გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასთან ერთად, ხელოვნურად შექმნილი სურათები და ტექსტები უკვე ჩვეულებრივი მოვლენაა. თუმცა, რამდენად კარგად იცნობთ ხელოვნურ მონაცემებს? როგორც სახელწოდება მიგვანიშნებს, ეს ტერმინი გულისხმობს მონაცემებს, რომლებიც ხელოვნურად იქმნება და გამოიყენება რეალური მონაცემების ჩასანაცვლებლად. ის გამოიყენება ჯანდაცვის, ფინანსების, ავტომობილების მრეწველობისა და, რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის სფეროში გადაწყვეტილებების შესაქმნელად.
ხელოვნური მონაცემები ციფრული რევოლუციის განუყოფელი ნაწილია. ამის დასტურად, South by Southwest-ის (SXSW) ფარგლებში გაიმართა AI სესია სახელწოდებით "სიმულირებული მონაცემების გავლენა ხელოვნურ ინტელექტზე და მომავალზე", რომელიც მიზნად ისახავდა ტექნოლოგიის შესაძლებლობების ანალიზს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მხარდასაჭერად, ასევე პოტენციური რისკების შეფასებას.
ექსპერტებმა გამოთქვეს ოპტიმისტური მოსაზრებები ამ ტექნოლოგიის შესახებ. მათი თქმით, ხელოვნური მონაცემები ამარტივებს და აუმჯობესებს საჭირო გადაწყვეტილებების შექმნის პროცესს.
ხელოვნური მონაცემები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოახდინონ რეალური სამყაროს სიმულაცია იმ სიტუაციებში, როდესაც რეალური მონაცემების შეგროვება ძალიან ძვირი, ხანგრძლივი ან კონფიდენციალურობის პრობლემებთან არის დაკავშირებული, მაგალითად, მგრძნობიარე ფინანსური ინფორმაციის შემთხვევაში.
მისი პოპულარობის ბოლოდროინდელი ზრდა დიდწილად განპირობებულია მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადებასა და დახვეწაში მისი მზარდი როლით, რაც სულ უფრო მნიშვნელოვანი გახდა ამ მოდელების სწრაფი განვითარების ფონზე.
ხელოვნური მონაცემები განსაკუთრებით ღირებულია ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის, რადგან მათ ეფექტური მომზადებისთვის სჭირდებათ დიდი, მრავალფეროვანი და მაღალი ხარისხის მონაცემთა ბაზები, რომელთა მოპოვებაც რთული ან არაპრაქტიკულია. ეს განსაკუთრებით ეხება ნიშურ, საკუთრების ან ორიგინალურ მონაცემთა ბაზებს, რომლებიც საჯაროდ ხელმისაწვდომი არ არის.
კვლევითმა ფირმამ Gartner-მა ხელოვნური მონაცემები 2025 წლის მონაცემთა და ანალიტიკის ტოპ ტენდენციებს შორის დაასახელა. კონკრეტულად, ანგარიში მოუწოდებს ხელოვნური მონაცემების გამოყენებას იმ სფეროების შესავსებად, სადაც ინფორმაცია არასრულია ან კონფიდენციალური მონაცემების ჩასანაცვლებლად, კონფიდენციალურობის პრიორიტეტულობისთვის.
ხელოვნური მონაცემების შესაქმნელად, რთული ალგორითმები იღებენ ორიგინალურ მონაცემთა ბაზას და იმეორებენ მასში არსებულ ნიმუშებს, სტრუქტურებსა და სხვა მახასიათებლებს. თუმცა, ისევე როგორც ხელოვნური ინტელექტის ნებისმიერი სხვა გამომავალი, არსებობს გარკვეული გადახრების პოტენციალი, რამაც შეიძლება მნიშვნელოვანი გავლენა იქონიოს.
შესაბამისად, ხელოვნური მონაცემთა ბაზების შექმნისას, აუცილებელია, რომ მონაცემები რეალურ სამყაროს ეფუძნებოდეს, რათა თავიდან იქნას აცილებული შეუსაბამობები და უზრუნველყოფილი იყოს, რომ მონაცემთა ბაზა მაქსიმალურად წარმოადგენდეს იმ სცენარს, რომლისთვისაც ის არის განკუთვნილი. თუმცა, ამ ზომების მიღების და გათვალისწინების შემთხვევაშიც კი...
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს