Екипът на MIT учи AI моделите на неща, които те все още не знаят.
Приложението на изкуствения интелект (AI) расте бързо и все повече се преплита в нашето ежедневие и в критични индустрии като здравеопазване, телекомуникации и енергетика. Но с голяма сила идва и голяма отговорност: AI системите понякога допускат грешки или дават несигурни отговори, които могат да имат сериозни последици.
Themis AI на MIT, съоснована и ръководена от професор Даниела Рус от лабораторията CSAIL, предлага пробивна технология. Тяхната технология дава възможност на AI моделите да „знаят какво не знаят“. Това означава, че AI системите могат сами да посочат кога са несигурни относно своите прогнози, което позволява да се предотвратят грешки, преди да са нанесли вреда.
Защо това е толкова важно?
Много AI модели, дори и напредналите, понякога могат да проявяват т.нар. „халюцинации“ – те дават грешни или необосновани отговори. В сектори, където решенията имат голяма тежест, като медицинска диагностика или автономно шофиране, това може да има катастрофални последици. Themis AI разработи Capsa – платформа, която прилага количествено определяне на несигурността (uncertainty quantification): тя измерва и количествено определя несигурността на AI резултатите по детайлен и надежден начин.
Как работи?
Чрез добавяне на осъзнаване на несигурността към моделите, те могат да предоставят своите резултати с етикет за риск или надеждност. Например: автономният автомобил може да посочи, че не е сигурен за дадена ситуация и следователно да задейства човешка намеса. Това не само повишава безопасността, но и доверието на потребителите в AI системите.
- При интегриране с PyTorch, обвиването на модела става чрез
capsa_torch.wrapper()като изходът съдържа както прогнозата, така и риска:
За NetCare и нейните клиенти тази технология означава огромна крачка напред. Ние можем да предоставим AI приложения, които са не само интелигентни, но и безопасни и по-предсказуеми с по-малък шанс за халюцинации. Това помага на организациите да вземат по-информирани решения и да намалят рисковете при внедряването на AI в критични за бизнеса приложения.
Заключение
MIT екип показва, че бъдещето на ИИ не е само в това да става по-умен, но преди всичко в това да функционира по-безопасно и по-справедливо. В NetCare вярваме, че ИИ става наистина ценен, когато е прозрачен относно собствените си ограничения. С усъвършенствани инструменти за количествено определяне на несигурността като Capsa, можете да приложите тази визия на практика.
