შეუძლია ხელოვნური ინტელექტის დახმარება განათლების დიდი მონაცემების პრობლემების გადაჭრაში?

მონაცემების მიერ შემოთავაზებული შეხედულებები დაგეხმარებათ ბიზნესის პრობლემების გადაწყვეტაში. მაგრამ დიდი მონაცემების მართვამ შეიძლება დაძლიოს, ვიდრე დახმარებას.

„იმდენად ბევრი მონაცემი დევს ყველაფერში, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ, ახლა კი მონაცემთა რაოდენობა, რომელიც გენერირდება, იმდენად დიდია. მაგრამ როგორ მიიღებთ მნიშვნელოვან ინფორმაციას ამ მონაცემების შესახებ?” განუცხადა ZDNet-ს ინტელის ვიცე-პრეზიდენტმა და მონაცემთა ცენტრის, ხელოვნური ინტელექტისა და ღრუბლის შესრულებისა და სტრატეგიის გენერალურმა მენეჯერმა კავიტა პრასადმა. ს

„ამჟამად ადამიანურად შეუძლებელია დაჯდე მონაცემებით და გაარკვიო არა მხოლოდ რას ამბობს მონაცემები, არამედ ურთიერთდამოკიდებულება მონაცემთა სხვადასხვა კომპლექტს შორის, რომლებიც გროვდება, და იმის გარკვევა, თუ რა ბიზნესის შეხედულებები იმალება ამ მონაცემების უკან“.

ეს საკითხი მხოლოდ ტექნიკურ კომპანიებს არ ეხება. განათლების სექტორი ასევე აწყდება გამოწვევებს დიდი მონაცემების მართვის, დაცვისა და ღირებულების მოპოვებაში.

როგორ შეუძლიათ სკოლებმა გამოიყენონ AI მოსწავლეთა შედეგების გასაუმჯობესებლად?

Ხელოვნური ინტელექტი შეუძლია შესაძლებელი გახადოს დიდი მონაცემების პრობლემების გადაჭრა.

მაგალითად, Intel თანამშრომლობდა Aible-თან, რათა გამოეყენებინა AI ნოვა სამხრეთ-აღმოსავლეთ უნივერსიტეტის დასახმარებლად. Aible-ს შეუძლია შეიგრძნოს, შეისწავლოს და ოპტიმიზაცია მოახდინოს მონაცემების ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით.

პრასადმა თქვა, რომ უნივერსიტეტს სურდა მონაცემების საფუძველზე ორი ძირითადი საკითხის შესახებ: ბაკალავრიატის სტუდენტების შენარჩუნების გაუმჯობესება და სტუდენტების კეთილდღეობის ოპტიმიზაცია. Intel-მა და Aible-მა, Dell-თან თანამშრომლობით, განათავსეს AI სკოლის მონაცემთა ნაკრები. ამ პროექტმა გამოავლინა პოტენციური გზები 17%-ით შემცირდა სტუდენტების დაქვეითება 15 დღეში.

 დონ რუდავსკიმ, Nova Southeastern-ის ინსტიტუციური ეფექტურობის ვიცე-პრეზიდენტმა, Aible-ის შემთხვევის კვლევაში წერდა პროექტს:

ერთსაათიანი შეხვედრის დროს, ჩვენ გადავედით მონაცემთა ნედლეულიდან Aible-ის მიერ ავტომატურად ხაზგასმული მონაცემების შესწავლაზე, პროგნოზირებადი მოდელის შექმნაზე და ამოქმედებამდე. აკადემიური და ფინანსური დახმარების მრჩევლებთან თანამშრომლობა დაგვეხმარა მოდელების შემდგომ ოპტიმიზაციაში და გახადა ისინი უფრო გამოსადეგი - მაგრამ ჩვენ გადავედით თავიდან ბოლომდე ნედლი მონაცემებიდან განლაგებულ მოდელზე ასეთი მოკლე რაოდენობით დრო.

15 დღეში საქმიანი შედეგის მიღწევა „უზარმაზარია“, დასძინა პრასადმა.

