Njia Muhimu za Kuchukua
- Watafiti wameunda mbinu zinazowaruhusu watumiaji kuorodhesha matokeo ya tabia ya kielelezo cha kujifunza kwa mashine.
- Wataalamu wanasema mbinu inaonyesha kuwa mashine zinafikia uwezo wa kufikiri wa binadamu.
- Maendeleo katika AI yanaweza kuharakisha ukuzaji wa uwezo wa kompyuta kuelewa lugha na kuleta mapinduzi katika njia ya AI na wanadamu kuingiliana.
Mbinu mpya inayopima uwezo wa kufikiri wa akili ya bandia (AI) inaonyesha kuwa mashine zinawafikia wanadamu katika uwezo wao wa kufikiri, wataalam wanasema.
Watafiti katika Utafiti wa MIT na IBM wameunda mbinu inayomwezesha mtumiaji kuorodhesha matokeo ya tabia ya kielelezo cha kujifunza kwa mashine. Mbinu yao, inayoitwa Maslahi ya Pamoja, hujumuisha vipimo vinavyolinganisha jinsi fikra za mwanamitindo zinavyolingana na za watu.
"Leo, AI ina uwezo wa kufikia (na, katika hali nyingine, kupita) utendaji wa binadamu katika kazi mahususi, ikiwa ni pamoja na utambuzi wa picha na uelewa wa lugha," Pieter Buteneers, mkurugenzi wa uhandisi katika kujifunza mashine na AI katika mawasiliano. kampuni ya Sinch, aliiambia Lifewire katika mahojiano ya barua pepe. "Pamoja na usindikaji wa lugha asilia (NLP), mifumo ya AI inaweza kutafsiri, kuandika na kuzungumza lugha kama vile wanadamu, na AI inaweza hata kurekebisha lahaja na sauti yake ili kupatana na rika lake la kibinadamu."
Akili Bandia
AI mara nyingi hutoa matokeo bila kueleza kwa nini maamuzi hayo ni sahihi. Na zana zinazowasaidia wataalam kupata maana ya hoja za mwanamitindo mara nyingi hutoa maarifa pekee, mfano mmoja tu kwa wakati mmoja. AI kwa kawaida hufunzwa kwa kutumia mamilioni ya data, hivyo kufanya iwe vigumu kwa binadamu kutathmini maamuzi ya kutosha ili kutambua ruwaza.
Katika karatasi ya hivi majuzi, watafiti walisema kuwa Mapendeleo ya Pamoja yanaweza kumsaidia mtumiaji kufichua mitindo ya kufanya maamuzi ya modeli. Na maarifa haya yanaweza kumruhusu mtumiaji kuamua ikiwa muundo uko tayari kutumiwa.
“Katika kukuza Maslahi ya Pamoja, lengo letu ni kuweza kuongeza mchakato huu wa uchanganuzi ili uweze kuelewa katika kiwango cha kimataifa zaidi tabia ya mwanamitindo wako ni nini,” Angie Boggus, mwandishi mwenza wa jarida hilo., ilisema kwenye taarifa ya habari.
Maslahi ya Pamoja hutumia mbinu inayoonyesha jinsi modeli ya kujifunza kwa mashine ilifanya uamuzi mahususi, unaojulikana kama mbinu za ustadi. Ikiwa mtindo unaainisha picha, mbinu za kuvutia zinaonyesha maeneo ya picha ambayo ni muhimu kwa mfano wakati wa kufanya uamuzi wake. Maslahi ya Pamoja hufanya kazi kwa kulinganisha mbinu za kuvutia na vidokezo vinavyotokana na binadamu.
Watafiti walitumia Mapendeleo ya Pamoja ili kumsaidia daktari wa ngozi kubaini ikiwa anapaswa kuamini modeli ya kujifunza kwa mashine iliyoundwa kusaidia kutambua saratani kutokana na picha za vidonda vya ngozi. Maslahi ya Pamoja yalimwezesha daktari wa ngozi kuona haraka mifano ya utabiri sahihi na usio sahihi wa mfano. Daktari wa ngozi aliamua kuwa hawezi kuamini mtindo huo kwa sababu ulifanya ubashiri mwingi sana kulingana na vizalia vya picha badala ya vidonda halisi.
“Thamani hapa ni kwamba kwa kutumia Mapendeleo ya Pamoja, tunaweza kuona mifumo hii ikijitokeza katika tabia ya muundo wetu. Katika muda wa nusu saa, daktari wa ngozi aliweza kuamua kuamini au kutomwamini mtindo huo na kuutumia au kutoutumia,” Boggus alisema.
Hoja ya uamuzi wa mwanamitindo ni muhimu kwa mtafiti wa kujifunza kwa mashine na mtoa maamuzi.
Kupima Maendeleo
Kazi ya watafiti wa MIT inaweza kuwa hatua muhimu mbele kwa maendeleo ya AI kuelekea akili ya kiwango cha binadamu, Ben Hagag, mkuu wa utafiti huko Darrow, kampuni inayotumia algorithms ya kujifunza mashine, alisema hiyo aliiambia Lifewire katika mahojiano ya barua pepe..
“Hoja ya uamuzi wa mwanamitindo ni muhimu kwa mtafiti wa kujifunza kwa mashine na mtoa maamuzi,” Hagag alisema. "Wa kwanza wanataka kuelewa jinsi mtindo huo ulivyo mzuri na jinsi unavyoweza kuboreshwa, ilhali wa pili wanataka kukuza hali ya kujiamini katika mtindo huo, kwa hivyo wanahitaji kuelewa ni kwa nini matokeo hayo yalitabiriwa."
Lakini Hagag alionya kwamba utafiti wa MIT unatokana na dhana kwamba tunaelewa au tunaweza kufafanua uelewa wa binadamu au mawazo ya kibinadamu.
“Hata hivyo, kuna uwezekano kwamba hii inaweza isiwe sahihi, kwa hivyo kazi zaidi ya kuelewa ufanyaji maamuzi ya binadamu inahitajika,” Hagag aliongeza.
Maendeleo katika AI yanaweza kuharakisha ukuzaji wa uwezo wa kompyuta kuelewa lugha na kubadilisha jinsi AI na wanadamu wanavyoingiliana, Buteneers alisema. Chatbots zinaweza kuelewa mamia ya lugha kwa wakati mmoja, na wasaidizi wa AI wanaweza kuchanganua maandishi kwa majibu ya maswali au makosa.
“Baadhi ya algoriti zinaweza hata kutambua wakati ujumbe ni wa ulaghai, jambo ambalo linaweza kusaidia biashara na wateja kwa pamoja kuondoa barua taka,” Buteneers aliongeza.
Lakini, walisema Buteneers, AI bado hufanya makosa ambayo wanadamu hawangeweza kamwe kufanya. "Ingawa baadhi ya watu wana wasiwasi kwamba AI itachukua nafasi ya kazi za binadamu, ukweli ni kwamba siku zote tutahitaji watu wanaofanya kazi pamoja na roboti za AI ili kuwasaidia kuwadhibiti na kuzuia makosa haya huku tukidumisha mguso wa kibinadamu katika biashara," aliongeza.
