人工智能系統(tǒng)本質(zhì)上涉及兩個(gè)主要成分：代碼和數(shù)據(jù)。

 

該代碼反映了使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能模型或算法。傳統(tǒng)的以模型為中心的人工智能側(cè)重于改進(jìn)代碼，以在給定一組固定數(shù)據(jù)的情況下獲得更好的結(jié)果。人工智能開發(fā)人員通常將其代碼學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集視為真實(shí)標(biāo)簽的集合，并且他們的人工智能模型是為了適應(yīng)標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的。因此，這種方法通常假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自人工智能開發(fā)過程的外部。

 

另一方面，以數(shù)據(jù)為中心的人工智能旨在通過將代碼視為不可更改的實(shí)體來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，以實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果。換句話說，以模型為中心的人工智能涉及開發(fā)或改進(jìn)人工智能模型或算法，而以數(shù)據(jù)為中心的人工智能則涉及數(shù)據(jù)的標(biāo)記、增強(qiáng)、管理和整理。以數(shù)據(jù)為中心的人工智能看似是對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，但它強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)迭代的人工智能生命周期，包括數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練和分析錯(cuò)誤。

 

在以模型為中心的人工智能中，我們花相對(duì)更多的時(shí)間來優(yōu)化人工智能模型，而在以數(shù)據(jù)為中心的人工智能中，我們花更多的時(shí)間在數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)上。以模型為中心，我們的目標(biāo)是為給定問題找到最合適的人工智能模型或優(yōu)化技術(shù)，而以數(shù)據(jù)為中心，我們的目標(biāo)是找到給定問題收集的數(shù)據(jù)中的不一致之處。

 

如今，以模型為中心的人工智能傾向于在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上優(yōu)化更大的人工智能模型，因此需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集和大量計(jì)算資源，而以數(shù)據(jù)為中心的人工智能可能需要領(lǐng)域知識(shí)或?qū)＜襾戆l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的不一致之處。

 

盡管大多數(shù)以數(shù)據(jù)為中心的人工智能想法已經(jīng)作為人工智能社區(qū)的傳統(tǒng)智慧而存在，但以數(shù)據(jù)為中心的人工智能旨在建立一種系統(tǒng)的方法和促進(jìn)這一過程所需的工具。

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本文由日本NEC鋰電池中國(guó)營(yíng)銷中心于2023-07-16 17:18:40 整理發(fā)布。
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