TU Vienna revolucionizira AI: Nova metoda čini neizvjesnost mjerljivom!

TU Vienna revolucionizira AI: Nova metoda čini neizvjesnost mjerljivom!

Što je novo u istraživanju Tehničkog sveučilišta u Beču? Posvećeni istraživački tim razvio je inovativnu matematičku metodu za izračunavanje nesigurnosti u neuronskim mrežama. Ova bi metoda mogla revolucionirati način na koji donosimo odluke na temelju umjetne inteligencije. U svijetu umjetne inteligencije, gdje često nedostaje transparentnosti, ovo je prava svijetla točka.

Izazov s klasičnim neuronskim mrežama je očit: one često daju iste rezultate s identičnim ulazima, ali male promjene mogu proizvesti neočekivane rezultate. Do danas ti sustavi nisu pružili nikakve informacije o sigurnosti svojih odluka. Prema istraživačima s TU Vienna, upravo je tu vrijeme za ponovno promišljanje. S novom metodom, koja se temelji na geometrijskom pristupu, ulazni prostor se rastavlja na mala podpodručja. Mogući izlazi mogu se točno izračunati za svako od ovih područja, što omogućuje jednostavno kvantificiranje vjerojatnosti pogreške.

Matematička i tehnička sofisticiranost

Posebno su uzbudljive posebne aktivacijske funkcije koje se koriste u ReLU mrežama. Oni su opisani s dvije aproksimacijske mreže, što uvelike pojednostavljuje računske operacije. U testovima na skupovima podataka kao što su "Iris", "Vino", "Dijabetes" i "Banana", istraživači su pokazali da njihova metoda daje preciznije matematičke granice mrežnih izlaza nego što su to mogli prethodni pristupi. Ispostavilo se da metoda radi posebno učinkovito u niskodimenzionalnim ulaznim dimenzijama i ne gubi na točnosti čak ni u složenijim izazovima - iako nauštrb većeg računalnog napora.

Primjetna prednost ove metode je njezin fokus na manje, kontrolirane neuronske mreže. Međutim, složeniji AI sustavi, kao što je ChatGPT, ne mogu se analizirati. Ovaj uvid otvara nove perspektive, posebno u područjima kritičnim za sigurnost kao što su medicinska tehnologija, robotika, razvoj autonomnih vozila i procjena financijskog rizika. Opći cilj programera je poboljšati donošenje odluka boljim razumijevanjem vjerojatnosti mogućih ishoda.

Praktične primjene istraživanja

Potencijalne upotrebe ove nove metode su raznolike i mogle bi imati dalekosežne učinke na mnoga područja života. Ova bi tehnologija uskoro mogla naći primjenu, posebice u područjima gdje su sigurnost i točnost glavni prioriteti. Bilo u zdravstvu ili financijskoj industriji - sposobnost izračuna neizvjesnosti i mogućnosti boljeg opravdavanja odluka vrlo je važna.

Istraživački rad na Tehnološkom sveučilištu u Beču ne samo da otvara nove mogućnosti za umjetnu inteligenciju, već daje i važan poticaj za daljnji razvoj u ovom uzbudljivom i perspektivnom području. Istraživači i tvrtke sada su pozvani da usvoje ovu novu metodologiju i unaprijed razmišljaju o vlastitom razvoju. Budućnost umjetne inteligencije tako bi mogla postati jasnija i predvidljivija.

Za više informacija o novoj metodi i njezinom utjecaju na istraživanje i industriju, pročitajte detaljna izvješća na Ingenieur.de i TU u Beču.