盡管AI由于指數(shù)級的發(fā)展而變得更加先進，但這種現(xiàn)代技術(shù)的局限性仍然存在。

那么，合成數(shù)據(jù)能否成為所有與AI相關(guān)的問題的解決方案？

在第四次工業(yè)革命中，每個行業(yè)都發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)代技術(shù)的潛力；比如AI和ML。

幾乎所有其他組織都在部署AI以創(chuàng)建更高效的業(yè)務(wù)流程并確保更好的客戶滿意度。但是，初創(chuàng)企業(yè)、SOHO和中小型企業(yè)在采用AI時面臨一個重大問題——這就是所謂的冷啟動問題。雖然初創(chuàng)企業(yè)和中小企業(yè)一般沒有資源收集大數(shù)據(jù)，但冷啟動問題基本上是缺乏此類相關(guān)數(shù)據(jù)。

另一方面，行業(yè)巨頭已經(jīng)擁有資源來收集真實世界的數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于訓(xùn)練他們的AI系統(tǒng)。因此，對中小型企業(yè)的勝算很大。在這種情況下，合成數(shù)據(jù)可能是必要的啟動器。

合成數(shù)據(jù)可以成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式背后的驅(qū)動力。此外，研究表明合成數(shù)據(jù)產(chǎn)生與真實數(shù)據(jù)相同的結(jié)果。與真實數(shù)據(jù)相比，合成數(shù)據(jù)被認(rèn)為更便宜且處理時間更短。因此，合成數(shù)據(jù)的出現(xiàn)可以平衡目前由大企業(yè)主導(dǎo)的競爭環(huán)境，有利于中小企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)。

發(fā)現(xiàn)合成數(shù)據(jù)的好處

合成數(shù)據(jù)是基于用戶指定參數(shù)的計算機生成的人工數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)盡可能接近真實世界的歷史數(shù)據(jù)。通常，Unreal引擎和Unity等游戲引擎通常用作模擬環(huán)境，用于測試和訓(xùn)練基于AI的應(yīng)用，例如自動駕駛汽車?；诤铣蓴?shù)據(jù)開發(fā)AI驅(qū)動的應(yīng)用程序有很多優(yōu)勢。其中一些優(yōu)勢包括：

1.開發(fā)原型

查找、聚合和建模大量相關(guān)的真實數(shù)據(jù)是一個乏味的過程。因此，生成合成數(shù)據(jù)可能是最佳解決方案。此類數(shù)據(jù)將能夠在大規(guī)模生產(chǎn)之前構(gòu)建原型并測試此類原型以獲得所需的結(jié)果。與真實數(shù)據(jù)相比，使用合成數(shù)據(jù)構(gòu)建原型更高效、更具成本效益。

非營利性AI研究企業(yè)Open AI正在開發(fā)大量基于AI的應(yīng)用。在這些應(yīng)用中，研究人員開發(fā)了用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機器人，可以在看到一個動作只執(zhí)行一次后學(xué)習(xí)一項新任務(wù)。一家美國加州科技初創(chuàng)企業(yè)正在開發(fā)一個AI平臺，其愿景類似于Amazon Go。這家初創(chuàng)企業(yè)旨在借助合成數(shù)據(jù)為便利店和零售商提供免結(jié)賬解決方案。他們還引入了AI驅(qū)動的智能系統(tǒng)來監(jiān)控商店中的每一位購物者，以識別和分析他們的學(xué)習(xí)模式。

2.確保數(shù)據(jù)隱私

2018年11月，5億萬豪客戶在一次備受矚目的數(shù)據(jù)泄露事件中受到影響。在這5億人中，有3.27億用戶的護照信息、電子郵件地址、郵寄地址和信用卡信息等數(shù)據(jù)被盜。由于此類事件，人們擔(dān)心其數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

合成數(shù)據(jù)可以有效地解決此類隱私問題。合成數(shù)據(jù)不包括任何個人數(shù)據(jù)。因此，可以輕松確保數(shù)據(jù)隱私。合成數(shù)據(jù)在為醫(yī)療保健應(yīng)用訓(xùn)練AI系統(tǒng)方面非常有用。AI系統(tǒng)通常需要真實的患者數(shù)據(jù)。這威脅到患者的隱私。合成數(shù)據(jù)允許在醫(yī)療保健領(lǐng)域開發(fā)先進的AI應(yīng)用程序，同時保持患者的機密性。

例如，來自Nvidia的研究人員正在與明尼蘇達州的Mayo Clinic以及波士頓的MGH和BWH臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心合作，正在使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)來生成用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成數(shù)據(jù)。生成的合成數(shù)據(jù)包含來自阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)倡議數(shù)據(jù)集的3,400個MRI和來自多模態(tài)腦腫瘤圖像分割基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的200個4D腦MRI和腫瘤。同樣，模擬X射線也可以與實際X射線一起使用，以訓(xùn)練AI系統(tǒng)識別多種健康狀況。

