깊은 수건이 AI 필드에 내장되면 기본 품질이 더욱 중요 해집니다. 한 가지 추세는 실제 데이터를 얻기가 어려울 때 주목을받는 인공 데이터를 사용하는 것입니다. 인위적으로 생성 된 데이터 세트는 AI 시스템을 훈련시키는 데 사용됩니다. 인공 데이터가 움직임과 확장 성을 약속 할 때, 복잡한 운영 환경에서의 신뢰성은 보장하는 것과는 거리가 멀다.
이것은 우리의 일상 생활에서 AI의 역할과 영향에 대한 광범위한 우려를 가지고 있습니다. 우리는 AI가 결정을 내리고 산업을 재 설계하고 업무 수행 방식을 재정의하는 시대에 살고 있습니다. 또한 시스템이 자율적으로 학습, 적응 및 행동 할 수있게 해줍니다.
그러나 이러한 가속도 중 하나는 한 가지 원칙이 협상되지 않습니다. “측정 할 수없는 것은 수정할 수 없으며 테스트 할 수없는 것에 대해 신뢰할 수 없습니다”. AI 시스템이 중요한 구조에 더 내장되면 데이터의 무결성은 동일한 표준을 충족해야합니다.
이 높은 이닝을 감안할 때, 표면에서 인공 데이터는 AI의 진화에서 논리적 단계 인 것 같습니다. 그러나 우리가 더 자세히 보면 인공적으로 생성 된 데이터가 할 수있는 것에 대한 심각한 한계가 있다는 것이 분명해집니다.
기본 요점은 인공 데이터가 우리가 이미 알고 있거나 기대한다는 것을 반영한다는 것입니다. 그러나 인프라, 제조 및 에너지 구역과 같은 산업, 특히 우리가 일하는 세계에서는 예상대로 거의 행동하지 않습니다.
이것은 시스템이 인간 행동과 예기치 않은 조건을 지속적으로 준수 해야하는 고압 환경입니다. 이러한 설정에서 AI는 주로 인공 데이터의 위험에 대해 교육을받습니다.
AI는 현실에 기반을 두어야합니다. 그렇지 않으면, 우리는 시뮬레이션 할 수있는 것처럼 보이지만 실제 배포의 소리와 성가신 일 때 부족한 장치를 만들고 있습니다.
시뮬레이션으로는 충분하지 않습니다
인공 데이터는 AI 개발에있어 시스템이 작동 할 수 없을 때 시스템을 훈련시킬 수 있기 때문에 AI 개발에 자리 잡았습니다. 또한 대처하기 어려운 특정 뷰의 제어 된 구성을 허용합니다.
기술은 실제 디지털 환경이 현실 세계에서 테스트하기 전에 복잡하거나 특이한 상황에 반응하는 방법을 배우기 위해 실제 디지털 환경이 만들어지는 인공 시각적 급여입니다. 산업 기능 장애 자동 토미와 같은 영역에서 특히 일반적이며 각 잠재적 시나리오를 물리적으로 모방하는 것이 비현실적입니다.
이 가상 환경은 초기 개발을 가속화 할 수 있지만 간단한 버전의 현실은 여전히 남아 있습니다. 그들은 조명, 포지셔닝 또는 움직임에 대한 가정을 기반으로하며, 이는 AI 시스템의 학습 방식을 필연적으로 형성합니다.
이것은 시스템이 배치 될 때까지 종종주의를 기울이지 않는 사각 지대를 나타냅니다. 인공 장면에서 훈련 된 모델은 실험실 테스트를 통과 할 수 있지만 훈련 중에는 결코 오지 않는 미묘한 실제 편차를 식별하지 못합니다.
이것은 복잡한 산업 기능 장애에서 특히 그렇습니다. 예를 들어, 제품 품질 관리에서 인공 데이터는 종종 실제 결함을 유발하는 내용, 환경 조건 및 인간 상호 작용의 미묘한 변화를 잃습니다.
이 미생물은 실제 관찰의지지 없이는 모방하기가 어렵다. 그 결과 통제 된 테스트에서 잘 수행되지만 실제 제품이 환경에 배치 될 때 실패하는 AI 시스템이 발생합니다.
현실 우선 개발의 사례
반대로 센서, 현장 작업에서 수집하고 기계에서 수집 된 실제 데이터는보다 정확한 기반을 제공합니다. 인공 데이터 세트와 달리 예기치 않게 얻습니다.
그것은 생활 환경을 특징 짓는 불일치, 변동 및 개발 패턴을 식별하고 업계의 현실 캡처 기술로 구동되는 공간 지능으로의 전환을 반영합니다.
