Команда MIT навчає моделі ШІ тому, чого вони ще не знали.
Застосування штучного інтелекту (ШІ) швидко зростає і все більше переплітається з нашим повсякденним життям та критично важливими галузями, такими як охорона здоров'я, телекомунікації та енергетика. Але з великою силою приходить і велика відповідальність: системи ШІ іноді припускаються помилок або дають невпевнені відповіді, що може мати серйозні наслідки.
Themis AI від MIT, співзасновником і керівником якої є професор Даніела Рус з лабораторії CSAIL, пропонує новаторське рішення. Їхня технологія дозволяє моделям ШІ «знати, чого вони не знають». Це означає, що системи ШІ можуть самі вказувати, коли вони не впевнені у своїх прогнозах, що дозволяє запобігти помилкам до того, як вони завдадуть шкоди.
Чому це так важливо?
Багато моделей ШІ, навіть передові, іноді можуть демонструвати так звані «галюцинації» — вони дають хибні або необґрунтовані відповіді. У галузях, де рішення мають велику вагу, таких як медична діагностика чи автономне водіння, це може мати катастрофічні наслідки. Themis AI розробила Capsa — платформу, яка застосовує кількісну оцінку невизначеності (uncertainty quantification): вона вимірює та кількісно оцінює невизначеність результатів роботи ШІ у детальний та надійний спосіб.
Як це працює?
Надаючи моделям обізнаність про невизначеність, можна маркувати їхні результати міткою ризику чи надійності. Наприклад, безпілотний автомобіль може вказати, що він не впевнений у певній ситуації, і тому активувати втручання людини. Це не тільки підвищує безпеку, але й довіру користувачів до систем ШІ.
- При інтеграції з PyTorch обгортання моделі відбувається через
capsa_torch.wrapper()де вихідні дані складаються як із прогнозу, так і з ризику:
Для NetCare та її клієнтів ця технологія означає величезний крок уперед. Ми можемо надавати застосунки зі штучним інтелектом, які не тільки розумні, але й безпечні та більш передбачувані, з меншою ймовірністю галюцинацій. Це допомагає організаціям приймати більш обґрунтовані рішення та зменшувати ризики при впровадженні ШІ в критично важливі для бізнесу застосунки.
Висновок
MIT команда показує, що майбутнє ШІ полягає не лише в тому, щоб ставати розумнішим, а й, перш за все, у безпечнішому та чеснішому функціонуванні. У NetCare ми віримо, що ШІ стає справді цінним лише тоді, коли він прозорий щодо власних обмежень. За допомогою передових інструментів квантифікації невизначеності, таких як Capsa, ви також можете втілити це бачення на практиці.
