Я сейчас читаю одну интересную книгу - называется "Как машинное прогнозирование помогает принимать решения" от Аджея Агравала.

И там была очень интересная глава про данные в ИИ-отрасли.

В этом посте я постарался разобраться в теме и объяснить ее понятным языком.

Ведущий экономист Google, Хэл Вариан, однажды сказал: "Миллиард лет назад появился человек разумный. Миллиард минут назад зародилось христианство. А миллиард поисковых запросов назад наступило сегодняшнее утро." И Google не единственная компания с колоссальным объемом данных.

Сегодня сбор данных стал проще и дешевле для всех компаний, от гигантов вроде Facebook и Microsoft до местных стартапов. Эти данные бесценны. Миллиарды поисковых запросов создают миллиарды строк данных, которые Google использует для улучшения своих сервисов. Данные действительно называют "новой нефтью".

Искусственный интеллект и продукты, базирующиеся на нем, такие как ChatGPT, зависят от данных.

Чем их больше и чем они качественнее, тем лучше прогнозы и ответы.

Экономисты отмечают, что данные становятся ключевым компонентом прогнозирования, и их ценность возрастает с удешевлением прогнозов. А мы помним, что любой ИИ - это в первую очередь прогноз.

Вообще, данные в ИИ делятся на три типа: 1 . Входные данные – загружаются в алгоритмы и используются для прогнозов. 2. Обучающие данные – нужны для создания алгоритмов. С их помощью ИИ учится. 3. Данные обратной связи – улучшают эффективность алгоритмов со временем.

И в качестве итога разберем вывод, который буквально напрашивается: Сегодня данные для обучения нейросетей стали буквально золотом. Компании по всему миру сражаются за доступ к этим данным, поскольку они жизненно необходимы для развития ИИ. С увеличением объема данных, качество ИИ-продуктов улучшается, и конкуренция за данные становится острой.

Это главная проблема для большинства ИИ-компаний сегодня: доступ к качественным и разнообразным данным определяет их успех или провал в эпоху искусственного интеллекта.