Инновационные решения искусственного интеллекта для практического применения
Оценка и понимание объяснений, созданных искусственным интеллектом
В мире искусственного интеллекта (ИИ) наблюдаются значительные достижения в области обработки естественного языка (NLP). Мы видели появление виртуальных помощников и языковых моделей, способных генерировать текст, похожий на человеческий, открывая тем самым бесчисленные потенциальные применения. Однако по мере усиления мощности этих систем ИИ, они становятся сложными “черными ящиками”, вызывая опасения, особенно в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и уголовная юстиция.
Исследователи из Имперского колледжа Лондона предложили методологию для оценки объяснений, созданных системами ИИ. Их работа направлена на обеспечение того, чтобы системы ИИ делали прогнозы по правильным причинам, особенно в ситуациях, где на кону стоят человеческие жизни или значительные ресурсы.
Исследователи выделили три класса объяснений, которые могут предоставлять системы ИИ, каждый со своей структурой и сложностью:
– Свободные объяснения: простые последовательности утверждений или высказываний, пытающиеся обосновать предсказание ИИ.
– Дедуктивные объяснения: выходят за рамки свободных объяснений, связывая утверждения логическими отношениями, образуя цепочки рассуждений.
– Аргументативные объяснения: имитируют человеческие дебаты, представляя аргументы с предпосылками и выводами, связанными отношениями поддержки и атаки.
Они также предложили ряд свойств, адаптированных к каждому классу объяснений, чтобы обеспечить их правильность и полезность. Например, свободные объяснения оцениваются на согласованность, в то время как аргументативные объяснения подвергаются оценке на верность и приемлемость.
Исследователи разработали метрики для количественной оценки этих свойств, которые присваивают числовые значения объяснениям на основе их соблюдения определенных свойств. Это исследование является значительным шагом в направлении создания доверия к системам ИИ путем предоставления методологии для оценки качества и человекоподобности созданных ИИ объяснений.
Эта работа имеет потенциал для поощрения ответственности и прозрачности в системах ИИ, обеспечивая, что они не утверждают предвзятости или не принимают решения на основе ошибочной логики. В конечном итоге, она заложила основу для дальнейших достижений в области понятных систем искусственного интеллекта и приглашает к сотрудничеству научное сообщество.
Практические решения искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта и оставаться конкурентоспособным, рассмотрите возможность использования таких решений, как AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot. Этот инструмент разработан для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления контактами на всех этапах их пути к покупке.
При внедрении ИИ в ваш бизнес важно:
– Определить возможности для автоматизации
– Определить измеримые KPI
– Выбрать решение ИИ, соответствующее вашим потребностям
– Внедрять ИИ постепенно, начиная с пилотного проекта
Для советов по управлению KPI ИИ и постоянных идей о том, как использовать ИИ, свяжитесь с itinai.com через их канал в Telegram или Twitter.
Возможности, которые представляет ИИ для вашего бизнеса, бесконечны, и использование практических решений ИИ может переосмыслить ваши бизнес-процессы и взаимодействие с клиентами, обеспечивая стратегическое преимущество.
В заключение, внедрение ИИ в вашу компанию может привести к значительному улучшению эффективности, удовлетворенности клиентов и общей деловой производительности.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Чтобы раскрыть “черный ящик” ИИ: исследователи из Имперского колледжа Лондона предлагают методологию машинного обучения для того, чтобы ИИ объяснил себя
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
