Термин «искусственный интеллект» (ИИ) стал частью общепринятого жаргона с конца 2022 года. Однако всякий раз, когда всплывают дискуссии вокруг этой революционной технологии, основное внимание, похоже, в первую очередь сосредотачивается на таких аспектах, как использование передовых алгоритмов и мощное аппаратное обеспечение, лежащее в основе этих технологий. системы. 

Однако не менее важным компонентом, который часто остается незамеченным, являются наборы данных, лежащие в основе этих моделей ИИ. За последний год становится все более очевидным, что качество и количество информации, подаваемой в эти сложные системы, имеют первостепенное значение для успеха систем искусственного интеллекта. Но кто собирает эти данные и как мы можем гарантировать, что они разнообразны, точны и получены с соблюдением этических норм?

Традиционно сбор данных ИИ был прерогативой экспертов и специализированных групп. Этот подход, несомненно, создает высококачественные наборы данных, но часто приводит к узким местам в процессе обучения ИИ, особенно когда речь идет о внесении индивидуальных ошибок. Следовательно, дело не только в наличии достаточного количества данных; речь идет о наличии правильных данных, которые представляют широкий спектр точек зрения и вариантов использования. 

В этом контексте дискуссии о «децентрализованных инфраструктурах ИИ» в последнее время начинают набирать обороты, особенно потому, что они предлагают законное решение для демократизации сбора данных ИИ и ускорения инноваций в этой области. На данный момент NeurochainAI, готовый к использованию поставщик инфраструктуры искусственного интеллекта, использует управляемый сообществом модуль под названием «AI Mining», позволяющий людям участвовать в различных задачах по сбору и проверке данных, эффективно превращая своих сторонников в обширный и разнообразный источник данных. коллекторская сеть.

Упрощение комплекса 

Глядя со стороны, гениальность децентрализованных систем сбора данных ИИ заключается в их способности разбивать сложные задачи на управляемые небольшие части, не требующие специальных знаний. Этот подход, часто называемый «микроработой», позволяет практически любому человеку с базовой подготовкой внести свой вклад в разработку ИИ.

«Панель запуска данных» NeurochainAI воплощает этот подход, при котором разработчики или компании ИИ начинают с отправки задач по сбору или проверке данных. Затем эти задачи тщательно разбиваются на инструкции, которым может следовать каждый. Члены сообщества, называемые «ИИ-майнеры», могут выбирать задачи, которые их интересуют, и выполнять их, используя свое потребительское оборудование в рамках соответствующих сетей DePIN (децентрализованных сетей физической инфраструктуры) — то есть локализованных цифровых экосистем, использующих потребительское оборудование для выполнения вычислительных задач, таким образом распределяя рабочая нагрузка в сети устройств.

Собранные данные впоследствии проверяются другими членами сообщества, что обеспечивает точность и качество. Участники должным образом вознаграждаются за свои усилия, создавая взаимовыгодный сценарий как для разработчиков ИИ, так и для сообщества.

Кроме того, модель NeurochainAI решает одну из самых насущных проблем искусственного интеллекта: колоссальное потребление энергии. Традиционные центры обработки данных искусственного интеллекта потребляют огромное количество энергии, и, по некоторым оценкам, к 2027 году они смогут потреблять столько же электроэнергии, сколько все Нидерланды.

Мало того, по оценкам исследования Международного энергетического агентства, энергопотребление этих центров обработки данных может увеличиться до 620–1050 ТВт-ч к 2026 году, что эквивалентно энергетическим потребностям Швеции и Германии соответственно. Подход NeurochainAI распределяет эту вычислительную нагрузку, потенциально снижая общий энергетический след разработки ИИ.

Открывая новые границы 

При нынешнем положении дел последствия демократизированного сбора данных ИИ кажутся весьма далеко идущими и захватывающими. Устранив некоторые узкие места, связанные с практикой «сбора данных только экспертами», вполне возможно, что мы сможем стать свидетелями бурного роста приложений ИИ в областях, которые исторически недостаточно обслуживались из-за отсутствия соответствующих наборов данных.

Например, можно представить модели ИИ, которые смогут понимать и генерировать высококачественную информацию на редких языках (благодаря данным, собранным носителями языка по всему миру). Аналогичным образом могут появиться новые варианты использования искусственного интеллекта в медицине, например, те, которые могут распознавать симптомы редких заболеваний, обученные на данных, предоставленных пациентами и медицинскими работниками во всем мире. Возможности буквально безграничны!

И последнее, но не менее важное: этот демократизированный подход может привести к более этичному и прозрачному развитию ИИ. Когда сбор данных осуществляется сообществом, процесс, по сути, требует большего контроля и разнообразия. 

Поэтому, когда мы смотрим в будущее, основанное на искусственном интеллекте, такие платформы, как NeurochainAI, не просто меняют способ сбора информации для обучения данным искусственного интеллекта; они полностью меняют ландшафт, окружающий эту область.