تدعي شركة Synthetaic أن البيانات الاصطناعية جيدة مثل البيانات الحقيقية عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي

هل تتذكرون بالون “الجاسوس” الصيني من عام 2023؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، فإليك لتجديد المعلومات: قبل عام تقريبًا، طار بالون على ارتفاع عالٍ انطلق من الصين عبر المجال الجوي الأمريكي دون أن يتم اكتشافه إلى حد كبير. تم رصد المنطاد لاحقًا – وإسقاطه – من قبل القوات الجوية الأمريكية، وثبت أنه من الصعب على المتفرجين المدنيين الفضوليين تتبع مصدره – حتى أظهرت شركات الذكاء الاصطناعي مثل Synthetaic أنه يمكن القيام بذلك باستخدام صور الأقمار الصناعية.

تبين أن قصة البالون كانت بمثابة فرصة قوية لعرض منتج لشركة Synthetaic، ولحسن الحظ، جذبت انتباه المستثمرين بما في ذلك شركة المقاولات الدفاعية Booz Allen Hamilton.

هذا الأسبوع، جمعت Synthetaic 15 مليون دولار في جولة من السلسلة B بقيادة مشتركة من Lupa Systems وTitletownTech، وهي شركة رأس مال استثماري شكلت شراكة بين Green Bay Packers وMicrosoft، بمشاركة من IBM Ventures وBooz Allen Hamilton المذكورة أعلاه. وبذلك يصل إجمالي Synthetaic إلى 32.5 مليون دولار، وسيتم تخصيص الأموال الجديدة لتسريع تسويق تقنية رؤية الكمبيوتر الخاصة بالشركة ومضاعفة عدد موظفي Synthetaic تقريبًا إلى 80 موظفًا بحلول نهاية العام، وفقًا للرئيس التنفيذي كوري جاسكولسكي.

“وقال جاسكولسكي لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “إن كمية بيانات الصور التي يتم إنشاؤها تنمو بشكل كبير، مما يؤكد الطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة لإدارة وتحليل هذه المجموعة الهائلة من المعلومات”. “لقد رأينا أن توليد الرؤى من هذه الكميات الهائلة من البيانات يظل نقطة ضعف كبيرة وأولوية للعديد من الصناعات مثل الدفاع أو الجغرافيا المكانية أو أمن الفيديو أو المراقبة باستخدام الطائرات بدون طيار. إن حلول الذكاء الاصطناعي من Synthetaic في التعلم غير الخاضع للرقابة وتحليل البيانات تضعنا في موقع استراتيجي للتنقل في هذا المشهد التكنولوجي المتطور.

جاسكولسكي، خريج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمدير السابق للتكنولوجيا في ناشيونال جيوغرافيك، هو من النوع المغامر. انه غاص تحت الماء بين الجبال الجليدية في القارة القطبية الجنوبية، وهبط على عمق 12500 قدم تحت سطح المحيط لاستكشاف حطام سفينة تايتانيك، وقاد جهودًا باستخدام طائرة هليكوبتر لصياغة خريطة للجانب النابولي من جبل إيفرست، وغامر في أعماق الكهوف التي غمرتها المياه أثناء فهرسة ضحايا التضحيات البشرية للمايا والعصر الجليدي. تحمل الهياكل العظمية.

إذًا ما الذي دفع الرحالة الذي يتحدى الموت مثل جاسكولسكي إلى تأسيس شركة Synthetaic؟ يقول إن الأمر بسيط للغاية: إدراك أن الذكاء الاصطناعي، الذي لاحظ أن لديه القدرة على المساعدة في تصنيف معلومات العالم، تم إعاقةه بسبب الحاجة إلى إضافة تعليقات توضيحية يدوية للبيانات.

وقال جاسكولسكي: “إن وضع العلامات البشرية هو المعيار في تدريب الذكاء الاصطناعي”. “مع زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنها تؤدي أداءً أفضل، ولكنها تحتاج إلى المزيد من البيانات للتدريب عليها لأنها تحتوي على المزيد والمزيد من المعلمات الداخلية القابلة للضبط. لفترة طويلة، كان حل الصناعة لهذه المشكلة هو جعل ملايين الأشخاص يرسمون صناديق على الأشياء ويدربون الذكاء الاصطناعي، ولكن ماذا لو لم نكن بحاجة إلى بيانات مصنفة بشريًا؟

تقدم شركة Synthetaic، التي تم إطلاقها في عام 2019، أداة — التصنيف التلقائي السريع للصور، أو RAIC باختصار – مصمم لأتمتة تحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتحديداً صور الأقمار الصناعية والفيديو، التي لا تحتوي على تسميات.

يتم تدريب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تعيين مجموعات من الأشخاص – المعلقين – بتسمية البيانات حتى يتمكن النموذج من تعلم ربط تعليقات توضيحية معينة (على سبيل المثال، التسميات) بخصائص البيانات. على سبيل المثال، النموذج الذي يغذي الكثير من صور القطط مع التعليقات التوضيحية لكل سلالة سوف “يتعلم” في النهاية التمييز بين قصير الشعر وقصير الشعر.