3.前所未有的場景測試和訓(xùn)練

開發(fā)AI驅(qū)動的應(yīng)用最重要的過程之一是測試系統(tǒng)性能。如果系統(tǒng)沒有產(chǎn)生所需的輸出，則需要對其進行重新訓(xùn)練。在這種情況下，合成數(shù)據(jù)可以證明是有益的。合成數(shù)據(jù)可以生成場景來測試AI系統(tǒng)，而不是使用真實數(shù)據(jù)或在真實環(huán)境中測試系統(tǒng)。這種方法比獲取真實數(shù)據(jù)便宜且耗時更少。

同樣，合成數(shù)據(jù)還可以針對未來可能出現(xiàn)的缺乏真實數(shù)據(jù)或事件的場景訓(xùn)練新的或現(xiàn)有的系統(tǒng)。通過這種方法，研究人員可以開發(fā)更具未來感的AI應(yīng)用。此外，使用合成數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練AI系統(tǒng)更簡單，因為生成合成數(shù)據(jù)比收集準(zhǔn)確的真實數(shù)據(jù)要簡單。

由于這些好處，合成數(shù)據(jù)已成為測試和訓(xùn)練自動駕駛汽車的一種可訪問的替代方案。許多自動駕駛汽車開發(fā)人員正在使用GTA V等模擬游戲環(huán)境來訓(xùn)練他們的基于AI的系統(tǒng)。同樣，May Mobility正在通過使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練他們的車輛來構(gòu)建自動駕駛微型交通服務(wù)。

另一家名為Waymo的自動駕駛汽車開發(fā)商已經(jīng)通過在模擬道路上行駛50億英里和在真實道路上再行駛800萬英里來測試其自動駕駛汽車。合成數(shù)據(jù)方法允許開發(fā)人員在模擬道路上測試他們的自動駕駛汽車，這比在實際道路上直接測試要安全得多。

4.提高數(shù)據(jù)靈活性

獲取真實數(shù)據(jù)是一個乏味的過程，包括支付注釋費用并確保避免任何侵犯版權(quán)的行為。此外，真實數(shù)據(jù)只能用于在特定領(lǐng)域具有足夠歷史數(shù)據(jù)的特定場景。與真實數(shù)據(jù)不同，合成數(shù)據(jù)可以立即呈現(xiàn)對象、場景、事件和人員的任意組合。合成數(shù)據(jù)可以生成能夠發(fā)現(xiàn)利基應(yīng)用的通用數(shù)據(jù)集。因此，研究人員可以利用合成數(shù)據(jù)探索無限的可能性。幾家初創(chuàng)企業(yè)通過開發(fā)滿足客戶要求的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，創(chuàng)造了開放的數(shù)據(jù)經(jīng)濟。

5.探索合成數(shù)據(jù)的局限性

盡管合成數(shù)據(jù)可以幫助AI到達未被發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域，但其局限性可能成為其主流部署的主要障礙。對于初學(xué)者來說，合成數(shù)據(jù)模擬了真實世界數(shù)據(jù)的多個屬性，但它不會完全復(fù)制原始數(shù)據(jù)。在對此類合成數(shù)據(jù)進行建模時，AI系統(tǒng)只會在真實數(shù)據(jù)中尋找共同的趨勢和情況。因此，現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中極端案例中包含的罕見場景可能永遠不會包含在合成數(shù)據(jù)中。

此外，研究人員還沒有開發(fā)出一種機制來檢查數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。發(fā)現(xiàn)真實數(shù)據(jù)中的缺陷并減少它們比使用合成數(shù)據(jù)更簡單。AI驅(qū)動的系統(tǒng)已經(jīng)有陰暗面這會助長無意的偏見。使用合成數(shù)據(jù)，預(yù)測這種偏見的范圍和影響可能還為時過早。

6.克服挑戰(zhàn)

企業(yè)組織需要了解合成數(shù)據(jù)是一個相當(dāng)新的發(fā)現(xiàn)。此類數(shù)據(jù)的效率和準(zhǔn)確性還沒有根據(jù)當(dāng)前的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進行評估。因此，合成數(shù)據(jù)不應(yīng)被視為獨立的數(shù)據(jù)源。尤其是在面臨安全問題的應(yīng)用中，例如醫(yī)療保健應(yīng)用和自動駕駛汽車，合成數(shù)據(jù)必須與現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)相結(jié)合，以開發(fā)AI系統(tǒng)。但零售業(yè)的應(yīng)用具有較低的風(fēng)險因素，很容易依賴合成數(shù)據(jù)。

出于測試目的，合成數(shù)據(jù)是一種可行且成本低廉的解決方案。但是，出于其他目的，在采用合成數(shù)據(jù)作為獨立解決方案之前，需要徹底研究和分析AI系統(tǒng)的結(jié)果。隨著進一步的研究，合成數(shù)據(jù)對于多種操作可能會變得更加可靠。