أندرو إنج يطلق حملة لتحويل تركيز الذكاء الاصطناعي إلى البيانات بدلاً من النماذج
| البيانات هي المحرك الرئيسي للذكاء الاصطناعي. لذا، يريد أندرو إنج، مؤسس فريق جوجل برين وكبير العلماء السابق في شركة بايدو، التأكد من تحسين جودتها بشكل جذري. ولهذا السبب، أطلق مؤخراً حملة لتحويل تركيز ممارسي الذكاء الاصطناعي من تطوير النماذج والخوارزميات إلى تحسين جودة البيانات التي تُستخدم لتدريب تلك النماذج. وقد أعلنت شركة لاندينج إيه آي (Landing AI) الناشئة -التي أسسها إنج لإدخال الذكاء الاصطناعي إلى الصناعات التقليدية- في نهاية الأسبوع الماضي، عن مسابقة للحصول على أفضل أداء من نموذج ثابت من خلال تحسين جودة البيانات. وستتم دعوة الفائزين الثلاثة الأوائل إلى اجتماع مائدة مستديرة خاص مع إنج لمشاركة أفكارهم واستكشاف كيفية تنمية الاتجاه الذي يتمحور حول البيانات. ويوضح إنج أن النهج السائد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول “النموذج” يعتمد على جمع كل البيانات التي يمكن جمعها وتطوير نموذج جيد بما يكفي للتعامل مع “التشويش” في البيانات. وتتطلب العملية المتبعة حالياً الاحتفاظ بالبيانات ثابتة وتحسين النموذج بشكل متكرر حتى يتم تحقيق النتائج المرجوة. في المقابل، يعتبر النهج الجديد -الذي يركز على البيانات في التعامل مع الذكاء الاصطناعي- أن تناسق البيانات أمراً بالغ الأهمية. وللحصول على النتائج الصحيحة، عليك تثبيت النموذج وتحسين جودة البيانات بشكل متكرر. وقد لاحظ إنج أن 80% من وقت مطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي يضيع في إعداد البيانات. لذا، يقول إنه بعد أن تقدمت النماذج إلى نقطة معينة، علينا أن نجعل البيانات تتقدم أيضاً. ويضيف: “إن النهج المرتكز على البيانات يسمح للأشخاص العاملين في مجال التصنيع والمستشفيات والمزارع بتخصيص البيانات، ما يجعل الأمر مناسباً بشكل أكبر بالنسبة لشخص ليس لديه تدريب تقني في الذكاء الاصطناعي لإدخالها في نموذج مفتوح المصدر”. وسيساعد هذا الأمر في الكشف عن العديد من الفرص الجديدة التي يمكن أن يُحدث من خلالها الذكاء الاصطناعي تأثير في البيئات التقليدية التي تمتلك مجموعات بيانات صغيرة ولا تمتلك خبرة في الذكاء الاصطناعي. الرابط (إنجليزي) |