Sztuczna inteligencja i modelowanie danych to dwa z najbardziej dynamicznych i wpływowych obszarów w dzisiejszym świecie technologii. W 2023 roku obserwujemy szereg istotnych trendów i innowacji, które kształtują te dziedziny.
Jednym z kluczowych trendów w AI jest rozwój uczenia wielomodalnego, które polega na wspieraniu różnych modalności w pojedynczym modelu uczenia maszynowego. Przykładem może być Google DeepMind i ich projekt Gato, który integruje różne typy danych, takie jak tekst, obrazy, mowa i dane z sensorów IoT, umożliwiając realizację zadań związanych z wizją komputerową, przetwarzaniem języka i robotyką
Kolejnym istotnym trendem jest eksplozja narzędzi generatywnego AI (gen AI), które szybko stają się standardem w co najmniej jednej funkcji biznesowej w wielu organizacjach. Te narzędzia pozwalają na tworzenie nowych, unikalnych danych i treści, co otwiera nowe możliwości w różnych dziedzinach.
Generatywne AI umożliwia również tworzenie syntetycznych danych, co znacznie ułatwia proces szkolenia modeli uczenia maszynowego. Do 2024 roku prognozuje się, że 60% danych wykorzystywanych w AI będzie syntetycznych, co pozwoli na symulację rzeczywistości i różnych scenariuszy, a także zmniejszenie ryzyka związanego z wykorzystaniem AI.
Modelowanie danych w kontekście AI
- Wykorzystanie inżynierii AI. W modelowaniu danych coraz większe znaczenie ma inżynieria AI, która obejmuje projektowanie, implementację i zarządzanie modelami AI, zapewniając ich skuteczność i efektywność.
- Zmiany w istniejących modelach danych. Organizacje koncentrują się na identyfikacji i dostosowaniu istniejących modeli danych, aby lepiej odpowiadały na zmieniające się wymagania i możliwości technologiczne.
- Modelowanie dużych zbiorów danych. W miarę wzrostu ilości danych, modelowanie dużych zbiorów danych staje się kluczowe, co wymaga zastosowania zaawansowanych technik i narzędzi do przetwarzania i analizy tych danych.
- Adopcja małych i szerokich modeli danych. Firmy adaptują zarówno małe, jak i szerokie modele danych, aby sprostać różnorodnym wymaganiom analitycznym i operacyjnym.
AI i modelowanie danych w 2023 roku są napędzane przez innowacje takie jak uczenie wielomodalne, generatywne AI i wykorzystanie syntetycznych danych. Te trendy wpływają na sposób, w jaki organizacje zbierają, analizują i wykorzystują dane, co z kolei ma istotny wpływ na rozwój technologii i biznesu. Skuteczne modelowanie danych w kontekście AI wymaga integracji zaawansowanych technik, dostosowywania istniejących modeli i uwzględnienia zarówno dużych, jak i zróżnicowanych zbiorów danych.
Te pojęcia wypada znać
W kontekście sztucznej inteligencji i modelowania danych istnieje kilka podstawowych koncepcji, które są ważne do zrozumienia tego dynamicznie rozwijającego się pola. AI, będąc interdyscyplinarnym obszarem nauki, obejmuje tworzenie inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkich zdolności poznawczych, takich jak uczenie się, rozumowanie i rozwiązywanie problemów. Technologie te, w tym generowana przez AI sztuka i chatboty, stały się wszechobecne w naszym codziennym życiu. Wzbudzają spekulacje na temat przyszłości AI i jej wpływu na społeczeństwo.
Oto pojęcia, które trzeba znać:
1. Poddziedziny AI
Do zrozumienia AI należy zaliczyć różne poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa i robotyka. Każda z tych dziedzin wnosi unikalne metody i techniki, które wspólnie tworzą złożony krajobraz AI.
2. Rodzaje AI
Istnieją dwa główne typy AI – wąskie (narrow AI), która jest zaprojektowana do wykonywania określonych zadań, i ogólna (general AI), zdolna do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych, jakie może wykonać człowiek.
Systemy wąskiego AI są specjalizowane w konkretnych dziedzinach, podczas gdy ogólne AI może przystosowywać się do nowych sytuacji i rozwiązywać szeroki zakres problemów.
3. Uczenie maszynowe
Jako subdziedzina AI uczenie maszynowe koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i modeli, które uczą się z danych i podejmują decyzje lub przewidywania. Techniki uczenia maszynowego dzielą się na trzy główne kategorie: nadzorowane, nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.
4. Głębokie uczenie
Deep learning, będący podzbiorem uczenia maszynowego, wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do modelowania i rozwiązywania złożonych problemów. Algorytmy głębokiego uczenia składają się z wielu warstw połączonych węzłów, które automatycznie przetwarzają dane wejściowe i ekstrahują konkretne cechy.
5. Sieci neuronowe
Sieci neuronowe, inspirowane strukturą i funkcją ludzkiego mózgu, składają się z warstw połączonych węzłów, które przetwarzają dane wejściowe i generują sygnały wyjściowe. Są one szkolone za pomocą technik uczenia nadzorowanego, gdzie wagi połączeń między neuronami są dostosowywane w celu zminimalizowania błędu między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami.
6. Rola danych w AI
Dane odgrywają kluczową rolę w AI. Algorytmy AI wymagają dużych ilości danych do treningu i uczenia się z przykładów. Jakość i ilość danych wykorzystanych do szkolenia modelu AI bezpośrednio wpływają na jego wydajność i dokładność.
