Tehisintellekti (AI) rakendamine kasvab kiiresti ning põimub üha enam meie igapäevaelu ja suure panusega valdkondadega, nagu tervishoid, telekommunikatsioon ja energeetika. Kuid suurte võimalustega kaasneb ka suur vastutus: AI-süsteemid teevad mõnikord vigu või annavad ebakindlaid vastuseid, millel võivad olla tõsised tagajärjed.
Miks on see nii oluline?
Paljud AI-mudelid, isegi kõige arenenumad, võivad mõnikord esitada niinimetatud „hallutsinatsioone“ – anda ebatäpseid või põhjendamatuid vastuseid. Valdkondades, kus otsustel on suur kaal, näiteks meditsiinilises diagnoosimises või autonoomses liikluses, võivad sellel olla katastroofilised tagajärjed. Themis AI töötas välja Capsa – platvormi, mis rakendab ebakindluse kvantifitseerimist: see mõõdab ja kvantifitseerib AI väljundi ebakindlust üksikasjalikult ja usaldusväärselt.
Kuidas see töötab?
Õpetades mudelitele teadlikkust ebakindlusest, saab nende väljunditele lisada riski- või usaldusväärsussildi. Näiteks võib isejuhtiv auto anda teada, et ta ei ole olukorras kindel, ning käivitada seetõttu inimese sekkumise. See suurendab mitte ainult ohutust, vaid ka kasutajate usaldust AI-süsteemide vastu.
capsa_torch.wrapper() kus väljund koosneb nii prognoosist kui ka riskist:
Kokkuvõte
MIT-i meeskond näitab, et AI tulevik ei seisne ainult targemaks muutumises, vaid eelkõige ka turvalisemalt ja õiglasemalt toimimises. Fortis AI-s usume, et AI muutub tõeliselt väärtuslikuks alles siis, kui see on oma piirangute suhtes läbipaistev. Täiustatud ebakindluse kvantifitseerimise tööriistadega, nagu Capsa, saate seda visiooni ka praktikas rakendada.