على النقيض من ذلك، يقوم المستخدمون بتغذية RAIC بصورة واحدة ويقوم RAIC بتحديد مكان آخر توجد فيه تلك الصورة في مجموعة البيانات.

وفي حالة المنطاد الصيني، مكّن ذلك منصة Synthetaic من اكتشاف المنطاد باستخدام ما لا يزيد عن رسم تخطيطي لما قد يبدو عليه المنطاد من الفضاء وصور الأقمار الصناعية الحديثة من المنطقة التي تم إسقاط المنطاد فيها.

“يعني RAIC القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات النادرة أو المعقدة، وتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي وتحسين النمذجة التنبؤية دون قيود كمية البيانات أو جودتها.” قال جاسكولسكي. “وهذا يضع رايك كأصل استراتيجي لتحفيز الابتكار والكفاءة التشغيلية والميزة التنافسية، لا سيما في حالات الاستخدام حيث تشكل البيانات عنق الزجاجة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي وتنفيذه.

Synthetaic ليست الشركة الوحيدة التي تستكشف استخدام البيانات الاصطناعية في التدريب النموذجي.

تعمل شركة Synthesis AI، التي جمعت 17 مليون دولار في جولة استثمارية في أبريل 2022، على تطوير منصة تولد بيانات تركيبية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي بمختلف أنواعها. أطلق Scale AI منذ عامين برنامجًا يتيح لمهندسي التعلم الآلي تعزيز مجموعات البيانات الموجودة في العالم الحقيقي باستخدام عينات اصطناعية. وفي أماكن أخرى، هناك شركات مثل Parallel Domain، التي تقوم بإنشاء بيانات تركيبية لحالات استخدام محددة مثل القيادة الذاتية.

تتوقع جارتنر أن 60% من البيانات المستخدمة لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات سيتم توليدها صناعيًا بحلول عام 2024. لكن بينما تمضي الصناعة قدمًا، يشعر بعض الخبراء بالقلق من تجاهل عيوب البيانات الاصطناعية – والمخاطر المحتملة -.

اعتمادات الصورة: اصطناعية

في دراسة أجريت في يناير 2020، أظهر باحثون من جامعة ولاية أريزونا أن نظام الذكاء الاصطناعي المدرب على مجموعة بيانات من صور الأساتذة يمكن أن يخلق وجوهًا واقعية للغاية – ولكن الوجوه كانت في الغالب من البيض والذكور. لقد أدى النظام إلى تضخيم التحيزات في مجموعة البيانات الأصلية، والتي – على نحو غير مفاجئ – استحوذت على معظم الأساتذة الذكور والبيض.

لم يخاف عملاء Synthetaic من المخاطر، مقابل ما يستحقه الأمر.

تدعي الشركة الناشئة أنها عملت مع القوات الجوية الأمريكية لاختبار اكتشاف الأجسام المدعومة بالذكاء الاصطناعي في البيانات الجغرافية المكانية ومع منظمة Nature Conservancy، وهي منظمة بيئية غير ربحية، لتحديد أنواع الطيور التي كان يُعتقد سابقًا أنها انقرضت. كما أبرمت شركة Synthetaic أيضًا عقدًا مع AFWERX، مختبر أبحاث القوات الجوية، لصياغة تقنية لتصنيف الكائنات ونمذجة الذكاء الاصطناعي واكتشاف الكائنات في الصور الملتقطة عبر الأقمار الصناعية.

يعتقد جاسكولسكي ذلك لدى RAIC تطبيقات في عدد لا يحصى من المجالات الأخرى، بدءًا من النماذج الأولية للذكاء الاصطناعي وحتى المراقبة المستندة إلى الطائرات بدون طيار والإشراف على المحتوى. وفي إشارة إلى عمل Synthetaic مع CNN لتحليل صور الحرب من غزة والشراكة مع Planet Labs لبيع التحليلات بالإضافة إلى بيانات تصوير الأرض، يؤكد أن أعمال Synthetaic قوية في مواجهة تراجع صناعة التكنولوجيا – والرياح المعاكسة على نطاق الاقتصاد الكلي على نطاق أوسع.

“توفر تقنية Synthetaic نهجًا تحويليًا للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي وإنشاءها، وتلبية الاحتياجات الحاسمة لصانعي القرار التقنيين.” قال جاسكولسكي. “بالنسبة لمديري C-suite، يعني RAIC الخاص بـ Synthetaic القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات النادرة أو المعقدة، وتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي وتحسين النمذجة التنبؤية دون قيود كمية البيانات أو جودتها. وهذا يضع رايك كأصل استراتيجي لتحفيز الابتكار والكفاءة التشغيلية والميزة التنافسية، لا سيما في حالات الاستخدام حيث تشكل البيانات عنق الزجاجة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي وتنفيذه.