通常、データが多いほど、AIは良くなりますが、そのような方法には生態学的な影響があります。
モデルをトレーニングするには、内部重量を調整するために、多くのコンピューティング能力が必要です。
それが、データの品質が重要である理由です。同じ量のデータでは、より良いデータセットが勝つAIが勝ちます。

AIの列車を改善しようとしている企業はたくさんあります。Nvidiaはコンポーネントを改善しようとしています
AIをトレーニングするための価格を引き下げようとしているため、産業におけるAIの一般化のために
GTCで発表された新しいクラウドコンピューティングサービス。

トレーニングを改善する新しい方法は、今のところ世界中で開発されています。未来が来ています。
Usually the more data you have, the better your AI will be, but there is some ecological impact of such a method.
Training the model require a lot of computing power, in order to calibrate his internal weight. 
It's why the quality of data is important, for the same amount of data the AI with the better dataset win.

There is plenty of Corporation who are trying to improve ways AI train. NVidia is trying to improve their component 
for the generalisation of AI in Industries as they are trying to decrease the price for training AI with their 
new cloud computing services announced at GTC.

New ways of improving training are in development all around the world for now, future is coming.