Przejdź do treści

Do 2026 zabraknie danych do trenowania AI? Co dalej?

Brak danych do trenowania AI to realne zagrożenie. Naukowcy ostrzegają, że do 2026 roku możemy wyczerpać zasoby danych niezbędne do rozwoju sztucznej inteligencji. Co to oznacza dla przyszłości AI?

Wprowadzenie:

Sztuczna inteligencja (AI) to jedna z najszybciej rozwijających się technologii naszych czasów. AI jest wykorzystywana w coraz większej liczbie dziedzin, od medycyny po finanse.

Jednak rozwój AI wymaga ogromnych ilości danych. AI jest trenowana na ogromnych zbiorach danych, które zawierają informacje o świecie. Te dane są wykorzystywane do uczenia AI, jak wykonywać określone zadania.

Problem

Naukowcy ostrzegają, że do 2026 roku możemy wyczerpać zasoby danych niezbędne do rozwoju AI.

Według badania opublikowanego w czasopiśmie „Nature” do 2026 roku będziemy potrzebować 100 razy więcej danych niż obecnie, aby trenować AI.

Przyczyny problemu

Istnieje kilka przyczyn tego problemu:

  • Rosnąca popularność AI – AI jest wykorzystywana w coraz większej liczbie dziedzin, co zwiększa zapotrzebowanie na dane.
  • Rozwój nowych technologii – nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja rzeczywistego świata, wymagają jeszcze większych zbiorów danych niż tradycyjne technologie AI.
  • Utrudnienia w gromadzeniu danych – niektóre dane, takie jak dane medyczne lub dane finansowe, są trudne lub niemożliwe do gromadzenia.

Konsekwencje problemu

Brak danych do trenowania AI może mieć poważne konsekwencje dla rozwoju AI.

Może to spowolnić rozwój AI lub nawet doprowadzić do jej stagnacji. Może to również ograniczyć możliwości wykorzystania AI w różnych dziedzinach.

Rozwiązania problemu

Naukowcy pracują nad rozwiązaniami tego problemu.

Jednym z rozwiązań jest opracowanie nowych metod gromadzenia danych. Na przykład, naukowcy pracują nad metodami gromadzenia danych z Internetu rzeczy (IoT).

Innym rozwiązaniem jest opracowanie nowych metod kompresji danych. Na przykład, naukowcy pracują nad metodami kompresji danych, które nie zmniejszają ich dokładności.

Podsumowanie

Brak danych do trenowania AI to realne zagrożenie dla rozwoju AI. Naukowcy pracują nad rozwiązaniami tego problemu, ale jest to złożony problem, którego rozwiązanie może potrwać wiele lat.