MIT atlieka tyrimus, siekdama padaryti DI išmanesnį

MIT komanda moko DI modelius to, ko jie dar nežinojo.

Dirbtinio intelekto (DI) taikymas sparčiai auga ir vis labiau įsilieja į mūsų kasdienį gyvenimą bei svarbias pramonės šakas, tokias kaip sveikatos priežiūra, telekomunikacijos ir energetika. Tačiau su didele galia ateina ir didelė atsakomybė: DI sistemos kartais daro klaidas arba pateikia neaiškius atsakymus, kurie gali turėti rimtų pasekmių.

Kodėl tai taip svarbu?
Daugelis DI modelių, net ir pažangių, kartais gali rodyti vadinamąsias „haliucinacijas“ – jie pateikia klaidingus ar nepagrįstus atsakymus. Sektoriuose, kuriuose sprendimai turi didelį svorį, pavyzdžiui, medicininės diagnostikos ar autonominio vairavimo srityse, tai gali turėti pražūtingų pasekmių. „Themis AI“ sukūrė „Capsa“ – platformą, kuri taiko neapibrėžtumo kiekybinį įvertinimą (angl. uncertainty quantification): ji detaliai ir patikimai matuoja bei kiekybiškai įvertina DI išvesties neapibrėžtumą.

 Kaip tai veikia?
Išmokius modelius suvokti neapibrėžtumą, jie gali pateikti rezultatus su rizikos arba patikimumo žyma. Pavyzdžiui: autonominis automobilis gali nurodyti, kad nėra tikras dėl situacijos, ir todėl inicijuoti žmogaus įsikišimą. Tai padidina ne tik saugumą, bet ir vartotojų pasitikėjimą DI sistemomis.

Techninio diegimo pavyzdžiai
  • Integruojant su „PyTorch“, modelio apvyniojimas (wrapping) atliekamas per capsa_torch.wrapper() kur išvestį sudaro tiek prognozė, tiek rizika:
Python example met capsa
„TensorFlow“ modeliams „Capsa“ veikia su dekoratoriumi:
tensorflow
Poveikis įmonėms ir vartotojams
„NetCare“ ir jos klientams ši technologija reiškia didžiulį žingsnį į priekį. Mes galime pateikti DI sprendimus, kurie yra ne tik intelektualūs, bet ir saugūs bei geriau nuspėjami, su mažesne haliucinacijų tikimybe. Tai padeda organizacijoms priimti geriau pagrįstus sprendimus ir sumažinti riziką diegiant DI verslui kritinėse programose.

Išvada
MIT komanda parodo, kad DI ateitis priklauso ne tik nuo to, kaip tapti protingesniam, bet visų pirma nuo to, kaip veikti saugiau ir sąžiningiau. „NetCare“ tikime, kad DI tampa tikrai vertingas tik tada, kai jis yra skaidrus dėl savo paties apribojimų. Naudodami pažangius neapibrėžtumo kiekybinio įvertinimo įrankius, tokius kaip „Capsa“, galite šią viziją įgyvendinti praktiškai.

Gerard

Gerardas dirba dirbtinio intelekto konsultantu ir vadovu. Turėdamas didelę patirtį dirbant su stambiomis organizacijomis, jis geba itin greitai išanalizuoti problemą ir rasti jos sprendimą. Derindamas tai su ekonominiu išsilavinimu, jis užtikrina verslo požiūriu pagrįstus sprendimus.