Ključni izsledki
- Podjetja vse pogosteje uporabljajo umetno inteligenco, ki pojasnjuje, kako dosega rezultate.
- LinkedIn je nedavno povečal svoj prihodek od naročnin, potem ko je uporabil AI, ki je predvidel stranke, ki jim grozi odpoved, in opisal, kako je prišel do svojih zaključkov.
- Zvezna komisija za trgovino je dejala, da bi lahko raziskali umetno inteligenco, ki ni razložljiva.
Eden najbolj vročih novih trendov v programski opremi bi lahko bila umetna inteligenca (AI), ki pojasnjuje, kako dosega svoje rezultate.
Razložljiva umetna inteligenca se izplača, saj podjetja, ki se ukvarjajo s programsko opremo, poskušajo narediti umetno inteligenco bolj razumljivo. LinkedIn je pred kratkim povečal svoj prihodek od naročnin, potem ko je uporabil AI, ki je predvidel stranke, ki jim grozi odpoved, in opisal, kako je prišel do svojih zaključkov.
»Razložljiv AI pomeni, da lahko zaupamo rezultatu in razumemo, kako je stroj prišel tja,« je v intervjuju za Lifewire po elektronski pošti povedal Travis Nixon, izvršni direktor SynerAI in vodja podatkovne znanosti pri Microsoftu..
"'Kako?" je vprašanje, ki se postavlja številnim sistemom umetne inteligence, zlasti ko se sprejemajo odločitve ali rezultati, ki niso idealni, «je dodal Nixon. "Od nepoštenega obravnavanja različnih ras do zamenjave pleše za nogometno žogo, moramo vedeti, zakaj sistemi umetne inteligence dajejo rezultate. Ko enkrat razumemo 'kako', postavi podjetja in posameznike, da odgovorijo 'kaj naprej?'."
Spoznavanje AI
AI se je izkazal za natančnega in daje veliko vrst napovedi. Toda umetna inteligenca lahko pogosto razloži, kako je prišla do svojih zaključkov.
In regulatorji opažajo problem razložljivosti umetne inteligence. Zvezna komisija za trgovino je dejala, da bi lahko raziskali umetno inteligenco, ki ni razložljiva. EU razmišlja o sprejetju zakona o umetni inteligenci, ki vključuje zahteve, da lahko uporabniki razlagajo napovedi umetne inteligence.
Linkedin je med podjetji, ki menijo, da lahko razložljiva umetna inteligenca pomaga povečati dobiček. Pred tem so se prodajalci LinkedIna zanašali na svoje znanje in porabili ogromno časa za prebiranje podatkov brez povezave, da bi ugotovili, kateri računi bodo verjetno še naprej poslovali in kateri izdelki bi jih lahko zanimali ob naslednji obnovitvi pogodbe. Za rešitev težave je LinkedIn zagnal program CrystalCandle, ki zaznava trende in pomaga prodajalcem.
V drugem primeru je Nixon dejal, da je njegovo podjetje med ustvarjanjem modela določanja kvot za prodajno silo podjetja lahko vključilo razložljivo umetno inteligenco, da bi ugotovilo, katere značilnosti kažejo na uspešno novo zaposlitev pri prodaji.
"S tem rezultatom je vodstvo tega podjetja lahko prepoznalo, katere prodajalce je treba dati na 'hitro pot' in kateri potrebujejo usposabljanje, vse preden so se pojavile večje težave, " je dodal.
Številne uporabe razložljive umetne inteligence
Razložljiva umetna inteligenca se trenutno uporablja kot pregled za večino podatkovnih znanstvenikov, je dejal Nixon. Raziskovalci svoj model preizkusijo s preprostimi metodami, zagotovijo, da ni nič povsem v redu, nato pa model pošljejo.
"To je delno zato, ker so številne organizacije za podatkovno znanost optimizirale svoje sisteme glede na 'čas nad vrednostjo' kot KPI, kar vodi v hitre procese in nepopolne modele, " je dodal Nixon.
Skrbi me, da bi povratni udarec neodgovornih modelov lahko resno vrnil industrijo umetne inteligence.
Ljudi pogosto ne prepričajo rezultati, ki jih umetna inteligenca ne zna pojasniti. Raj Gupta, glavni inženir pri Cogitu, je v elektronskem sporočilu dejal, da je njegovo podjetje anketiralo stranke in ugotovilo, da bi imela skoraj polovica potrošnikov (43 %) bolj pozitivno dojemanje podjetja in umetne inteligence, če bi bila podjetja bolj eksplicitna glede njune uporabe. tehnologije.
In razložljiva umetna inteligenca ne pomaga le finančnim podatkom. Eno od področij, ki ima koristi od novega pristopa, so slikovni podatki, kjer je enostavno navesti, kateri deli slike so po mnenju algoritma bistveni, in kjer lahko človek enostavno ugotovi, ali so te informacije smiselne, Samantha Kleinberg, izredna profesorica na Stevens Inštitut za tehnologijo in strokovnjak za razložljivo umetno inteligenco, je povedal Lifewire po e-pošti.
"To je veliko težje narediti z EKG-jem ali podatki neprekinjenega spremljanja glukoze," je dodal Kleinberg.
Nixon je napovedal, da bo razložljiva umetna inteligenca osnova vsakega sistema umetne inteligence v prihodnosti. In brez razložljive umetne inteligence so lahko rezultati grozljivi, je dejal.
"Upam, da bomo na tem področju napredovali dovolj daleč, da bomo v prihodnjih letih vzeli razložljivo umetno inteligenco za samoumevno in da se danes ozremo nazaj na tisti čas presenečeni, da bi bil kdo dovolj nor, da bi uvedel modele, ki jih ne razumejo,« je dodal."Če se ne bomo srečali s prihodnostjo na ta način, me skrbi, da bi lahko povratni udarec neodgovornih modelov industrijo umetne inteligence resno postavil nazaj."
