Folje kryesore
- Kompanitë po përdorin gjithnjë e më shumë AI që shpjegon se si ajo merr rezultate.
- LinkedIn së fundi rriti të ardhurat e saj nga abonimet pasi përdori AI që parashikonte klientët në rrezik anulimi dhe përshkroi se si arriti në përfundimet e saj.
- Komisioni Federal i Tregtisë ka thënë se AI që nuk është e shpjegueshme mund të hetohet.
Një nga tendencat e reja më të nxehta në softuer mund të jetë inteligjenca artificiale (AI) e cila shpjegon se si i arrin rezultatet e saj.
Inteligjenca artificiale e shpjegueshme po jep rezultate pasi kompanitë e softuerëve përpiqen ta bëjnë AI më të kuptueshme. LinkedIn së fundi rriti të ardhurat nga abonimet pasi përdori AI që parashikonte klientët në rrezik anulimi dhe përshkroi se si arriti në përfundimet e tij.
"Inteligjenca artificiale e shpjegueshme ka të bëjë me të qenit në gjendje t'i besosh rezultatit si dhe të kuptosh se si makina arriti atje," tha Travis Nixon, CEO i SynerAI dhe Shefi i Shkencës së të Dhënave, Shërbimet Financiare në Microsoft, për Lifewire në një intervistë me email..
"'Si?' është një pyetje që shtrohet për shumë sisteme të AI, veçanërisht kur merren vendime ose prodhohen rezultate që nuk janë ideale, "shtoi Nixon. "Nga trajtimi i padrejtë i racave të ndryshme deri te ngatërrimi i kokës tullac me një futboll, ne duhet të dimë pse sistemet e AI prodhojnë rezultatet e tyre. Pasi të kuptojmë 'si', ajo i pozicionon kompanitë dhe individët të përgjigjen 'çfarë më pas?'."
Të njohësh AI
AI është dëshmuar i saktë dhe bën shumë lloje parashikimesh. Por AI shpesh është në gjendje të shpjegojë se si arriti në përfundimet e saj.
Dhe rregullatorët po marrin parasysh problemin e shpjegueshmërisë së AI. Komisioni Federal i Tregtisë ka thënë se IA që nuk është e shpjegueshme mund të hetohet. BE po shqyrton miratimin e Aktit të Inteligjencës Artificiale, i cili përfshin kërkesat që përdoruesit të jenë në gjendje të interpretojnë parashikimet e AI.
Linkedin është ndër kompanitë që mendojnë se AI e shpjegueshme mund të ndihmojë në rritjen e fitimeve. Më parë, shitësit e LinkedIn u mbështetën në njohuritë e tyre dhe shpenzonin sasi të mëdha kohe duke analizuar të dhënat jashtë linje për të identifikuar se cilat llogari do të vazhdonin të bënin biznes dhe për cilat produkte mund të interesoheshin gjatë rinovimit të kontratës së ardhshme. Për të zgjidhur problemin, LinkedIn filloi një program të quajtur CrystalCandle që vë në dukje tendencat dhe ndihmon shitësit.
Në një shembull tjetër, Nixon tha se gjatë krijimit të një modeli të përcaktimit të kuotave për forcën e shitjeve të një kompanie, kompania e tij ishte në gjendje të përfshinte AI të shpjegueshme për të identifikuar se cilat karakteristika tregojnë për një punësim të ri të suksesshëm të shitjeve.
"Me këtë rezultat, menaxhmenti i kësaj kompanie ishte në gjendje të dallonte se cilët shitës të viheshin në 'rrugën e shpejtë' dhe cilët kishin nevojë për stërvitje, të gjitha përpara se të lindte ndonjë problem i madh," shtoi ai.
Shumë përdorime për AI të shpjegueshme
Inteligjenca artificiale e shpjegueshme aktualisht po përdoret si një kontroll i zorrëve për shumicën e shkencëtarëve të të dhënave, tha Nixon. Studiuesit e drejtojnë modelin e tyre përmes metodave të thjeshta, sigurojnë se nuk ka asgjë krejtësisht jashtë funksionit dhe më pas e dërgojnë modelin.
"Kjo është pjesërisht sepse shumë organizata të shkencës së të dhënave kanë optimizuar sistemet e tyre rreth 'kohës mbi vlerën' si një KPI, duke çuar në procese të nxituara dhe modele jo të plota," shtoi Nixon.
Jam i shqetësuar se reagimi nga modelet e papërgjegjshme mund ta kthejë industrinë e AI në një mënyrë serioze.
Njerëzit shpesh nuk janë të bindur nga rezultatet që AI nuk mund t'i shpjegojë. Raj Gupta, Shefi i Inxhinierisë në Cogito, tha në një email se kompania e tij ka anketuar klientët dhe zbuloi se gati gjysma e konsumatorëve (43%) do të kishin një perceptim më pozitiv për një kompani dhe AI nëse kompanitë do të ishin më të qarta për përdorimin e tyre. të teknologjisë.
Dhe nuk janë vetëm të dhënat financiare që po marrin një ndihmë nga AI i shpjegueshëm. Një fushë që po përfiton nga qasja e re janë të dhënat e imazhit, ku është e lehtë të tregosh se cilat pjesë të një imazhi algoritmi mendon se janë thelbësore dhe ku është e lehtë për njeriun të dijë nëse ky informacion ka kuptim, Samantha Kleinberg, një profesoreshë e asociuar në Stevens. Instituti i Teknologjisë dhe një ekspert në AI të shpjegueshme, i tha Lifewire përmes emailit.
"Është shumë më e vështirë ta bësh këtë me një EKG ose të dhëna të vazhdueshme të monitorit të glukozës," shtoi Kleinberg.
Nixon parashikoi që AI e shpjegueshme do të ishte baza e çdo sistemi të AI në të ardhmen. Dhe pa AI të shpjegueshme, rezultatet mund të jenë të tmerrshme, tha ai.
"Shpresoj që të përparojmë në këtë front mjaftueshëm për ta marrë të mirëqenë AI të shpjegueshme në vitet në vijim dhe që ne shikojmë prapa në atë kohë sot të befasuar që dikush do të ishte mjaftueshëm i çmendur për të vendosur modele që nuk i kuptonin, " ai shtoi."Nëse nuk e takojmë të ardhmen në këtë mënyrë, unë jam i shqetësuar se reagimi nga modelet e papërgjegjshme mund ta kthejë industrinë e AI përsëri në një mënyrë serioze."
