Ufunguo wa Kushinda Vizuizi vya Maendeleo ya AI

Takwimu za Kuaminika zaidi

kuanzishwa

Akili ya bandia ilianza kunasa mawazo wakati Mtu wa Tin kutoka "Mchawi wa Oz" alipogonga skrini ya fedha mnamo 1939, na imepata nguvu zaidi katika zeitgeist tangu wakati huo. Katika matumizi, hata hivyo, bidhaa za AI zimepitia mizunguko ya mara kwa mara ya boom-and-bust ambayo hadi sasa imeweka alama kwa ushawishi mkubwa zaidi.

Wakati wa booms, wahandisi na watafiti wamepiga hatua kubwa, lakini wakati matarajio yao yanazidi uwezo wa kompyuta uliopatikana wakati huo, kipindi cha usingizi kimefuata. Kwa bahati nzuri, ongezeko kubwa la nguvu ya kompyuta iliyotabiriwa na Sheria ya Moore mnamo 1965 kwa sehemu kubwa imethibitishwa kuwa sahihi, na umuhimu wa ongezeko hili ni ngumu kuzidi.

Vizuizi vya Maendeleo ya Ai
Soma eBook: Ufunguo wa Kushinda Vizuizi vya Maendeleo ya AI, au pakua toleo la PDF la eBook.

Ufunguo wa Kushinda Vizuizi vya Maendeleo ya AI: Takwimu zaidi za kuaminika

Leo, mtu wa kawaida sasa ana mamilioni ya nguvu zaidi za kompyuta kwenye mfuko wao kuliko NASA ililazimika kutua mwezi mnamo 1969. Kifaa hicho hicho kila mahali ambacho kinaonyesha urahisi wa nguvu za kompyuta pia kinatimiza sharti lingine la umri wa dhahabu wa AI: data nyingi. Kulingana na maarifa kutoka kwa Kundi la Utafiti wa Kupakia Habari, 90% ya data ya ulimwengu iliundwa katika miaka miwili iliyopita. Sasa kwa kuwa ukuaji wa kielelezo katika nguvu ya kompyuta mwishowe umekutana na ukuaji wa hali ya hewa sawa katika utengenezaji wa data, ubunifu wa data ya AI unalipuka sana hivi kwamba wataalam wengine wanafikiria itaanzisha Mapinduzi ya Nne ya Viwanda.

Takwimu kutoka Chama cha Mitaji ya Kitaifa ya Ushuru zinaonyesha kuwa sekta ya AI iliona rekodi ya uwekezaji wa $ 6.9 bilioni katika robo ya kwanza ya 2020. Sio ngumu kuona uwezo wa zana za AI kwa sababu tayari imepigwa kila mahali. Baadhi ya visa vinavyoonekana zaidi vya matumizi ya bidhaa za AI ni injini za mapendekezo nyuma ya programu tunazopenda kama vile Spotify na Netflix. Ingawa ni raha kugundua msanii mpya wa kumsikiliza au kipindi kipya cha Runinga ili utazame sana, utekelezaji huu ni wa kiwango cha chini. Alama zingine za upimaji wa daraja la algorithms - sehemu ikiamua ni wapi wanafunzi wanakubaliwa vyuoni - na wengine huchunguza muhtasari wa watahiniwa, kuamua ni waombaji gani wanaopata kazi fulani. Zana zingine za AI zinaweza hata kuwa na athari ya maisha-au-kifo, kama mfano wa AI ambao huchunguza saratani ya matiti (ambayo inawazidi madaktari).

Licha ya ukuaji thabiti katika mifano halisi ya ulimwengu ya maendeleo ya AI na idadi ya wanaoanza wanaowania kuunda kizazi kijacho cha zana za mabadiliko, changamoto kwa maendeleo madhubuti na utekelezaji bado. Hasa, pato la AI ni sahihi tu kama pembejeo inaruhusu, ambayo inamaanisha ubora ni muhimu zaidi.