კომპანიებმა და უნივერსიტეტმა მიაღწიეს ამ შედეგებს ექვს პროექტში 500 AI მოდელის გაშვებით. თითოეული პროექტის დამუშავებას დაახლოებით 25 წუთი დასჭირდა. Intel-ის თქმით, Xeon Scalable პროცესორების გამოყენებით Aible-ის ტექნოლოგიასთან ერთად, დეველოპერებს შეუძლიათ აპლიკაციების გაშვება სერვერების მართვის გარეშე.

Intel-მა და Aible-მა პირველად დაიწყეს ერთად მუშაობა Intel's Disruptor Initiative-ის მეშვეობით. პროგრამა საშუალებას აძლევს სტარტაპებსა და დამკვიდრებულ კომპანიებს წვდომა ინტელის გადაწყვეტილებებსა და ტექნოლოგიებზე.

პრასადმა თქვა პრასადმა, პარტნიორობა აძლევს "ინტელის კუნთებს ამ სტარტაპ კომპანიებს, რათა დარწმუნდნენ, რომ მათი ტექნოლოგიები შეიძლება ფართოდ იქნას გამოყენებული ინდუსტრიებში".

აიბლე ასევე მუშაობდა K-12-ში მომხმარებლებთან, რომლებსაც სურდათ გაეგოთ სტუდენტების შენარჩუნება.

„აიბლი დაგვეხმარა პროაქტიულად გამოეჩინა სტუდენტები, რომლებიც ტოვებდნენ იმ მიზეზების გამო, სადაც შეგვეძლო მივმართოთ შეინარჩუნეთ ისინი“, - თქვა ჰაიველ ბენბოუმ, GEMS Education-ის გლობალური მონაცემებისა და ანალიტიკის უფროსმა ვიცე-პრეზიდენტმა.

„როცა საქმე K-12-ს ეხება, თავისთავად მინიმიზაცია საინტერესოა, მაგრამ აიბლე დაგვეხმარა განვასხვავოთ სად. და როგორ შეგვეძლო ვიმოქმედოთ იმისათვის, რომ შევამციროთ შეფერხება და პირდაპირ დავაფიქსიროთ რეკომენდირებულის მიღების ეკონომიკური გავლენა მოქმედებები."

---

იხილეთ: რა არის AI ინჟინერი?

---

აღმასრულებელი: AI იქნება "ადამიანის ცხოვრების ყველა სფეროში"

როგორც AI ფართოვდება, ასევე იზრდება კითხვები გარშემო ტექნოლოგიების ეთიკურად გამოყენება.

”AI არის ისეთივე კარგი, როგორც მონაცემები, და AI იძლევა პროგნოზებს”, - თქვა პრასადმა. "ეს ჯერ კიდევ პროგნოზირებადია." 

არაზუსტი პროგნოზების რისკისა და სარგებლის ანალიზის ჩატარება ადამიანებზეა დამოკიდებული.

”ჩვენ ვაღიარებთ, რომ ამ AI ტექნოლოგიებთან დაკავშირებული ბევრი გავლენაა და ჩვენ ორიენტირებული ვართ იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ის გამოყენებული იყოს სოციალური სიკეთისთვის,” - თქვა მან.

პრასადმა დასძინა, რომ Intel მიჰყვება "განხილვის უწყვეტ, მკაცრ პროცესს" AI-ის გამოყენებით პროექტებისთვის.

პრასადი ასევე პროგნოზირებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი მალე „იმოქმედებს ადამიანის ცხოვრების ყველა ასპექტზე“.

„ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტის გავრცელება მხოლოდ ფართოვდება და ძალიან საინტერესოა იმის დანახვა, თუ სად ცდილობენ ბიზნესები გამოიყენონ ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი. უკეთესი ბიზნეს შედეგები - იქნება ეს განათლების კონტექსტში სტუდენტების შესანარჩუნებლად თუ იმის გარკვევა, თუ რა პროგრამებს აქვს აზრი სტუდენტის პერსპექტივიდან.

”ჩვენ მხოლოდ აისბერგის მწვერვალზე ვართ”, - განაგრძო მან. ”ეს მხოლოდ დასაწყისია, მაგრამ საბოლოოდ, ის ბევრად უფრო გაფართოვდება ადამიანის ცხოვრების ყველა სფეროში.”