدن داده‌های هوش مصنوعی، ممکن است به عنوان یک ابزار برای ایجاد حملات سایبری و تهدید امنیتی استفاده شود که می‌تواند انسان‌ها را تهدید کند
•  استفاده بیشتر از هوش مصنوعی ممکن است باعث از دست رفتن مهارت‌های انسانی مانند تصمیم گیری، خلاقیت و همدلی شود، که می‌تواند توانایی انسان‌ها را در مواجهه با چالش‌های زندگی کاهش دهد.

سخن پایانی

برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به داده‌های بسیار و متنوعی است، اما در برخی حوزه‌ها ممکن است محدودیتی در مورد در دسترس بودن داده‌ها وجود داشته باشد که می‌تواند به پایان داده‌های یادگیری هوش مصنوعی منجر شود.

برخی از مدل‌های یادگیری هوش مصنوعی ممکن است به راحتی نتواند داده‌ها را به‌طور کامل تعمیم دهد و در مواقعی که با داده‌های جدید روبه‌رو می‌شوند، ممکن است عملکرد مناسبی نداشته باشند.

منبع: singularityhub