צוות MIT מלמד מודלי AI את מה שהם עדיין לא יודעים
היישום של בינה מלאכותית (AI) צומח במהירות ומשתלב יותר ויותר בחיי היומיום שלנו ובתעשיות בעלות סיכון גבוה כמו בריאות, טלקום ואנרגיה. אך עם כוח גדול מגיעה גם אחריות גדולה: מערכות AI טועות לעיתים או מספקות תשובות לא ודאיות שעלולות להיות בעלות השלכות מרחיקות לכת.
Themis AI של MIT, שהוקמה ומוּנחית על ידי הפרופסורית דניאלה רוס ממעבדת CSAIL, מציעה פתרון פורץ דרך. הטכנולוגיה שלה מאפשרת למודלי AI 'לדעת את מה שהם לא יודעים'. משמעות הדבר היא שמערכות AI יכולות להצביע בעצמן מתי הן אינן בטוחות לגבי התחזיות שלהן, ובכך למנוע טעויות לפני שהן גורמות נזק.
מדוע זה כל כך חשוב?
מודלי AI רבים, אפילו מתקדמים, עלולים להפגין לעיתים תופעות המכונות 'הזיות' – הם מספקים תשובות שגויות או בלתי מבוססות. במגזרים שבהם ההחלטות כבדות משקל, כמו אבחון רפואי או נהיגה אוטונומית, הדבר עלול להיות הרסני. Themis AI פיתחה את Capsa, פלטפורמה המיישמת כימות אי-ודאות (uncertainty quantification): היא מודדת ומכמתת את אי-הוודאות של פלטי ה-AI בצורה מפורטת ואמינה.
איך זה עובד?
על ידי הקניית מודעות לאי-ודאות למודלים, ניתן לצייד את הפלטים שלהם בתיוג סיכון או אמינות. לדוגמה: מכונית אוטונומית יכולה לציין שהיא אינה בטוחה לגבי מצב מסוים ולכן להפעיל התערבות אנושית. זה מגביר לא רק את הבטיחות אלא גם את אמון המשתמשים במערכות AI.
- בעת שילוב עם PyTorch, עטיפת המודל באמצעות
capsa_torch.wrapper()כאשר הפלט מורכב הן מהחיזוי והן מהסיכון:
עבור NetCare ולקוחותיה, טכנולוגיה זו מייצגת קפיצת מדרגה משמעותית. אנו יכולים לספק יישומי בינה מלאכותית שהם לא רק חכמים, אלא גם בטוחים וניתנים לחיזוי טוב יותר עם פחות סיכוי להזיות. זה מסייע לארגונים לקבל החלטות מבוססות יותר ולהפחית סיכונים בהטמעת בינה מלאכותית ביישומים קריטיים לעסק.
סיכום
צוות ה-MIT צוות מראה שעתיד ה-AI אינו רק להיות חכם יותר, אלא בעיקר לתפקד בצורה בטוחה והוגנת יותר. ב-NetCare אנו מאמינים ש-AI הופך לבעל ערך אמיתי רק כאשר הוא שקוף לגבי מגבלותיו שלו. באמצעות כלי כימות אי-ודאות מתקדמים כמו Capsa, תוכלו גם אתם להפוך חזון זה למציאות.
