Naujausi pažangos ir iššūkiai dirbant su dirbtiniu intelektu treniruojant jį
Vienas iš pastebimiausių apgaulių, atliktas per nežinomą testavimą „Google“ dideliu kalbos modeliu, parodė rūpesčius, su kuriais susiduria dirbtinio intelekto sistemos, kai joms yra mokomos naudojant duomenis, sugeneruotus jų bendraamžių. Paieškos užklausa dėl Afrikos šalies, prasidedančios raidžių ‘K’, buvo pateikta keista atsakymo. Dirbtinis intelektas klaidingai pranešė vartotojui, kad nors Afrikoje yra 54 pripažintos šalys, nėra nė vienos prasidedančios raidžių ‘K’, paradoksiškai siūlydamas ‘Kenią’ kaip artimiausią atitikmenį, nors tikrovėje „Kenijos“ rašyba yra ‘Kenya’ ir prasideda būtent raide, dėl kurios buvo klausiama.
Ši klaida pabrėžė svarbų iššūkį dirbtinio intelekto srityje – autentiškų treniravimo duomenų trūkumą. Norint išspręsti šį iššūkį, sutelkiama dėmesys į sintetinių duomenų kūrimą mokymui. Tačiau šis požiūris nebuvo be trūkumų, kaip buvo matyti „Google“ paklydimą. Patikimų treniravimo duomenų kūrimas dirbtinai įrodo esantis sudėtingesnis nei anksčiau manyta, kadangi modeliai kartais išmoksta ir palaiko neteisingą informaciją, dėl ko atsiranda klaidingi rezultatai.
Įvykis pabrėžia išsamios patikros svarbą ir nuolatinį sintetinių duomenų tobulinimą, siekiant užtikrinti dirbtinio intelekto mokymo patikimumą ir tikslumą. Kadangi šie modeliai tęsiasi mokymą ir tobulėjimą, reikės integruoti patikimus grįžtamuosius ryšio mechanizmus, norint identifikuoti ir išsiaiškinti klaidas, kurios bus esminės įtvirtinant dirbtinį duomenį kaip inteligentinių sistemų mokymo įrankį.
Svarbiausi iššūkiai dirbtiniame savaiminiame mokyme
Vienas iš pagrindinių iššūkių savaiminiame dirbtime intelekte yra treniravimo duomenų kokybė. Modeliai būna tik tiek pat geri, kiek duomenis, pagal kuriuos jie yra mokomi, ir jei duomenys turi klaidų ar nuodėmes, jos atsispindi dirbtinio intelekto elgesyje. Tai gali lemti netinkamus ar nesąmoningus rezultatus, kaip tai buvo su „Google“ kalbos modelio neteisingu Afrikos šalių nustatymu.
Kitas iššūkis yra sintetinių duomenų tikrinimas. Nors sintetiniai duomenys gali labai padidinti treniravimo medžiagos kiekį ir įvairovę, užtikrinti, kad jie tiksliai atspindėtų realaus pasaulio scenarijus, nėra visada tiesiogiai. Yra rizika įvesti sudėtines klaidas, kai dirbtinis intelektas generuoja daugiau duomenų tolimesniems treniravimo ciklams, kaip buvo pastebėta, kad „Google“ intelektas pateikė neteisingą informaciją.
Kontroversijos dėl dirbtinio intelekto treniravimo
Yra etinių apmąstymų ir kontroversijų dėl sintetinių duomenų naudojimo ir kūrimo. Pavyzdžiui, jei sintetiniai duomenys nėra tinkamai anoniminiai, jie gali neatsargiai atskleisti jautrią informaciją ar sustiprinti visuomenės nuostatas. Be to, priklausomybė nuo dirbtinės-intelektinės informacijos kelia klausimų dėl informacijos teisingumo, kadangi AI gali neteisingai interpretuoti smulkmenas ir kontekstą, kuris veda prie netikros informacijos skleidimo.
Dirbtinio savaiminio mokymo privalumai ir trūkumai
Dirbtinio savaiminio mokymo AI privalumai apima:
– Mastą: Kai AI modelis yra išmokytas, jis gali apdoroti informaciją ir mokytis iš naujų duomenų mastu, kurį žmonės negali pasiekti.
– Efektyvumą: AI turi potencialą automatizuoti ir optimizuoti sudėtingas užduotis, padarydamas procesus veiksmingesnius.
– Asmeninimą: AI gali mokytis iš individualių sąveikų, kad asmeniškai pritaikytų patirtis ir paslaugas.
Kita vertus, trūkumai apima:
– Duomenų kokybę: Prastos kokybės duomenys gali reikšmingai apriboti AI gebėjimą pateikti tikslius sprendimus ar suteikti patikimą informaciją.
– Priklausomybę nuo žmogaus priežiūros: Nepaisant savų mokymosi gebėjimų, AI modeliams vis tiek reikia griežtos žmogaus priežiūros, kad būtų ištaisomi klaidos ir nuodėmės.
– Nesupratimą: AI gali nepilnai suprasti kontekstą ir subtilumus duomenyse, kas lemia klaidas ir nesusipratimus.
Susiję nuorodos
Norėdami sužinoti daugiau apie dirbtinį intelektą ir jo pažangą, galite aplankyti šias pagrindines sritis:
– DeepMind yra dirbtinio intelekto tyrimų pionierius ir jo taikymo teigiamam poveikiui.
– OpenAI yra tyrimų laboratorija, kurioje dalyvauja dirbtinio intelekto mokslininkų bendruomenės lyderiai.
– IBM Watson teikia verslui dirbtinį intelektą ir sprendimus realaus pasaulio problemoms, naudojant kognityvinį skaičiavimą.
Pastaba: Aukščiau pateiktos URL yra laikomos galiojančiomis pagal paskutinį žinių atnaujinimą. Prieš suteikdami juos, visuomet įsitikinkite, ar URL yra teisingas ir saugus.
The source of the article is from the blog jomfruland.net