특히, 공간 지능은 실제 버그, 공간 및 실시간 프로세스 간의 관계를 이해함으로써 원시 환경 데이터를 활발한 통찰력으로 변환합니다. 고급 현실 캡처 센서 및 데이터 시각화 플랫폼을 통해 이론적이지만 실제 조건을 반영하는 포괄적 인 디지털 쌍둥이를 만들 수 있습니다.
이러한 유형의 정확한 실제 데이터에 모델을 접지함으로써 우리는 가정과 모방을 넘어옵니다. 이 유형의 데이터가 어떻게 발생하는지 추측 할 필요가 없습니다. 그것은 우리에게 실제로 무엇인지 보여줍니다. 그리고 가장 귀중한 AI 시스템은 기존 Jnwleedge를 모방 할뿐만 아니라 우리가 아직 모르는 것을 발견하는 데 도움이되는 시스템이기 때문에 이것은 중요합니다.
주요 기술 회사는 실제 데이터에 대해 교육을받은 AI 시스템이 즉시 적응하고 상황의 변화에 대한 민감성을 개발하는 법을 배웁니다. 가장 효과적인 접근 방식은 클라우드 기반 인공 교육에 따라 장비를 가장자리에 배치하여 중요한시기와시기에 즉각적인 결정을 내릴 수 있습니다.
결국, AI를 디지털 현실에 접지함으로써 조직은 자신이 제공하는 환경을 반영하는 시스템을 만들 수 있습니다. 배치 단계에서 한 번뿐만 아니라 수명주기 동안 연속적입니다.
이론적이지 않은 실험 시스템
인공 우선에서 현실 우선으로의 이러한 변화는 우리가 지능에 대한 생각의 변화가 필요합니다. AI는 한동안 모델 Dell으로 묶고 배치해서는 안됩니다. LLM 기반 생성 AI를 개발하려면 새로운 데이터 세트와 마찬가지로 현실 최초의 공간 지능 시스템을 수행하십시오.
이것은 한계가 아닙니다. 힘입니다. AI가 라이브 경험에 의해 형성되면 예측 엔진 이상이됩니다. 그것은 변화에 반응하고 물리적 세계의 합병증을 반영합니다.
투명성에 의한 신뢰를 재조정합니다
큰 효과도 있습니다. 이러한 AIS는 계획 유지 보수, 투명성 및 책임 질문과 같은 점점 더 많은 결정에 사용됩니다. 인공 데이터 추적은 어려울 수 있습니다. 그것은 그 기원을 보여 주거나 가정을 강조하지 않습니다. 실제 데이터는 측정된다. 우리는 그것이 어디에서 왔는지 알고 있습니다. 우리는 그것이 어떻게 발전했는지 이해합니다.
중요한 산업에서 규제 요구 사항은 종종 인공 데이터를 충족 할 수없는 표준 인 데이터 소스와 전체 감사 감지 트레일을 테스트했습니다. 실제로, 안전 규칙, 규정 준수 프레임 워크 및 책임 조치는 실제 데이터 만 제공 할 수있는 모든 공급 성을 기반으로합니다.
규제 요구 사항 만 있기 때문에 Tracability는 AI 시스템에서 우리가 가진 신뢰를 고려합니다. 이러한 시스템을 공개 구조화 된 복잡한 산업 또는 최전선 워크 플로에 배포 해야하는 경우 소스 데이터의 정확성과 신뢰성을 믿어야합니다.
접지는 실제 경험의 도덕적 요구 사항입니다. 복잡성이 증가함에 따라 선명도가 가장 귀중한 통화가됩니다. 측정 및 검증 된 결과는 더 이상 최선의 노력이 아니라 신뢰성과 성장의 기초로 인해 회사가 더 나은 추측뿐만 아니라 더 나은 것을 알 수있는 힘을 제공합니다.
기대합니다
인공 데이터는 AI 개발에서 계속 역할을 할 것입니다. 데이터는 민감한 영역에서 가치를 제공하거나 액세스 중단이 제한적이거나 테스트 요구 사항이 극단적입니다. 그러나 실제 실제 입력에서 나오는 통찰력을 바꾸지 않아야합니다.
AI의 전체 확률을 풀기 위해, 우리는 우리가 달리는 대기 중에 이미 존재하는 시뮬레이션 된 가능성에서 풍부하고 풍부한 실시간 신호에주의를 기울여야합니다. 우리가 이미 생성 된 운영 및 환경 데이터에 이미 수용하고 반영하고 반영하는 가장 큰 기회.
이것들은 견딜 수 있고, 조정하고 적응할 시스템입니다. 이들은 신뢰할 수있는 시스템입니다. 우리가 앞으로 나아갈 때, 도전은 지능을 모방하는 것이 아니라 그것을 지원하는 현실과 더 많이 결합하는 것입니다. 미래는 그것을 증명할 수있는 사람들에게 속합니다.
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