Sieci neuronowe są systemami sztucznej inteligencji, które są wykorzystywane do podejmowania coraz ważniejszych decyzji. Mogą one diagnozować choroby, grać na giełdzie, przewidywać pogodę czy dbać o bezpieczeństwo. Wszystko dzięki temu, że największą zaletą tej technologii jest zdolność do rozpoznawania wzorców w dużych i złożonych zbiorach danych, co pomaga w podejmowaniu decyzji. Pod wieloma względem radzi sobie ona z tym lepiej nawet niż ludzie, chociaż jak na razie wciąż w większości przypadków nad nią dominujemy. 

AI będzie wiedziała, kiedy się myli

AI będzie wiedziała, kiedy się myli

Jednym z dużych wyzwań jest określenie, czy sieć neuronowa dała prawidłowy wynik. Naukowcy z MIT i Uniwersytetu Harvarda opracowali szybki sposób, w jaki sieć neuronowa może przebić się przez dane i dostarczyć prognozę wraz z poziomem pewności sieci neuronowej w odpowiedzi. Naukowcy biorący udział w projekcie wierzą, że ich system może nawet uratować życie. Może on bowiem współpracować z już działającymi systemami, które odpowiadają za kluczowe dla jego ochrony kwestie. Co prawda to już wcześniej było możliwe. Jednak obecnie szacowanie niepewności w odniesieniu do sieci neuronowych jest zwykle kosztowne obliczeniowo i zbyt powolne, aby działało w czasie rzeczywistym.

Zobacz też: Jednak nie Snapdragon? Huawei P50 może zadebiutować z Kirinem

 Podejście opracowane przez naukowców nazywane jest głęboką regresją dowodową i przyspiesza ten proces, potencjalnie prowadząc do bezpieczniejszych wyników. Naukowcy biorący udział w projekcie twierdzą, że potrzebujemy zdolności do posiadania wysokowydajnych modeli i zrozumienia, kiedy nie można ufać ich wynikom. To pozwoli na korzystanie z tych rozwiązań z lepszą pewnością w dotychczasowych zastosowaniach. Jednak nie tylko. Dzięki temu będzie możliwe korzystanie z niej również w nowych dziedzinach. Zwłaszcza tam, gdzie dotychczasowa niepewność AI była niedopuszczalna.

Źródło: SlashGear

Google News
Obserwuj ANDROID.COM.PL w Google News i bądź zawsze na bieżąco!
Obserwuj

Paweł Maretycz

Sceptyczny fan nowych technologii. Uwielbia małe urządzenia, nawet jego komputer to mini ITX.