Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI), η ακρίβεια των δεδομένων εισόδου είναι θεμελιώδης. Με την αυξανόμενη ενσωμάτωση της AI σε διάφορους τομείς της ζωής μας, μια πρωταρχική συζήτηση μεταξύ παγκοσμίων επιστημόνων έχει επικεντρωθεί στις επιπτώσεις των εσφαλμένων δεδομένων που τροφοδοτούν αυτά τα ευφυή συστήματα. Αυτό το θέμα ήταν ένα κεντρικό σημείο συζήτησης στο Φεστιβάλ Επιστήμης στη Ρώμη, όπου ειδήμονες από διάφορα ερευνητικά ινστιτούτα συγκεντρώνονται.
Τα δεδομένα, όταν εισέρχονται με ανθρώπινο σφάλμα ή προκατάληψη, μπορεί να παραμορφώσουν τα αποτελέσματα των αλγόριθμων AI, με σοβαρές επιπτώσεις ανάλογα με την εφαρμογή – είτε πρόκειται για την επιλογή υποψηφίων εργασίας είτε για τη διάγνωση ιατρικών παθήσεων. Ο Giancarlo Ruocco, επικεφαλής του Κέντρου για τη Νανοεπιστήμη της Ζωής στο Ιταλικό Ινστιτούτο Τεχνολογίας, τόνισε την αναγκαιότητα των “καθαρών” δεδομένων εισόδου χωρίς ατομικές επιλογές να επηρεάζουν τα αποτελέσματα.
Γίνονται προσπάθειες για να αποτραπούν τα ανθρώπινα σφάλματα στην είσοδο δεδομένων μάθησης μηχανής. Αναπτύσσονται συστήματα ελέγχου σύγκρισης για να διασφαλιστεί η συνέπεια στην ανθρώπινη λήψη αποφάσεων. Οι τομείς εντός της μηχανικής πληροφορικής έρευνας εξετάζουν ενεργά μεθόδους εξάλειψης σφαλμάτων.
Όσον αφορά την ακεραιότητα των δεδομένων, τόσο τα κέντρα έρευνας όσο και οι εταιρείες επιδεικνύουν δέσμευση για διαφάνεια. Ενώ τα πρώτα δίνουν προτεραιότητα στη σωστή συλλογή δεδομένων, οι τελευταίοι έχουν εμπορικά συμφέροντα αλλά επιθυμούν επίσης η ανάλυση να είναι επιστημονικά αξιόπιστη. Η παρουσία προκατάληψης αποτρέπεται παντού, υποθέτοντας ότι όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη ενεργούν με καλή πίστη και στοχεύουν στην ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων.
Επιπλέον, η εκπαίδευση και η επεξεργασία δεδομένων της AI απαιτούν σημαντική ενέργεια. Το Κέντρο για τη Νανοεπιστήμη της Ζωής στο Ιταλικό Ινστιτούτο Τεχνολογίας πρωτοπορεί στη χρήση φωτός αντί ηλεκτρονικών κυκλωμάτων στα νευρωνικά δίκτυα. Τα φωτονικά κυκλώματα θα μπορούσαν να βελτιώσουν σημαντικά την αποδοτικότητα της AI, επιτυγχάνοντας αυτό που κάνουν σήμερα τα εκατομμυριοκόμβα νευρωνικά δίκτυα, αλλά με ένα κομμάτι της ενέργειας. Αυτή η πρόοδος βελτιούχει όχι μόνο τις δυνατότητες της AI αλλά παρέχει επίσης αναφορές στη λειτουργία του εγκεφάλου με τη μελέτη της συμπεριφοράς του νευρωνικού δικτύου.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στην ποιότητα των δεδομένων, και αυτό έχει βαθιές επιπτώσεις σε πολλούς τομείς. Η αναζήτηση εισόδου δεδομένων χωρίς σφάλματα και αποτελεσματική επεξεργασία στην AI είναι κρίσιμη, καθώς τα σφάλματα και οι προκαταλήψεις στα δεδομένα μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τις δυνατότητες λήψης αποφάσεων ενός συστήματος AI. Η φύση των αλγορίθμων της AI είναι τέτοια που τα δεδομένα εισόδου αποτελούν τη βάση της μάθησής τους, και επομένως, εφαρμόζεται δυναμικά το αρχίδιο εντριβής, αποτελέσματα από σκουπίδια (GIGO).
Κύριες προκλήσεις και συζητήσεις:
Ένα από τα κύρια προβλήματα στην είσοδο δεδομένων AI είναι η διασφάλιση ότι τα δεδομένα είναι απαλλαγμένα από ανθρώπινα σφάλματα και προκατάληψη. Όταν τα συστήματα AI εκπαιδεύονται με προκατειλημμένα δεδομένα, μπορούν να διαιωνίσουν και ακόμα και να ενισχύσουν αυτές τις προκατειλημμένες απόψεις. Έντονα παραδείγματα περιλαμβάνουν την φυλετική προκατάληψη σε λογισμικό αναγνώρισης προσώπων και τη φυλετική προκατάληψη σε συστήματα μετάφρασης γλωσσών. Επιπλέον, η προστασία των δεδομένων ενάντια σε πρόθεση εσκεμμένης παραπληροφόρησης για να παραπλανήσει τα συστήματα AI, γνωστή ως επιθέσεις εναντίον της μάθησης, είναι μια σημαντική ανησυχία.
Οι συζητήσεις κινούνται επίσης γύρω από την απορρήτου δεδομένων και την ηθική χρήση δεδομένων. Με τη χρήση της AI σε ευαίσθητες εφαρμογές όπως η υγεία και η εφαρμογή του νόμου, η γραμμή μεταξύ χρήσιμης ανάλυσης δεδομένων και παραβίασης της προσωπικής απορρήτου συχνά τίθεται υπό αμφισβήτηση. Η συλλογή και η χρήση των δεδομένων πρέπει, επομένως, να είναι ρυθμισμένες και διαφανείς για να διατηρηθεί η εμπιστοσύνη του κοινού.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp