هوش مصنوعی غیرمتمرکز و داده‌های آموزشی

موفقیت چشمگیر مجموعه داده آموزشی هوش مصنوعی غیرمتمرکز OORT در Kaggle گوگل

یک مجموعه داده تصویر آموزشی هوش مصنوعی که توسط OORT، ارائه‌دهنده راه‌حل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز توسعه یافته است، موفقیت قابل توجهی را در پلتفرم Kaggle گوگل به دست آورده است. فهرست‌بندی مجموعه داده‌های Diverse Tools Kaggle OORT در اوایل آوریل منتشر شد و از آن زمان، در چندین دسته به صفحه اول صعود کرده است.

این موفقیت، نشان‌دهنده تقاضای بالا برای داده‌های آموزشی هوش مصنوعی با کیفیت و همچنین پتانسیل مدل‌های غیرمتمرکز برای جمع‌آوری و توزیع این داده‌ها است. در این مقاله، به بررسی جزئیات این موفقیت، عوامل موثر بر آن و همچنین چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی حوزه داده‌های آموزشی هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. به علاوه، برای درک بهتر مفاهیم میتوانید در مورد بیت کوین هم مطالعه کنید.

با ما همراه باشید تا با جزئیات بیشتری در مورد این خبر و اهمیت آن در دنیای هوش مصنوعی آشنا شویم.

Kaggle: بستری برای رقابت و همکاری در علم داده

Kaggle یک پلتفرم آنلاین متعلق به گوگل برای مسابقات علم داده و یادگیری ماشین، یادگیری و همکاری است. رتبه‌بندی صفحه اول Kaggle یک سیگنال اجتماعی قوی است که نشان می‌دهد مجموعه داده‌ها با جوامع مناسب دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان درگیر می‌شود.

مدل غیرمتمرکز جمع‌آوری داده‌های OORT

Max Li، بنیانگذار و مدیرعامل OORT، گفت که این شرکت «معیارهای مشارکت امیدوارکننده‌ای را مشاهده کرده است که تقاضای اولیه و ارتباط» داده‌های آموزشی خود را که از طریق یک مدل غیرمتمرکز جمع‌آوری شده است، تأیید می‌کند.

او اضافه کرد: «علاقه ارگانیک از سوی جامعه، از جمله استفاده و مشارکت فعال – نشان می‌دهد که چگونه خطوط لوله داده غیرمتمرکز و مبتنی بر جامعه مانند OORT می‌توانند بدون تکیه بر واسطه‌های متمرکز، به توزیع و مشارکت سریع دست یابند.»

برنامه‌های آتی OORT برای انتشار مجموعه‌های داده بیشتر

Li همچنین گفت که OORT در ماه‌های آینده قصد دارد چندین مجموعه داده دیگر را منتشر کند. در میان آنها یک مجموعه داده دستورات صوتی در داخل خودرو، یک مجموعه برای دستورات صوتی خانه هوشمند و دیگری برای ویدیوهای دیپ فیک است که برای بهبود تأیید رسانه مبتنی بر هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است.

موقعیت مجموعه داده OORT در دسته‌بندی‌های مختلف Kaggle

مجموعه داده مورد نظر به طور مستقل در اوایل این ماه به صفحه اول در دسته های هوش مصنوعی عمومی، خرده فروشی و خرید، تولید و مهندسی Kaggle رسیده است. در زمان انتشار، این موقعیت‌ها را پس از یک به‌روزرسانی مجموعه داده احتمالاً نامرتبط در ۶ مه و دیگری در ۱۴ مه از دست داد.

اهمیت منشاء و لایه مشوق در مجموعه‌های داده غیرمتمرکز

Ramkumar Subramaniam ضمن قدردانی از این دستاورد، گفت که «این یک شاخص قطعی از پذیرش دنیای واقعی یا کیفیت درجه سازمانی نیست». او گفت که آنچه مجموعه داده OORT را متمایز می کند «نه تنها رتبه بندی، بلکه منشاء و لایه مشوق پشت مجموعه داده است».

او توضیح داد: «برخلاف فروشندگان متمرکز که ممکن است به خطوط لوله مبهم تکیه کنند، یک سیستم شفاف و مبتنی بر مشوق توکن، قابلیت ردیابی، کیوریتوری جامعه و پتانسیل بهبود مستمر را با فرض وجود حاکمیت مناسب ارائه می دهد.»

مشوق‌های غیرمتمرکز: ابزاری برای سازماندهی فعالیت‌های اقتصادی ارزشمند

Lex Sokolin، شریک در شرکت سرمایه گذاری خطرپذیر هوش مصنوعی Generative Ventures، گفت که در حالی که فکر نمی کند تکرار این نتایج دشوار باشد، «نشان می دهد که پروژه های رمزنگاری می توانند از مشوق های غیرمتمرکز برای سازماندهی فعالیت های اقتصادی ارزشمند استفاده کنند».

