Sieci neuronowe oparte na tzw. głębokim uczeniu się mają za zadanie naśladować ludzki mózg poprzez dostrzeganie wzorców w analizowanych danych, co nie byłoby możliwe dla człowieka.
Sztuczna inteligencja już teraz podejmuje decyzje w dziedzinach, które mają wpływ na nasze codzienne funkcjonowanie Chodzi m.in. o diagnostykę medyczną i autonomiczne samochody. Aby zwiększyć efektywność tego typu systemów, sieci neuronowe powinny oceniać prawdopodobieństwo własnych prognoz i skuteczność podejmowanych decyzji.
Czytaj też: Wyszukiwanie Google będzie inteligentniejsze. Teraz zapamięta co szukaliśmy
Czytaj też: Call of Duty Cold War z DLSS. Kosmiczny wynik sztucznej inteligencji
Czytaj też: Inteligentny kask Quin Quest może uratować niejedne życie
Taka samoświadomość jest określana mianem Deep Evidential Regression i opiera się na jakości dostępnych danych, w oparciu o które SI podejmuje decyzje. Im są one dokładniejsze i bardziej kompleksowe, tym wyższe będzie prawdopodobieństwo trafności prognoz.
Sztuczna inteligencja trafnie ocenia prawdopodobieństwo powodzenia własnych działań
Zespół naukowców powiązany z projektem porównuje ten koncept do sytuacji, w której autonomiczny samochód ma zróżnicowaną pewność co do przejazdu przez skrzyżowanie. Taka ocena, jeśli będzie skuteczna, mogłaby uchronić pojazd i jego pasażerów przed potencjalnym wypadkiem. Oczywiście im szybciej tego typu decyzje są podejmowane, tym lepiej.
Czytaj też: Zanieczyszczenie światłem? Inteligentne latarnie mogą rozwiązać problem
Czytaj też: Jak sztuczna inteligencja pomaga w moderowaniu treści na Facebooku?
Czytaj też: Sztuczna inteligencja w medycynie
Badacze testowali swój system, nakazując mu ocenę głębi w różnych częściach obrazu, podobnie jak autonomiczne samochody muszą szacować odległość. Sieć nie tylko poprawnie oceniła narzucone wartości, ale dodatkowo niemal bezbłędnie oszacowała stopień niepewności. Wtedy, kiedy był on wysoki, faktycznie się myliła. Co więcej, wiedziała, że w pewnych sytuacjach konieczna będzie konsultacja ze specjalistą.
Chcesz być na bieżąco z WhatNext? Śledź nas w Google News
