కృత్రిమ డేటా: AI ప్రపంచంలో ఒక కొత్త స్నేహితుడు!
హాయ్ పిల్లలూ, విద్యార్థులారా! ఈరోజు మనం ఒక అద్భుతమైన విషయం గురించి తెలుసుకుందాం. MIT (Massachusetts Institute of Technology) అనే ఒక పెద్ద యూనివర్సిటీ, 2025 సెప్టెంబర్ 3న, “కృత్రిమ డేటా: AI లో మంచి మరియు చెడు” అనే ఒక కొత్త వ్యాసం రాసింది. ఈ వ్యాసంలో, ఒక తెలివైన శాస్త్రవేత్త, కళ్యాణ్ వీరమాచనేని, కృత్రిమ డేటా అంటే ఏమిటి, అది AI (Artificial Intelligence – కృత్రిమ మేధస్సు) కి ఎలా సహాయపడుతుంది, మరియు దానితో వచ్చే కొన్ని ఇబ్బందులు ఏమిటో వివరించారు.
కృత్రిమ డేటా అంటే ఏమిటి?
ముందుగా, డేటా అంటే ఏమిటో తెలుసుకుందాం. డేటా అంటే మనం చుట్టూ చూసే, వినే, అనుభవించే అన్ని విషయాలు. ఉదాహరణకు, మీరు మీ స్నేహితుడి పేరు, మీకు ఇష్టమైన బొమ్మ, మీరు చూసిన సినిమా – ఇవన్నీ డేటాయే.
ఇప్పుడు, కృత్రిమ డేటా అంటే ఏమిటంటే, నిజంగా లేని, కానీ నిజమైన డేటా లాగా కనిపించే డేటాను కంప్యూటర్లు తయారుచేస్తాయి. ఊహించుకోండి, మీ దగ్గర కొన్ని బొమ్మల ఫోటోలు ఉన్నాయి. ఆ ఫోటోలను చూసి, కంప్యూటర్ సరికొత్త బొమ్మల ఫోటోలను తయారుచేయగలిగితే, దాన్ని కృత్రిమ డేటా అంటారు. ఇది నిజమైన ఫోటోలు కావు, కానీ నిజమైన ఫోటోలు లాగే ఉంటాయి!
AI కి కృత్రిమ డేటా ఎందుకు అవసరం?
AI అంటే మనుషుల లాగా ఆలోచించి, పనులు చేయగల కంప్యూటర్లు. AI కి నేర్చుకోవడానికి చాలా డేటా కావాలి. ఉదాహరణకు, ఒక AI కి కుక్కలను గుర్తుపట్టడం నేర్పించాలంటే, దానికి చాలా కుక్కల ఫోటోలు చూపించాలి.
అయితే, కొన్నిసార్లు నిజమైన డేటా దొరకడం చాలా కష్టం, లేదా చాలా ఖర్చుతో కూడుకున్నది. అలాంటి సమయాల్లో, కృత్రిమ డేటా AI కి ఒక మంచి స్నేహితుడిలా సహాయపడుతుంది.
- ఎక్కువ డేటా: నిజమైన డేటా తక్కువగా ఉన్నప్పుడు, కృత్రిమ డేటా చాలా ఎక్కువ మొత్తంలో తయారుచేయవచ్చు.
- రహస్యాలు భద్రంగా: కొన్నిసార్లు డేటా చాలా రహస్యంగా ఉంటుంది, ఉదాహరణకు, కొందరి ఆరోగ్యం గురించిన సమాచారం. అలాంటి డేటాను నేరుగా వాడటం మంచిది కాదు. కానీ, కృత్రిమ డేటాను తయారుచేస్తే, అసలు రహస్యాలు బయటకు రాకుండానే AI నేర్చుకోగలదు.
- కొత్త విషయాలు నేర్చుకోవడం: కొన్నిసార్లు, మనం ఊహించని పరిస్థితులు లేదా అరుదైన సంఘటనల డేటా దొరకదు. కృత్రిమ డేటా ద్వారా అలాంటి వాటిని కూడా AI కి చూపించి, నేర్పించవచ్చు.
కృత్రిమ డేటా వల్ల వచ్చే సమస్యలు ఏమిటి?
అయితే, ప్రతి మంచి విషయానికి కొన్ని చిన్న చిన్న ఇబ్బందులు ఉంటాయి కదా, అలాగే కృత్రిమ డేటా విషయంలో కూడా కొన్ని ఉన్నాయి.
- నిజం కాకపోవచ్చు: కృత్రిమ డేటా నిజమైన డేటా లాగా ఉన్నా, కొన్నిసార్లు అందులో నిజమైన ప్రపంచంలో లేని చిన్న చిన్న తేడాలు ఉండవచ్చు. అప్పుడు AI తప్పుగా నేర్చుకునే అవకాశం ఉంది.
- పక్షపాతం: ఒకవేళ మనం కృత్రిమ డేటాను తయారుచేసేటప్పుడు, ఏదైనా ఒక రకమైన డేటాకు ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇస్తే, AI కూడా దానినే ఎక్కువగా నేర్చుకుంటుంది. అంటే, AI లో కూడా పక్షపాతం (bias) వచ్చే అవకాశం ఉంది.
- కొత్త సమస్యలు: కృత్రిమ డేటాను తయారుచేసేటప్పుడు, కొత్త రకాల సమస్యలు తలెత్తవచ్చు. వాటిని పరిష్కరించడానికి శాస్త్రవేత్తలు కొత్త పద్ధతులు కనిపెట్టాలి.
ముగింపు:
పిల్లలూ, కృత్రిమ డేటా అనేది AI ప్రపంచంలో చాలా ముఖ్యమైనది. ఇది AI కి నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది. అయితే, దాన్ని జాగ్రత్తగా, తెలివిగా వాడాలి. MIT శాస్త్రవేత్తలు, కళ్యాణ్ వీరమాచనేని వంటివారు, కృత్రిమ డేటా యొక్క మంచి, చెడులను తెలుసుకుంటూ, AI ని మరింత మెరుగ్గా చేయడానికి కృషి చేస్తున్నారు.
మీరు కూడా సైన్స్, టెక్నాలజీ గురించి నేర్చుకుంటూ, ఇలాంటి కొత్త విషయాలను తెలుసుకుంటే, భవిష్యత్తులో మీరు కూడా గొప్ప శాస్త్రవేత్తలు కావచ్చు! సైన్స్ అంటే కేవలం పాఠాలు చదవడం మాత్రమే కాదు, కొత్త విషయాలను కనిపెట్టడం, ప్రపంచాన్ని మరింత అందంగా మార్చడం కూడా!
3 Questions: The pros and cons of synthetic data in AI
AI వార్తలను అందించింది.
Google Gemini నుండి ప్రతిస్పందనను పొందడానికి ఈ క్రింది ప్రశ్నను ఉపయోగించారు:
2025-09-03 04:00 న, Massachusetts Institute of Technology ‘3 Questions: The pros and cons of synthetic data in AI’ను ప్రచురించారు. దయచేసి సంబంధిత సమాచారంతో కూడిన వివరణాత్మక వ్యాసం రాయండి, ఇది పిల్లలు మరియు విద్యార్థులు అర్థం చేసుకోగల సరళమైన భాషలో ఉండాలి, తద్వారా ఎక్కువ మంది పిల్లలు సైన్స్ పట్ల ఆసక్తి పెంచుకుంటారు. దయచేసి తెలుగులో మాత్రమే వ్యాసం అందించండి.