Vizuizi vya Maendeleo ya Ai

Changamoto ya Ubora wa Takwimu Haiendani katika Ufumbuzi wa AI

Kwa kweli kuna idadi kubwa ya data zinazozalishwa kila siku: 2.5 quintillion byte, kulingana na Jamii Media Leo. Lakini hiyo haimaanishi kuwa yote inastahili kufundisha algorithm yako. Takwimu zingine hazijakamilika, zingine ni za hali ya chini, na zingine ni sahihi tu, kwa hivyo kutumia habari yoyote mbaya hii itasababisha sifa hizo hizo kutoka kwa uvumbuzi wa data yako ya (ghali) ya AI. Kulingana na utafiti kutoka kwa Gartner, 85% ya miradi ya AI iliyoundwa na 2022 itatoa matokeo yasiyofaa kwa sababu ya data ya upendeleo au isiyo sahihi. Wakati unaweza kuruka pendekezo la wimbo kwa urahisi ambalo halilingani na ladha yako, algorithms zingine zisizo sahihi huja kwa gharama kubwa ya kifedha na ya sifa.

Mnamo 2018, Amazon ilianza kutumia zana ya kukodisha inayotumia AI, katika uzalishaji tangu 2014, ambayo ilikuwa na upendeleo mkali na bila shaka dhidi ya wanawake. Inatokea kwamba mifano ya kompyuta inayounga mkono chombo hicho ilifundishwa kwa kutumia wasifu uliowasilishwa kwa kampuni hiyo kwa zaidi ya muongo mmoja. Kwa sababu waombaji wengi wa teknolojia walikuwa wanaume (na bado wako, labda kwa sababu ya teknolojia hii), algorithm iliamua kuadhibu kumbukumbu na "wanawake" ni pamoja na mahali popote - nahodha wa mpira wa miguu wa wanawake au kikundi cha biashara cha wanawake, kwa mfano. Iliamua hata kuwaadhibu waombaji wa vyuo vikuu viwili vya wanawake. Amazon inadai kwamba zana hiyo haikutumika kamwe kama kigezo cha pekee cha kutathmini wagombea wanaowezekana, lakini waajiri waliangalia injini ya mapendekezo wakati wanatafuta ajira mpya.

Chombo cha kukodisha Amazon mwishowe kilifutwa baada ya miaka ya kazi, lakini somo linakaa, linaonyesha umuhimu wa ubora wa data wakati wa mafunzo ya algorithms na zana za AI. Je! Data "ya hali ya juu" inaonekanaje? Kwa kifupi, inakagua masanduku haya matano:

1. Husika

Ili kuzingatiwa kuwa ya hali ya juu, data lazima ilete kitu muhimu katika mchakato wa kufanya uamuzi. Je! Kuna uhusiano kati ya hadhi ya mwombaji wa kazi kama mpiga kura wa bingwa wa serikali na utendaji wao kazini? Inawezekana, lakini inaonekana haiwezekani. Kwa kupalilia data ambayo sio muhimu, algorithm inaweza kuzingatia kuchambua habari ambayo inaathiri matokeo.

2. Sahihi

Takwimu unazotumia lazima ziwakilishe kwa usahihi maoni unayojaribu. Ikiwa sio hivyo, haifai. Kwa mfano, Amazon ilifundisha algorithm yake ya kukodisha ikitumia miaka 10 ya wasomi wa waombaji, lakini haijulikani ikiwa kampuni hiyo ilithibitisha habari iliyotolewa kwenye wasifu huo kwanza. Utafiti kutoka kwa kampuni ya kuangalia kumbukumbu ya Checkster unaonyesha kuwa 78% ya waombaji wanasema uwongo au watafikiria kulala kwenye maombi ya kazi. Ikiwa algorithm inafanya maamuzi ya mapendekezo kwa kutumia GPA ya mgombea, kwa mfano, ni wazo nzuri kwanza kuthibitisha ukweli wa nambari hizo. Utaratibu huu utachukua muda na pesa, lakini pia bila shaka utaboresha usahihi wa matokeo yako.

