Иднината на вештачката интелигенција (ВИ) сè помалку се гради само на интернет, текст и код, а сè повеќе на податоци од реалниот свет. Во тој контекст, Google оваа недела објави партнерство со американскиот стартап Mill, компанија позната по својот „smart bin“ уред кој чини околу 1.000 долари и има задача да го следи и обработува отпадот од храна во домаќинствата. Целта на соработката е прилично необична, но технолошки логична: создавање податочен сет базиран на отпад од храна кој ќе се користи за тренинг на ВИ модели, односно алгоритми кои би можеле подобро да разберат како луѓето трошат, фрлаат и управуваат со храна во секојдневието.
Ова партнерство е дел од поширок тренд во индустријата каде што големите технолошки компании бараат нови извори на податоци за да ги надминат ограничувањата на класичните интернет корпуси. Повеќе за самиот концепт на вакви уреди и нивната улога во податочни екосистеми може да се најде преку официјалниот преглед на Mill на нивниот вебсајт.
Што е всушност „smart trash bin“?
Уредот на Mill не е обична корпа за отпад. Станува збор за систем кој користи сензори и алгоритми за да анализира што се фрла, колку често се фрла и какви типови органски материјал завршуваат во отпад. Наместо класично депонирање, системот ја суши и компресира храната, со што значително се намалува волуменот и се олеснува транспортот.
Но вистинската вредност не е во хардверот, туку во податоците. Во рамки на партнерството, агрегирани и анонимизирани податоци од користењето на овие уреди ќе се користат за тренинг на ВИ модели кои треба да научат да предвидуваат модели на потрошувачка и отпад.
Ова е директно поврзано со растечкиот интерес за таканаречени „real-world datasets“, каде податоците не доаѓаат од текст или интернет, туку од физички објекти и однесување во реален простор. Слични насоки на истражување може да се најдат и во објавите на Google Research.
Зошто ВИ на Google би се интересирал за ѓубре?
Причината е едноставна, но фундаментална за иднината на AI системите. Големите јазични модели и мултимодални системи веќе се блиску до лимитот на податоци достапни од интернет. Во исто време, тие податоци се сè помалку репрезентативни за реалниот физички свет.
Отпадот од храна, од друга страна, е директен индикатор за човечко однесување. Тој покажува што луѓето купуваат, што не консумираат, како планираат, и колку се ефикасни во користење ресурси. Во таа смисла, ваквите податоци имаат висока вредност за модели кои се обидуваат да предвидат однесување или да оптимизираат системи како снабдувачки синџири и логистика.
Според анализи на MIT Technology Review, индустријата сè повеќе се движи кон комбинирање на дигитални и физички податоци за да се создадат попрецизни и поадаптивни ВИ системи.
Екологија како прикриен или реален мотив?
Официјално, соработката меѓу Google и Mill се претставува како чекор кон намалување на отпадот од храна, кој е еден од најголемите еколошки проблеми во развиените економии. Според извештаи на UNEP, околу една третина од глобално произведената храна завршува како отпад.
Во таа смисла, ВИ може да игра улога во оптимизација на синџирите на снабдување, намалување на прекумерно купување и подобро планирање на ресурси. Но паралелно со оваа еколошка нарација постои и јасен комерцијален интерес. Google добива пристап до уникатен податочен сет кој не може да се симулира или преземе од интернет, додека Mill добива пристап до инфраструктура и ВИ експертиза која може да го скалира нивниот производ.
Податоците од домот како нова суровина
Овој случај отвора поширока слика за тоа каде оди индустријата. Домовите стануваат нови податочни јазли, каде IoT уредите, сензорите и паметните апарати континуирано генерираат информации. Она што порано беше приватен простор, сега постепено станува извор на машински читливи податоци.
Во таа насока, вакви системи не се само експерименти, туку потенцијално нова инфраструктура за ВИ економијата. Ако интернетот беше податочната основа на првата генерација ВИ модели, физичкиот свет преку уреди како Mill може да стане основа за следната.
Овој експеримент на Google исто така сугерира промена во фокусот од „колку податоци“ кон „какви податоци“. Наместо да се зголемува само обемот на текстуални и визуелни податоци, индустријата се движи кон податоци кои носат контекст од реалниот свет.
Тоа значи дека идните ВИ системи би можеле да разбираат не само јазик и слики, туку и навики, физички процеси и однесување во реално време. Во таа смисла, „ѓубрето“ станува нова форма на суровина, не поради неговата вредност, туку поради информацијата која ја носи.
Оваа содржина е генерирана со помош на вештачка интелигенција, но е внимателно проверена, уредена и дополнета од уредничкиот тим на IT.mk, со цел да обезбедиме точни, релевантни и квалитетни информации за читателите.
Стани премиум член и доби пристап до сите содржини, специјален попуст на над 2.200 производи во ИТ маркет, верификуван профил и можност за огласување на ИТ Огласник. Плус ќе го поддржиш медиумот кој го градиме цели 16 години!
Доколку веќе имаш премиум членство, најави се тука.
