Echipa MIT învață modelele AI ceea ce încă nu știau.
Aplicarea inteligenței artificiale (AI) crește rapid și devine din ce în ce mai împletită cu viața noastră de zi cu zi și cu industriile cu miză mare, cum ar fi sănătatea, telecomunicațiile și energia. Dar cu o mare putere vine și o mare responsabilitate: sistemele AI fac uneori greșeli sau oferă răspunsuri nesigure care pot avea consecințe majore.
Themis AI de la MIT, co-fondată și condusă de profesoara Daniela Rus de la laboratorul CSAIL, oferă o soluție revoluționară. Tehnologia lor permite modelelor AI să „să știe ce nu știu”. Aceasta înseamnă că sistemele AI se pot auto-indica atunci când sunt nesigure cu privire la predicțiile lor, prevenind astfel erorile înainte ca acestea să provoace daune.
De ce este acest lucru atât de important?
Multe modele AI, chiar și cele avansate, pot prezenta uneori așa-numitele „halucinații”—ele oferă răspunsuri eronate sau nefondate. În sectoarele în care deciziile au o greutate mare, cum ar fi diagnosticul medical sau conducerea autonomă, acest lucru poate avea consecințe dezastruoase. Themis AI a dezvoltat Capsa, o platformă care aplică cuantificarea incertitudinii: măsoară și cuantifică incertitudinea rezultatelor AI într-un mod detaliat și fiabil.
Cum funcționează?
Prin dotarea modelelor cu conștientizare a incertitudinii, acestea pot furniza rezultate etichetate cu un nivel de risc sau de încredere. De exemplu: o mașină autonomă poate indica faptul că nu este sigură cu privire la o situație și, prin urmare, poate activa o intervenție umană. Acest lucru nu numai că sporește siguranța, dar și încrederea utilizatorilor în sistemele AI.
- La integrarea cu PyTorch, înfășurarea modelului se face prin
capsa_torch.wrapper()unde rezultatul constă atât în predicție, cât și în risc:
Pentru Fortis AI și clienții săi, această tehnologie reprezintă un pas înainte uriaș. Putem furniza aplicații AI care nu sunt doar inteligente, ci și sigure și mai previzibile, cu șanse mai mici de halucinații. Aceasta ajută organizațiile să ia decizii mai bine fundamentate și să reducă riscurile la implementarea AI în aplicații critice pentru afaceri.
Concluzie
MIT echipă demonstrează că viitorul AI nu se referă doar la a deveni mai inteligent, ci mai ales la a funcționa mai sigur și mai echitabil. La Fortis AI, credem că AI devine cu adevărat valoros doar atunci când este transparent cu privire la propriile limitări. Cu instrumente avansate de cuantificare a incertitudinii, cum ar fi Capsa, puteți pune în practică această viziune.