3. Kupangwa vizuri na kutolea maelezo

Katika kesi ya mfano wa kukodisha kulingana na wasifu, ufafanuzi ni rahisi. Kwa maana fulani, CV huja kabla ya maelezo, ingawa bila shaka kutakuwa na tofauti. Waombaji wengi huorodhesha uzoefu wao wa kazi chini ya kichwa cha "Uzoefu" na ujuzi muhimu chini ya "Ujuzi." Walakini, katika hali zingine, kama uchunguzi wa saratani, data itakuwa anuwai zaidi. Habari inaweza kuja kwa njia ya upigaji picha wa kimatibabu, matokeo ya uchunguzi wa mwili, au hata mazungumzo kati ya daktari na mgonjwa juu ya historia ya afya ya familia na visa vya saratani, kati ya aina zingine za data. Kwa habari hii kuchangia algorithm sahihi ya kugundua, lazima ipangwe kwa uangalifu na kufafanuliwa ili kuhakikisha kuwa mfano wa AI hujifunza kufanya utabiri sahihi kulingana na maoni sahihi.

4. Sasisha

Amazon ilikuwa ikijaribu kuunda zana ambayo itaokoa wakati na pesa kwa kuzaa tena maamuzi sawa ya kukodisha wanadamu hufanya kwa muda mfupi sana. Ili kufanya mapendekezo kuwa sahihi kadiri inavyowezekana, data ingehitaji kutunzwa hadi kisasa. Ikiwa kampuni mara moja ilionyesha upendeleo kwa wagombeaji walio na uwezo wa kutengeneza taipureta, kwa mfano, kuajiri hizi za kihistoria labda hazingeathiri sana usawa wa waombaji wa kazi wa siku hizi kwa aina yoyote ya jukumu. Kama matokeo, itakuwa busara kuwaondoa.

5. Sawa tofauti

Wahandisi wa Amazon walichagua kufundisha algorithm na dimbwi la waombaji ambalo lilikuwa la kiume mno. Uamuzi huu ulikuwa kosa kubwa, na haukufanywa kuwa mbaya sana na ukweli kwamba hizo zilikuwa hesabu ambazo kampuni ilikuwa inapatikana wakati huo. Wahandisi wa Amazon wangeweza kushirikiana na mashirika yenye hadhi sawa nafasi ambazo zilipokea waombaji kazi zaidi wa kike ili kulipia ukosefu huo, au inaweza kuwa kupunguza idadi ya hesabu za wanaume ili kulinganisha idadi ya wanawake na waliofunzwa na iliongoza algorithm na uwakilishi sahihi zaidi wa idadi ya watu. Ukweli ni kwamba data utofauti ni muhimu, na isipokuwa ikiwa juhudi ya pamoja imefanywa ili kuondoa upendeleo katika pembejeo, matokeo ya upendeleo shinda.

Kwa wazi, data ya hali ya juu haionekani tu. Badala yake, lazima iwekwe kwa uangalifu na matokeo yaliyokusudiwa akilini. Katika uwanja wa AI, inasemekana kuwa "takataka inamaanisha takataka nje." Taarifa hii ni kweli, lakini kwa kiasi fulani inasisitiza umuhimu wa ubora. AI inaweza kusindika idadi kubwa ya habari na kuibadilisha kuwa chochote, kutoka kwa chaguo za hisa hadi kuajiri mapendekezo kwa uchunguzi wa matibabu. Uwezo huu unazidi uwezo wa wanadamu, ambayo pia inamaanisha inakuza matokeo. Kuajiri mmoja wa kibinadamu anayeweza kupuuza wanawake wengi tu, lakini waajiri wa AI aliye na upendeleo anaweza kuwatazama wote. Kwa maana hiyo, takataka haimaanishi tu takataka - inamaanisha idadi ndogo ya data ya "takataka" inaweza kugeuka kuwa taka nzima.

Kushinda Vizuizi vya Maendeleo ya AI

Jitihada za ukuzaji wa AI ni pamoja na vizuizi vikuu bila kujali ni tasnia gani inayofanyika, na mchakato wa kupata kutoka kwa wazo linalowezekana kwenda kwa bidhaa yenye mafanikio imejaa ugumu. Kati ya changamoto za kupata data sahihi na hitaji la kuijulikana ili kufuata kanuni zote zinazohusika, inaweza kuhisi kama kweli kujenga na kufundisha algorithm ndio sehemu rahisi.

