MIT doet onderzoek om AI slimmer te maken

Команда MIT вчить AI-моделі тому, чого вони ще не знали.

Застосування штучного інтелекту (ШІ) швидко зростає і все більше інтегрується в наше повсякденне життя та у критично важливі галузі, такі як охорона здоров’я, телекомунікації та енергетика. Але велика сила тягне за собою велику відповідальність: системи ШІ іноді помиляються або дають невпевнені відповіді, що може мати значні наслідки.

Themis AI від MIT, співзаснована та очолювана професоркою Даніелою Рус із лабораторії CSAIL, пропонує проривне рішення. Їхня технологія дозволяє моделям ШІ «знати, чого вони не знають». Це означає, що системи ШІ можуть самостійно вказувати, коли вони невпевнені у своїх прогнозах, що дає змогу запобігти помилкам до того, як вони завдадуть шкоди.

Чому це так важливо?
Багато моделей ШІ, навіть просунутих, іноді демонструють так звані «галюцинації» — вони дають хибні або непідтверджені відповіді. У секторах, де рішення мають серйозні наслідки, наприклад у медицині чи автономному водінні, це може бути катастрофічним. Themis AI розробила Capsa — платформу, що застосовує кількісну оцінку невизначеності: вона вимірює та кількісно визначає невпевненість результатів ШІ детально та надійно.

 Як це працює?
Навчаючи моделі усвідомлювати невизначеність, можна позначати їхні результати рівнем ризику або надійності. Наприклад, автономний автомобіль може вказувати, що він невпевнений у певній ситуації, і таким чином ініціювати втручання людини. Це підвищує не лише безпеку, але й довіру користувачів до систем ШІ.

Приклади технічної реалізації

  • При інтеграції з PyTorch обгортання моделі відбувається через capsa_torch.wrapper() де вихід включає як прогноз, так і ризик:

Python example met capsa

Для моделей TensorFlow Capsa працює за допомогою декоратора:

tensorflow

Вплив на компанії та користувачів
Для Fortis AI та її клієнтів ця технологія означає величезний крок уперед. Ми можемо надавати ШІ-рішення, які не лише інтелектуальні, а й безпечні та більш передбачувані з меншою ймовірністю галюцинацій. Це допомагає організаціям приймати краще обґрунтовані рішення та зменшувати ризики при впровадженні ШІ в критично важливі бізнес-додатки.

Висновок
MIT команда це демонструє, що майбутнє ШІ полягає не лише в підвищенні інтелекту, а перш за все в безпечнішій та справедливішій роботі. У Fortis AI вірять, що ШІ стає справді цінним лише тоді, коли він прозоро повідомляє про власні обмеження. За допомогою передових інструментів кількісної оцінки невизначеності, таких як Capsa, ви можете втілити цю концепцію на практиці.

Джерард

Джерард працює як консультант із ШІ та менеджер. Маючи великий досвід у роботі з великими організаціями, він надзвичайно швидко розплутує проблему і веде її до рішення. Завдяки економічному бекґраунду він забезпечує економічно обґрунтовані вибори.