Velika opklada AI industrije na sintetičke podatke: upozorenje dobitnika Tjuringove nagrade
Tehnološke kompanije sve više ulažu u modele koji se obučavaju na podacima koje stvaraju sami algoritmi, ali velika opklada AI industrije na sintetičke podatke mogla bi biti ozbiljna greška. Tako upozorava Riš Saton, jedan od pionira moderne vještačke inteligencije i dobitnik Tjuringove nagrade.
Simulacija ne može zamijeniti iskustvo
Sintetički podaci nastaju kada ih generišu algoritmi ili AI modeli, umjesto da budu prikupljeni iz stvarnog svijeta. Saton smatra da takvi podaci ne mogu adekvatno zamijeniti iskustvo, naročito kada sistemi treba da razumiju ljudsko ponašanje ili složene fizičke procese.
“Ne postoji način da imamo sintetičke podatke o umovima drugih ljudi”, rekao je Saton u podkastu kompanije Sequoia. On smatra da bi budući AI sistemi trebalo da uče kroz direktnu interakciju sa okruženjem i posljedicama svojih odluka.
Kao primjer naveo je dronove i robote, kod kojih simulacije teško mogu obuhvatiti sve faktore iz stvarnog svijeta, poput trenja i trošenja motora. “Svijet je beskrajno složen”, poručio je Saton, dodajući da svaka simulacija predstavlja samo mali prikaz te složenosti.
Gugl ulaže u stvarne podatke
Koliko su stvarni podaci postali vrijedni, pokazuje i potez Gugla, koji je na aukciji ponudio 10 miliona dolara za interne poslovne podatke i softver bankrotiranog Spirit erlajnsa. Riječ je, između ostalog, o oko 100 miliona mejlova i 500 miliona poruka sa Majkrosoft Teamsa, koje Gugl namjerava koristiti za razvoj proizvoda i obuku AI modela.
Iskustvo kao poslovna ideja
Saton je svoju ideju učenja iz iskustva pretvorio u poslovni projekat. Sa nekadašnjim studentom Kuramom Džavedom pokrenuo je startap Oak Lab, čiji je cilj razvoj AI agenata sposobnih da kontinuirano uče iz sopstvenog iskustva, umjesto da se prvenstveno oslanjaju na unaprijed pripremljene skupove podataka.