داده‌های آموزشی هوش مصنوعی با کیفیت بالا: یک کالای کمیاب

داده های منتشر شده توسط شرکت تحقیقاتی هوش مصنوعی Epoch AI تخمین می زند که داده های آموزشی هوش مصنوعی متن تولید شده توسط انسان در سال ۲۰۲۸ به پایان خواهد رسید. فشار به حدی زیاد است که سرمایه گذاران اکنون در حال میانجی گری در معاملات هستند که حقوق مواد دارای حق چاپ را به شرکت های هوش مصنوعی می دهند.

گزارش های مربوط به کمبود فزاینده داده های آموزشی هوش مصنوعی و اینکه چگونه ممکن است رشد را در این فضا محدود کند، سال هاست که در حال گردش است.

چالش‌های داده‌های مصنوعی در مقایسه با داده‌های انسانی

در حالی که داده های مصنوعی (تولید شده توسط هوش مصنوعی) به طور فزاینده ای با حداقل درجه ای از موفقیت استفاده می شود، داده های انسانی هنوز به طور گسترده ای به عنوان جایگزین بهتر، داده های با کیفیت بالاتر که منجر به مدل های هوش مصنوعی بهتر می شوند، در نظر گرفته می شوند.

مسمومیت با تصویر: تهدیدی برای مجموعه‌های داده آموزشی هوش مصنوعی

وقتی صحبت از تصاویر برای آموزش هوش مصنوعی به طور خاص به میان می‌آید، با خرابکاری عمدی هنرمندان در تلاش‌های آموزشی، اوضاع به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شود. Nightshade به منظور محافظت از تصاویر خود در برابر استفاده برای آموزش هوش مصنوعی بدون اجازه، به کاربران اجازه می‌دهد تا تصاویر خود را «مسموم» کرده و عملکرد مدل را به شدت کاهش دهند.

Subramaniam گفت: «ما وارد دورانی می شویم که داده های تصویر با کیفیت بالا به طور فزاینده ای کمیاب می شوند». او همچنین اذعان کرد که این کمبود با افزایش محبوبیت مسمومیت با تصویر، وخیم تر شده است: «با افزایش تکنیک‌هایی مانند پوشش تصویر و واترمارک‌های متخاصم برای مسموم کردن آموزش هوش مصنوعی، مجموعه‌های داده متن‌باز با یک چالش دوگانه روبرو هستند: کمیت و اعتماد.»

نقش حیاتی مجموعه‌های داده مشوق منبع جامعه و قابل تأیید

Subramaniam در این وضعیت گفت که مجموعه داده‌های مشوق منبع جامعه و قابل تأیید «بیش از هر زمان دیگری ارزشمند هستند». به گفته او، چنین پروژه هایی «نه تنها می توانند به عنوان جایگزین، بلکه به عنوان ارکان همسویی هوش مصنوعی و منشاء در اقتصاد داده تبدیل شوند.»

نتیجه‌گیری

موفقیت مجموعه داده آموزشی هوش مصنوعی غیرمتمرکز OORT در Kaggle گوگل، نشان‌دهنده اهمیت روزافزون داده‌های آموزشی با کیفیت و همچنین پتانسیل مدل‌های غیرمتمرکز برای جمع‌آوری و توزیع این داده‌ها است. با توجه به کمبود فزاینده داده‌های آموزشی و چالش‌های مرتبط با مسمومیت با تصویر، مجموعه‌های داده مشوق منبع جامعه و قابل تأیید، نقش حیاتی‌تری در آینده هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد.

• Topic: هوش مصنوعی غیرمتمرکز و داده‌های آموزشی
• Subheadings: Kaggle: بستری برای رقابت و همکاری در علم داده, مدل غیرمتمرکز جمع‌آوری داده‌های OORT, برنامه‌های آتی OORT برای انتشار مجموعه‌های داده بیشتر, موقعیت مجموعه داده OORT در دسته‌بندی‌های مختلف Kaggle, اهمیت منشاء و لایه مشوق در مجموعه‌های داده غیرمتمرکز, مشوق‌های غیرمتمرکز: ابزاری برای سازماندهی فعالیت‌های اقتصادی ارزشمند, داده‌های آموزشی هوش مصنوعی با کیفیت بالا: یک کالای کمیاب, چالش‌های داده‌های مصنوعی در مقایسه با داده‌های انسانی, مسمومیت با تصویر: تهدیدی برای مجموعه‌های داده آموزشی هوش مصنوعی, نقش حیاتی مجموعه‌های داده مشوق منبع جامعه و قابل تأیید
• Main Keyword: هوش مصنوعی
• Selected Keywords: یادگیری ماشین, داده آموزشی, مجموعه داده, غیرمتمرکز, Kaggle, OORT, منبع جامعه, مشوق, مسمومیت با تصویر
• Meta Description: بررسی موفقیت مجموعه داده آموزشی هوش مصنوعی غیرمتمرکز OORT در Kaggle گوگل و اهمیت آن در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.