قرمصيص للأخبار أخبار الذكاء الاصطناعي بالعربي
باختصار
البيانات الاصطناعية أو الـ Synthetic Data هي بيانات مُولّدة بالكمبيوتر مش حقيقية، بتُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. بنلجأ ليها لما البيانات الحقيقية تكون نادرة أو حسّاسة من ناحية الخصوصية أو مكلّفة في جمعها.
بالتفصيل
تخيّل إنك بتدرّب طيار جديد. مش هتحطه في طيارة حقيقية من أول يوم وتقوله “اتصرّف” — ده خطر. بدل كده بتستخدم محاكي طيران (flight simulator) بيولّد مواقف وسيناريوهات مختلفة عشان الطيار يتعلم عليها. المواقف دي مش حقيقية، بس بتحاكي الواقع كويس كفاية إن الطيار يتعلم منها. البيانات الاصطناعية بتعمل نفس الحاجة مع نماذج الذكاء الاصطناعي.
في أسباب كتير بتخلّي الشركات تستخدم Synthetic Data بدل أو مع البيانات الحقيقية:
- الخصوصية: بيانات طبية أو مالية مش ممكن تتشارك بسبب القوانين
- الندرة: بعض الأحداث نادرة (زي الحوادث) ومفيش بيانات كافية عنها
- التكلفة: جمع وتسمية بيانات حقيقية ممكن يكلّف ملايين
- التنوع: تقدر تولّد بيانات بتغطي سيناريوهات مش موجودة في الواقع
- التوازن: لو عندك بيانات كتير عن حاجة وقليلة عن حاجة تانية، تقدر توازن بالاصطناعية
في طرق مختلفة لتوليد البيانات الاصطناعية. ممكن تستخدم نماذج ذكاء اصطناعي نفسها — زي GANs أو نماذج لغوية كبيرة — عشان تولّد بيانات جديدة. أو ممكن تستخدم قواعد رياضية ومحاكاة (simulation). وممكن كمان تاخد بيانات حقيقية وتعملها تعديلات عشان تولّد نسخ جديدة منها.
في عالم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، البيانات الاصطناعية بقت مهمة جدًا. شركات زي Microsoft استخدمت نموذج GPT-4 عشان يولّد بيانات تدريب لنماذج أصغر — يعني نموذج كبير بيعلّم نموذج صغير عن طريق إنه يولّد أمثلة تدريبية. الطريقة دي اسمها أحيانًا Self-Play أو Self-Improvement.
مثال عملي
شركة عربية ناشئة عايزة تبني نظام يفهم الفواتير العربية المكتوبة بخط اليد. المشكلة إن مفيش آلاف الفواتير الجاهزة عشان تدرّب عليها. الحل إنها تستخدم Synthetic Data: تولّد آلاف صور فواتير بخطوط وأنماط مختلفة بالكمبيوتر. النموذج بيتدرّب عليها وبعدين بيشتغل كويس على الفواتير الحقيقية.