Ili kulipatia shirika lako kila faida inayofaa katika juhudi za kubuni maendeleo mapya ya AI, utahitaji kufikiria kushirikiana na kampuni kama Shaip. Chetan Parikh na Vatsal Ghiya walianzisha Shaip kusaidia kampuni kutengeneza suluhisho za aina zote ambazo zinaweza kubadilisha huduma za afya huko Merika Baada ya zaidi ya miaka 16 katika biashara, kampuni yetu imekua ikiwa na zaidi ya wanachama wa timu 600, na tumefanya kazi na mamia ya wateja kugeuza maoni ya kulazimisha kuwa suluhisho za AI.

Pamoja na watu wetu, michakato, na jukwaa linalofanya kazi kwa shirika lako, unaweza kufungua mara moja faida nne zifuatazo na uweke mradi wako kuelekea kumaliza mafanikio:

1. Uwezo wa kukomboa wanasayansi wako wa data


Hakuna kujua kwamba mchakato wa maendeleo ya AI unachukua uwekezaji mwingi wa wakati, lakini unaweza kuboresha kazi ambazo timu yako hutumia wakati mwingi kufanya. Umeajiri wanasayansi wako wa data kwa sababu ni wataalam katika ukuzaji wa algorithms za hali ya juu na modeli za ujifunzaji wa mashine, lakini utafiti huo unaonyesha mfululizo kwamba wafanyikazi hawa hutumia asilimia 80 ya wakati wao kutafuta, kusafisha, na kuandaa data ambayo itawezesha mradi huo. Zaidi ya robo tatu (76%) ya wanasayansi wa data wanaripoti kwamba michakato hii ya kawaida ya ukusanyaji wa data pia hufanyika kuwa sehemu wanazopenda zaidi za kazi, lakini hitaji la data bora huacha tu 20% ya wakati wao kwa maendeleo halisi, ambayo ni kazi ya kupendeza na ya kusisimua kiakili kwa wanasayansi wengi wa data. Kwa kutafuta data kupitia muuzaji wa mtu wa tatu kama Shaip, kampuni inaweza kuwaruhusu wahandisi wa data wa bei ghali na wenye talanta kutumia kazi yao kama wasimamizi wa data na badala yake watumie wakati wao kwenye sehemu za suluhisho za AI ambapo wanaweza kutoa dhamana zaidi.

2. Uwezo wa kufikia matokeo bora

Viongozi wengi wa maendeleo ya AI wanaamua kutumia data ya chanzo wazi au ya watu wengi ili kupunguza gharama, lakini uamuzi huu karibu kila wakati unaishia kugharimu zaidi mwishowe. Aina hizi za data zinapatikana kwa urahisi, lakini haziwezi kulinganisha ubora wa seti za data zilizopangwa kwa uangalifu. Takwimu za watu wengi zimejaa makosa, upungufu, na usahihi, na wakati maswala haya wakati mwingine yanaweza kutatuliwa wakati wa mchakato wa maendeleo chini ya macho ya wahandisi wako, inachukua maongezi ya ziada ambayo hayatakuwa muhimu ikiwa ulianza na juu data -quality tangu mwanzo.

Kutegemea data ya chanzo wazi ni njia nyingine ya mkato ya kawaida ambayo inakuja na seti ya hatari. Ukosefu wa utofautishaji ni moja wapo ya maswala makubwa, kwa sababu algorithm iliyofunzwa kwa kutumia data ya chanzo wazi inaigwa kwa urahisi zaidi kuliko ile iliyojengwa kwenye seti za data zilizo na leseni. Kwa kwenda kwa njia hii, unaalika ushindani kutoka kwa waingiaji wengine kwenye nafasi ambao wanaweza kupunguza bei zako na kuchukua sehemu ya soko wakati wowote. Unapotegemea Shaip, unapata data yenye ubora wa hali ya juu iliyokusanywa na nguvukazi inayosimamiwa kwa ustadi, na tunaweza kukupa leseni ya kipekee ya seti ya data ya kawaida ambayo inazuia washindani kurudisha tena miliki yako iliyoshinda kwa bidii.

