MIT Mediju laboratorijas absolventi Karthik Dinakar un Birago Jones 2010. gadā uzsāka klases projektu, lai izveidotu rīku saturu moderēšanas komandām sociālajos medijos. Viņu projekts, kas beigās kļuva par Pienso, bija vērsts uz satraucošu ierakstu identificēšanu un cīņu pret tiešsaistes vajāšanu. Tomēr viņi saskārās ar būtisku šķērsli, kad viņu modelis nevarēja atpazīt pusaudžu slengu un lietotāju izmantoto netiešo valodu. Šī pieredze iedvesmoja būtisku atziņu – datu ekspertiem, nevis tikai mākslīgā intelekta inženieriem, vajadzētu iesaistīties šo modeļu veidošanā.
Šīs atziņas noveda Dinakaru un Jonesu izstrādāt punktu un noklikšķināšanas rīkus, kas atļauj neekspertiem izveidot mašīnmācīšanās modeļus. Tagad Pienso ļauj lietotājiem izveidot lielus valodas modeļus, neprasot nekādu kodēšanu. Pienso pielietojumi ir attīstījušies no vajāšanas atklāšanas sociālajos medijos un tagad aptver dažādus domēnus, ieskaitot dezinformācijas, cilvēku tirdzniecības un ieroču pārdošanas atklāšanu.
Pienso dibinātāji atzina nozīmi pilnvarot domēna ekspertus, nevis vienkārši demokratizējot mākslīgo intelektu. Viņi sadarbībā ar studentiem no tuvējām skolām Kembridžā, Massačūsetsā, trenēja savus modeļus, kas izrādījās niansētāki un precīzāki nekā kaut kas, ko viņi būtu varējuši izstrādāt vieni.
Pienso ietekme izplatījās ārpus sociālo mediju platformām. Pienso rīku izmantoja Covid-19 pandēmijas agrīnajos posmos, palīdzot ekspertiem viroloģijā un infekcijas slimībās analizēt pētījumu rakstus par koronavīrusiem. No šīs analīzes iegūtās atziņas palīdzēja valdībai nostiprināt kritiskos piegāžu ķēdes ārstniecības līdzekļiem.
Pienso piedāvā alternatīvu uzņēmumiem, kas uztraucas par datu ziedojumu un privātumu. Ar savu lietotājam draudzīgo saskarni platforma ļauj lietotājiem importēt, pilnveidot, analizēt un strukturēt datus gatavošanai dziļajam mācīšanās, visas nerakstot nevienu kodola rindu. Pienso pēdējā sadarbība ar GraphCore turpmāki paplašina tās iespējas, nodrošinot ātrāku un efektīvāku skaitļošanas platformu mašīnmācībai.
Dinakare un Jonesa redzējums ir nākotne, kur efektīvi AI modeļi tiek veidoti no indivīdiem, kuri vislabāk saprot problēmas, ko viņi cenšas risināt. Viņi uzsvēra, ka neviens modelis nevar apmierināt visus vajadzības, un tāpēc nepieciešama sadarbības pieeja, izmantojot dažādus modeļus, kas pielāgoti konkrētiem pielietojumiem.
Pienso ceļojums ir tehnoloģijas spēka paraugs, kad to izmanto cilvēki, kas vislabāk saprot datus. Empējam datu ekspertus, Pienso cenšas izveidot efektīvu, viedu un, galvenais, cilvēku labumam paredzētu AI nākotni.
Key Terms:
1. Tiešsaistes vajāšana: Elektroniskās komunikācijas izmantošana, lai vajātu, uzmāktos vai biedētu citus, parasti notiek sociālo mediju vai citos tiešsaistes platformās.
2. Mākslīgā intelekta:
Pētījumu joma, kas dod datoriem spēju mācīties un attīstīties, nesaņemot skaidras instrukcijas. Tā izmanto algoritmus un statistiskos modeļus, lai ļautu datoriem veikt konkrētus uzdevumus bez skaidrām instrukcijām.
3. Viroloģija:
Zinātnes nozare, kas nodarbojas ar vīrusu un vīrusu slimību pētījumiem, tostarp to klasifikāciju, struktūru un uzvedību.
4. Kods:
Šajā kontekstā kods atsaucas uz programmēšanas instrukcijām, kas rakstītas konkrētā programmēšanas valodā, lai izveidotu programmatūru vai veiktu konkrētus uzdevumus.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br