Modelowanie danych i jego znaczenie w rozwoju AI
Rola danych w sztucznej inteligencji uległa znaczącej ewolucji. Szczególnie w obliczu rosnącej złożoności i możliwości współczesnych systemów AI. W kontekście biznesowym dane stały się kluczowym elementem strategii AI, z zaufaniem jako ich fundamentem.
Salesforce, w swoim raporcie o stanie danych i analizy, podkreśla, że rewolucja AI jest w rzeczywistości rewolucją danych. Firmy stają przed wyzwaniem zarządzania i wykorzystywania danych do celów biznesowych, z coraz większym naciskiem na jakość danych i zarządzanie nimi w kontekście rosnącej roli AI.
Znaczenie danych w AI znacząco rośnie, co widać po nacisku, jaki kładą na nie zespoły zarządzające danymi. Niemal 87% liderów IT i analityki uważa, że wzrost znaczenia AI czyni zarządzanie danymi priorytetem. Ponadto, ponad 91% liderów biznesowych dostrzega korzyści płynące z generatywnego AI dla ich organizacji, jednak obawy dotyczą zdolności do wykorzystania wartości generatywnego AI. Wczesne przypadki sukcesów, takie jak poprawa satysfakcji klientów przez pionierów w tej dziedzinie, prowadzą do obaw, że firmy mogą tracić korzyści płynące z generatywnego AI, jeśli nie zintegrują go z odpowiednią strategią danych.
Raport podkreśla również, że dojrzałość danych jest znakiem gotowości do wykorzystania AI. Organizacje z wyższą dojrzałością danych mają bardziej pozytywną ocenę jakości swoich danych, infrastruktury technologicznej oraz strategii AI. Niemniej istnieje niezgodność między strategią danych a celami biznesowymi, co może prowadzić do luk w wykorzystaniu pełnego potencjału danych w AI. Brak wspólnych wskaźników kluczowych wyników (KPI) między zespołami, radzenie sobie z ogromnymi ilościami danych oraz zagrożenia bezpieczeństwa są głównymi przyczynami tego rozdźwięku.
Zespoły najbliżej danych, w tym analitycy i IT, mają największe zaufanie (57%) do jakości danych, co wskazuje na możliwość budowania zaufania do danych w innych zespołach, takich jak marketing, sprzedaż i obsługa klienta. Budowanie zaufania do dokładności danych to nie tylko kwestia techniczna, ale wymaga zmiany mentalności. W raporcie stwierdzono, że zarządzanie danymi jest najważniejszym działaniem, jakie firma może podjąć, aby skutecznie wdrożyć generatywne AI, a liderzy muszą strategicznie wykorzystywać zarządzanie danymi i inwestować w silną kulturę danych.
Zarówno liderzy analityki, jak i IT polegają na lepszej infrastrukturze, korzystaniu z wielu dostawców chmury oraz zdecentralizowanych lub rozproszonych rozwiązaniach do przechowywania danych, aby złagodzić zagrożenia związane z grawitacją danych. W przyszłości firmy będą musiały pokonać wiele przeszkód, aby odblokować pełny potencjał AI, a liderzy biznesowi zdają sobie sprawę z kluczowych wyzwań i rozumieją, jakie narzędzia mogą im pomóc odnieść sukces w wykorzystywaniu mocy technologii AI.
Przykłady zastosowań w modelowaniu danych
W 2023 roku sztuczna inteligencja i modelowanie danych znalazły szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, przyczyniając się do znaczących innowacji i efektywności. Poniżej przedstawiamy kilka przykładów:
Automatyzowane uczenie maszynowe (AutoML). AutoML ulepsza narzędzia do etykietowania danych i automatycznego strojenia architektur sieci neuronowych, co obniża koszty AI i przyspiesza wprowadzanie nowych rozwiązań na rynek. Ta technologia znalazła zastosowanie w ulepszaniu raportowania w branży budowlanej przez firmę AI Clearing.
AI w projektowaniu koncepcyjnym. OpenAI opracowało modele, takie jak DALL-E i CLIP, które łączą język i obrazy, aby generować nowe projekty wizualne z opisu tekstowego. Te narzędzia umożliwiają tworzenie innowacyjnych projektów w branżach kreatywnych, takich jak moda czy architektura.
Uczenie wielomodalne. AI poprawia swoje zdolności do obsługi wielu modalności w pojedynczym modelu, takich jak tekst, obrazy, mowa i dane z sensorów IoT. Na przykład w sektorze opieki zdrowotnej, algorytmy AI wykorzystujące techniki wielomodalne mogą optymalizować prezentację wyników badań, poprawiając diagnozę medyczną.
Modele AI z wieloma celami. Firmy inwestują w modele wielozadaniowe, które uwzględniają wiele celów biznesowych, takich jak maksymalizacja przychodów, a także cele związane z zrównoważonym rozwojem i zarządzaniem środowiskowym.
Cyberbezpieczeństwo oparte na AI. Nowe techniki AI i uczenia maszynowego odgrywają coraz większą rolę w wykrywaniu i reagowaniu na zagrożenia cyberbezpieczeństwa, pomagając firmom wykrywać nietypowe zachowania i nowe wzorce ataków.
Ulepszone modelowanie języka. Narzędzia takie jak ChatGPT umożliwiają interaktywne zaangażowanie z AI w szerokim zakresie zastosowań, w tym w marketingu, automatycznej obsłudze klienta i doświadczeniach użytkowników, co napędza popyt na lepszą kontrolę jakości tych modeli językowych.
Te przykłady pokazują, jak AI i modelowanie danych znalazły szerokie zastosowanie w różnych branżach.
Na czym polega modelowanie danych? Wideo (j. angielski):