3. Upatikanaji wa wataalamu wenye ujuzi

Ufikiaji wa Wataalam Wenye Uzoefu Hata ikiwa orodha yako ya ndani inajumuisha wahandisi wenye ujuzi na wanasayansi wenye talanta, zana zako za AI zinaweza kufaidika na hekima inayokuja kupitia uzoefu tu. Wataalam wetu wa mada wameongoza utekelezaji kadhaa wa AI katika uwanja wao na wamejifunza masomo muhimu njiani, na lengo lao kuu ni kukusaidia kufanikisha yako.

Pamoja na wataalam wa kikoa kukutambua, kupanga, kuainisha, na kuweka data kwako, unajua habari inayotumiwa kufundisha algorithm yako inaweza kutoa matokeo bora zaidi. Sisi pia hufanya uhakikisho wa ubora wa kawaida ili kuhakikisha kuwa data inakidhi viwango vya juu zaidi na itafanya kama ilivyokusudiwa sio tu katika maabara, bali pia katika hali halisi ya ulimwengu.

4. ratiba ya maendeleo ya kasi

Uendelezaji wa AI haufanyiki mara moja, lakini inaweza kutokea haraka wakati unashirikiana na Shaip. Ukusanyaji wa data ndani ya nyumba na ufafanuzi hutengeneza kizingiti kikubwa cha utendaji ambacho kinashikilia mchakato mzima wa maendeleo. Kufanya kazi na Shaip hukupa ufikiaji wa papo hapo kwa maktaba yetu kubwa ya data iliyo tayari kutumika, na wataalam wetu wataweza kupata aina yoyote ya pembejeo za ziada unazohitaji na maarifa yetu ya kina ya tasnia na mtandao wa ulimwengu. Bila mzigo wa kutafuta na ufafanuzi, timu yako inaweza kufanya kazi kwa maendeleo halisi mara moja, na mtindo wetu wa mafunzo unaweza kusaidia kutambua usahihi wa mapema ili kupunguza uhariri unaohitajika kufikia malengo ya usahihi.

Ikiwa hauko tayari kutoa rasilimali zote za usimamizi wa data yako, Shaip pia inatoa jukwaa linalotegemea wingu ambalo husaidia timu kutoa, kubadilisha, na kufafanua aina tofauti za data kwa ufanisi zaidi, pamoja na usaidizi wa picha, video, maandishi na sauti . ShaipCloud inajumuisha vifaa anuwai vya uthibitishaji na utiririshaji wa kazi, kama suluhisho la hati miliki ya kufuatilia na kufuatilia mzigo wa kazi, zana ya kunakili kurekodi rekodi ngumu na ngumu za sauti, na sehemu ya kudhibiti ubora ili kuhakikisha ubora usiobadilika. Juu ya yote, ni mbaya, kwa hivyo inaweza kukua kama mahitaji anuwai ya mradi wako yanaongezeka.

Umri wa uvumbuzi wa AI ni mwanzo tu, na tutaona maendeleo mazuri na uvumbuzi katika miaka ijayo ambayo ina uwezo wa kuunda upya viwanda vyote au hata kubadilisha jamii kwa ujumla. Katika Shaip, tunataka kutumia utaalam wetu kutumika kama nguvu ya mabadiliko, kusaidia kampuni za mapinduzi zaidi ulimwenguni kutumia nguvu ya suluhisho za AI kufikia malengo kabambe.

Tuna uzoefu wa kina katika matumizi ya huduma ya afya na AI ya mazungumzo, lakini pia tuna ujuzi muhimu wa kufundisha mifano ya karibu aina yoyote ya programu. Kwa habari zaidi juu ya jinsi Shaip inaweza kusaidia kuchukua mradi wako kutoka wazo hadi utekelezaji, angalia rasilimali nyingi zinazopatikana kwenye wavuti yetu au tuwasiliane leo.

Ratiba ya Maendeleo ya Kasi

Wacha tuongee

  • Kwa kujiandikisha, nakubaliana na Shaip Sera ya faragha na Masharti ya Huduma na kutoa idhini yangu ya kupokea mawasiliano ya uuzaji ya B2B kutoka kwa Shaip.