Sztuczna inteligencja (AI) to szybko rozwijająca się dziedzina, która może przekształcić nasz świat na niezliczone sposoby.Sercem sztucznej inteligencji są dane stanowiące podstawę algorytmów i modeli;jakość tych danych ma kluczowe znaczenie dla powodzenia zastosowań sztucznej inteligencji.
W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej jasne, że jakość i ilość danych AI będzie odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu jej przyszłości.Istnieją dwie szerokie kategorie danych AI: ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.Dane strukturalne składają się z informacji numerycznych lub kategorycznych, które są łatwo przetwarzane przez komputery i przechowywane w bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych lub tabelach.Z drugiej strony dane nieustrukturyzowane obejmują tekst, obrazy, dźwięk lub wideo i wymagają stosowania bardziej zaawansowanych technik przetwarzania w szkoleniu AI.
Integracja najnowszych technologii w zarządzaniu danymi AI i ich przetwarzaniu jest niezbędna, aby dane AI były dobrze zorganizowane i łatwo dostępne.Na przykład wykorzystanie technologii przechowywania danych w chmurze i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym może pomóc organizacjom w skutecznym zarządzaniu danymi AI i maksymalizowaniu ich potencjału.
Co więcej, wyjaśnialne technologie AI (XAI) stają się coraz ważniejsze, ponieważ organizacje starają się zrozumieć procesy decyzyjne systemów AI.XAI zapewnia cenny wgląd w to, w jaki sposób algorytmy i modele AI dochodzą do przewidywań i decyzji, umożliwiając zainteresowanym stronom lepsze zrozumienie wyników generowanych przez systemy AI i zaufanie do nich.
Istotne jest również zapewnienie, aby dane AI były różnorodne, reprezentatywne i wolne od stronniczości.Jeśli dane sztucznej inteligencji będą stronnicze, zbudowane na ich podstawie systemy sztucznej inteligencji również będą stronnicze, co może prowadzić do niedokładnych i niewiarygodnych wyników z dalekosiężnymi konsekwencjami dla różnych branż i zastosowań.
Czas publikacji: 24 maja 2023 r
