Asosiy takliflar
- Tadqiqotchilar foydalanuvchilarga mashinani oʻrganish modelining xatti-harakatlari natijalarini tartiblash imkonini beruvchi usullarni yaratdilar.
- Mutaxassislarning ta'kidlashicha, bu usul mashinalar odamlarning fikrlash qobiliyatini egallashini ko'rsatadi.
- Inteliy intellekt sohasidagi yutuqlar kompyuterlarning tilni tushunish qobiliyatini rivojlantirishni tezlashtirishi va sun'iy intellekt va odamlarning o'zaro munosabatini inqilob qilishi mumkin.
Sun'iy intellektning (AI) fikrlash qobiliyatini o'lchaydigan yangi texnika mashinalar fikrlash qobiliyati bo'yicha odamlarga yetib borishini ko'rsatadi, deydi ekspertlar.
MIT va IBM Research tadqiqotchilari foydalanuvchiga mashinani oʻrganish modelining xatti-harakatlari natijalarini tartiblash imkonini beruvchi usulni yaratdilar. Ularning “Shared Interest” deb nomlangan texnikasi modelning fikrlashi odamlarnikiga qanchalik mos kelishini taqqoslaydigan ko‘rsatkichlarni o‘z ichiga oladi.
"Bugungi kunda sun'iy intellekt ma'lum vazifalarda, jumladan tasvirni aniqlash va tilni tushunishda insonning ko'rsatkichlariga erishishga (va ba'zi hollarda undan ham yuqori) qodir ", - Piter Buteneers, mashina o'rganish va AI bo'yicha muhandislik direktori. Sinch kompaniyasi Lifewire nashriga elektron pochta orqali bergan intervyusida aytdi. "Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) yordamida AI tizimlari odamlar bilan bir qatorda tillarni ham sharhlashi, yozishi va gapirishi mumkin, shuningdek, sun'iy intellekt hatto o'z shevasi va ohangini tengdoshlari bilan moslashtirishi mumkin."
Sun'iy aqllilar
AI ko'pincha bu qarorlar nima uchun to'g'ri ekanligini tushuntirmasdan natijalar beradi. Mutaxassislarga modelning mulohazalarini tushunishga yordam beradigan vositalar ko'pincha faqat tushuncha beradi, bir vaqtning o'zida faqat bitta misol. AI odatda millionlab maʼlumotlar kiritishdan foydalangan holda oʻqitiladi, bu esa insonning namunalarni aniqlash uchun yetarli qarorlarni baholashini qiyinlashtiradi.
Yaqinda chop etilgan maqolada tadqiqotchilar Shared Interest foydalanuvchiga model qarorlarini qabul qilish tendentsiyalarini aniqlashda yordam berishi mumkinligini aytishdi. Bu tushunchalar foydalanuvchiga modelni joylashtirishga tayyormi yoki yo‘qligini aniqlash imkonini beradi.
“Birgalikda qiziqishni rivojlantirishda bizning maqsadimiz ushbu tahlil jarayonini kengaytirish, shunda siz o'zingizning modelingizning xatti-harakati nima ekanligini yanada global darajada tushunishingiz mumkin, - Angi Boggust, maqola hammuallifi, deyiladi xabarda.
Shared Interest, mashinada oʻrganish modeli qanday qaror qabul qilganini koʻrsatadigan texnikadan foydalanadi, bu aniqlik usullari deb nomlanadi. Agar model tasvirlarni tasniflayotgan bo'lsa, aniqlik usullari rasmning qaror qabul qilishda model uchun muhim bo'lgan joylarini ajratib ko'rsatadi. Birgalikdagi qiziqish diqqatni jalb qilish usullarini inson tomonidan yaratilgan izohlar bilan solishtirish orqali ishlaydi.
Tadqiqotchilar dermatologga teri lezyonlari fotosuratlaridan saraton tashxisini qoʻyishga yordam beradigan mashinani oʻrganish modeliga ishonish kerakligini aniqlashda yordam berish uchun Shared Interest dasturidan foydalanganlar. Umumiy qiziqish dermatologga modelning to'g'ri va noto'g'ri bashoratlari misollarini tezda ko'rish imkonini berdi. Dermatolog modelga ishonmaslikka qaror qildi, chunki u haqiqiy jarohatlar emas, balki tasvir artefaktlari asosida juda ko‘p bashorat qilgan.
“Bu erda qadriyat shundaki, umumiy manfaatlardan foydalangan holda, biz modelimiz xatti-harakatlarida ushbu naqshlar paydo bo'lishini ko'rishimiz mumkin. Taxminan yarim soat ichida dermatolog modelga ishonish yoki ishonmaslik va uni ishlatish yoki bermaslik haqida qaror qabul qilishga muvaffaq bo'ldi , dedi Boggust.
Model qarorining sabablari mashinani oʻrganish boʻyicha tadqiqotchi va qaror qabul qiluvchi uchun muhim.
Progressni oʻlchash
MIT tadqiqotchilarining ishi sun'iy intellektning inson darajasidagi intellektga erishish yo'lida muhim qadam bo'lishi mumkin, dedi Darrow kompaniyasining tadqiqot bo'limi boshlig'i Ben Xagag, bu haqda Lifewire nashriga elektron pochta orqali bergan intervyusida aytdi..
“Model qarorining sababi ham mashinani oʻrganish boʻyicha tadqiqotchi, ham qaror qabul qiluvchi uchun muhim”, dedi Xagag. “Birinchisi model qanchalik yaxshi ekanligini va uni qanday yaxshilash mumkinligini tushunishni istasa, ikkinchisi modelga ishonch hissini rivojlantirishni xohlaydi, shuning uchun ular bu natija nima uchun bashorat qilinganini tushunishlari kerak.”
Ammo Xagagning ogohlantirishicha, MIT tadqiqoti biz inson tushunchasi yoki insoniy fikrlashni tushunamiz yoki izohlashimiz mumkin degan taxminga asoslanadi.
“Biroq, bu toʻgʻri boʻlmasligi ehtimoli bor, shuning uchun insonning qaror qabul qilishini tushunish ustida koʻproq ishlash zarur”, deb qoʻshimcha qildi Xagag.
Sun'iy intellekt sohasidagi yutuqlar kompyuterlarning tilni tushunish qobiliyatini rivojlantirishni tezlashtirishi va sun'iy intellekt va odamlarning o'zaro munosabatini inqilob qilishi mumkin, dedi Buteneers. Chatbotlar bir vaqtning o‘zida yuzlab tillarni tushunishi mumkin, AI yordamchilari esa savollarga yoki qoidabuzarliklarga javob izlash uchun matn qismlarini skanerlashi mumkin.
“Ba’zi algoritmlar xatlar qachon firibgarligini ham aniqlay oladi, bu esa korxonalar va iste’molchilarga spam-xabarlarni o‘chirishga yordam beradi”, deb qo‘shimcha qildi Buteneers.
Ammo, dedi Buteneers, sun'iy intellekt hali ham odamlar hech qachon qilmagan xatolarga yo'l qo'yadi. "Ba'zilar sun'iy intellekt inson ishini o'rnini bosishidan xavotirda bo'lsa-da, haqiqat shundaki, biz doimo sun'iy intellekt botlari bilan birga ishlaydigan odamlarni nazorat qilishda yordam berish va biznesda insoniy aloqani saqlab qolish uchun bu xatolardan qochishga yordam berishimiz kerak", deya qo'shimcha qildi u.
