Термін «штучний інтелект» (ШІ) став частиною основної мови з кінця 2022 року. Однак, коли виникають дискусії навколо цієї революційної технології, здається, що в основному зосереджується на таких аспектах, як використання передових алгоритмів і потужне апаратне забезпечення, що керує ними. системи. 

Однак не менш важливим компонентом, який часто залишається поза увагою, є набори даних, які живлять ці моделі ШІ. Протягом останнього року стає дедалі очевиднішим, що якість і кількість інформації, яка надходить до цих складних систем, є найважливішими для успіху систем ШІ. Але хто збирає ці дані і як ми можемо переконатися, що вони різноманітні, точні та одержані з дотримання етичних норм?

Традиційно збір даних AI був сферою діяльності експертів і спеціалізованих груп. Хоча цей підхід, безсумнівно, створює високоякісні набори даних, часто призводить до вузьких місць у процесі навчання штучного інтелекту, особливо коли мова йде про введення індивідуальних упереджень. Тому справа не лише в наявності достатньої кількості даних; мова йде про наявність правильних даних, які представляють широкий спектр точок зору та варіантів використання. 

У цьому контексті дискусії щодо «децентралізованих інфраструктур штучного інтелекту» нещодавно починають набирати обертів, особливо тому, що вони пропонують законне рішення для демократизації збору даних ШІ та прискорення інновацій у цій галузі. До цього моменту NeurochainAI, готовий до використання постачальник інфраструктури штучного інтелекту, використовує модуль спільноти під назвою «AI Mining», що дозволяє окремим особам брати участь у різноманітних завданнях зі збору та перевірки даних, фактично перетворюючи своїх спонсорів на величезну кількість різноманітних даних. колекційна мережа.

Спрощення комплексу 

Дивлячись ззовні, геніальність децентралізованих систем збору даних штучного інтелекту полягає в їхній здатності розбивати складні завдання на керовані невеликі частини, які не вимагають спеціальних знань. Цей підхід, який часто називають «мікророботом», дозволяє будь-кому, хто має базову підготовку, робити внесок у розробку ШІ.

«Data Launchpad» NeurochainAI втілює цей підхід таким чином, що розробники штучного інтелекту або компанії починають із подання завдань зі збору даних або перевірки. Потім ці завдання ретельно розбиваються на інструкції, які кожен може виконувати. Учасники спільноти, які називаються «шахтниками штучного інтелекту», можуть вибирати завдання, які їх цікавлять, і виконувати їх, використовуючи своє споживче обладнання в межах своїх відповідних DePIN (мереж децентралізованої фізичної інфраструктури) — тобто локалізованих цифрових екосистем, які використовують споживче обладнання для виконання обчислювальних завдань, таким чином розподіляючи навантаження на мережу пристроїв.

Зібрані дані згодом перевіряються іншими членами спільноти, забезпечуючи як точність, так і якість. Учасники належним чином винагороджуються за свої зусилля, сприяючи взаємовигідному сценарію як для розробників ШІ, так і для спільноти.

Крім того, модель NeurochainAI вирішує одну з найактуальніших проблем штучного інтелекту: величезне споживання енергії. Традиційні центри обробки даних штучного інтелекту споживають величезну кількість енергії, за деякими оцінками, до 2027 року вони можуть споживати стільки електроенергії, скільки цілі Нідерланди.

Крім того, дослідження, проведене Міжнародним енергетичним агентством, передбачає, що до 2026 року енергоспоживання цих центрів обробки даних може зрости до 620-1050 ТВт-год, що еквівалентно енергетичним потребам Швеції та Німеччини відповідно. Підхід NeurochainAI розподіляє це обчислювальне навантаження, потенційно зменшуючи загальний енергетичний слід розробки ШІ.

Розблокування нових кордонів 

На сьогоднішній день наслідки демократизації збору даних штучного інтелекту здаються досить далекосяжними та захоплюючими. Усунувши деякі вузькі місця, пов’язані з практиками «збору даних лише експертами», можливо, ми станемо свідками вибуху додатків штучного інтелекту в галузях, які історично були недостатніми через відсутність відповідних наборів даних.

Наприклад, можна уявити моделі ШІ, які можуть розуміти та генерувати високоякісну інформацію рідкісними мовами (завдяки даним, зібраним носіями мови по всьому світу). Подібним чином можуть з’явитися нові приклади використання штучного інтелекту в медичній сфері, наприклад ті, які можуть розпізнавати симптоми рідкісних захворювань, навчаючись на даних, наданих пацієнтами та медичними працівниками з усього світу. Можливості буквально безмежні!

І останнє, але не менш важливе: цей демократичний підхід може призвести до більш етичної та прозорої розробки ШІ. Коли збір даних є зусиллям спільноти, за своєю суттю в процесі є більше нагляду та різноманітності. 

Тому, дивлячись у майбутнє, кероване ШІ, такі платформи, як NeurochainAI, не просто змінюють спосіб збору інформації для навчання даних ШІ; вони повністю змінюють ландшафт навколо цього домену.