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為什么人工智能的運(yùn)作是個(gè)黑盒子?

倩倩 ? 來源:科技行者 ? 2020-01-02 15:29 ? 次閱讀

數(shù)據(jù)顯示,人工智能AI)預(yù)計(jì)將在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域創(chuàng)造數(shù)萬億美元的價(jià)值。不過,盡管人工智能技術(shù)正在成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠郑芏嗳巳匀粚?duì)它抱有懷疑態(tài)度。他們的顧忌是,很多AI解決方案的運(yùn)作就像個(gè)黑匣子,無法解釋為什么似乎就奇跡般地產(chǎn)生了洞察結(jié)果。

而與此同時(shí),眾多行業(yè)現(xiàn)在都認(rèn)為知識(shí)圖譜是一種數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理和豐富數(shù)據(jù)的有效方式,并且正在越來越多地應(yīng)用于數(shù)據(jù)整合技術(shù)。此外,知識(shí)圖也正在成為AI策略的組成部分,通過所謂的人在回路(HITL,human-in-the-loop)設(shè)計(jì)原則達(dá)到可解釋AI的目的。

為什么人工智能的運(yùn)作是個(gè)黑盒子?

AI基于諸如深度學(xué)習(xí)一類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其強(qiáng)項(xiàng)就是從大數(shù)據(jù)集里自動(dòng)提取模式和規(guī)則。這樣做非常適合于一些特定的問題,在許多情況下可以幫助完成自動(dòng)分類任務(wù)。至于為什么一些物體被歸到某一類或另一類卻是不可解釋的。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)不能提取因果關(guān)系,機(jī)器學(xué)習(xí)也就不能歸納抽取某些規(guī)則的原因。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是從歷史數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),但機(jī)器學(xué)習(xí)算法無法從歷史數(shù)據(jù)里得到新的見解。在日益變化的環(huán)境里,這個(gè)問題常常會(huì)受到質(zhì)疑,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的全部方法都是基于有足夠數(shù)據(jù)的假設(shè)。在許多行業(yè)(如金融和醫(yī)療保健)里,有一點(diǎn)越來越重要——要實(shí)現(xiàn)的AI系統(tǒng)必須能夠提供可解釋的、透明的決定以及可以快速地與新的條件和監(jiān)管框架接軌(如歐盟關(guān)于人工智能倫理的指引:https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/640163/EPRS_BRI(2019)640163_EN.pdf)

我們能構(gòu)建可以信任的AI應(yīng)用嗎?

如果沒有可解釋性,就沒有信任可言。可解釋性意味著系統(tǒng)里存在值得信賴的因子,這些因子能夠理解和解釋由AI系統(tǒng)作出的決定。但在目前情況下,除了讓人工智能的決策更透明以外沒有其他選擇。不幸的是,一些最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是基于無法解釋的計(jì)算規(guī)則,這些計(jì)算規(guī)則無外乎 “既成事實(shí)”。

要擺脫這種困境,唯一方法就是從根本上再構(gòu)造有關(guān)的基本架構(gòu),不僅要用知識(shí)圖譜作為計(jì)算的前提,還要提供相應(yīng)的解釋。

語義AI是什么?

語義AI是符號(hào)和統(tǒng)計(jì)AI背后的推動(dòng)力。它結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)建模、自然語言處理、文本挖掘和互聯(lián)網(wǎng)語義各方面的方法,以及AI策略的優(yōu)勢(主要是語義推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的優(yōu)勢)。

需要強(qiáng)調(diào)的是語義AI是目前構(gòu)建基于AI系統(tǒng)主要方法的擴(kuò)展,不是替代辦法。該方法不僅提供戰(zhàn)略選擇,還會(huì)提供一個(gè)直接好處:可以更快地從小訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),比如在開發(fā)開發(fā)聊天機(jī)器人時(shí)克服所謂的冷啟動(dòng)問題。

知識(shí)科學(xué)家是什么樣的科學(xué)家?

基于完全不同的方法,語義AI引入了具有互補(bǔ)技能的附加利益相關(guān)者。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)主要由數(shù)據(jù)科學(xué)家完成,而參與語義AI或可解釋AI的則是知識(shí)科學(xué)家。二者的區(qū)別是什么?

從本質(zhì)上看,數(shù)據(jù)科學(xué)家絕大多數(shù)的時(shí)間都花在收集和處理不受控制的數(shù)據(jù)上,目的是從數(shù)據(jù)里得到有益的信息,工作的重點(diǎn)是利用無關(guān)的數(shù)據(jù)構(gòu)建平鋪數(shù)據(jù)文件,生成的數(shù)據(jù)特征與現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)系并不強(qiáng)。

還有另一種方法,就是通過開發(fā)一些工具,然后由知識(shí)科學(xué)家用工具直接處理企業(yè)的知識(shí)圖并從中提取數(shù)據(jù)的子集,進(jìn)而迅速轉(zhuǎn)化為分析結(jié)構(gòu)。分析結(jié)果的本身可以被重復(fù)使用,并構(gòu)建成為更豐富的知識(shí)圖譜。

相較而言,語義AI方法建立的是一個(gè)連續(xù)的循環(huán),由機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家和知識(shí)科學(xué)家作為這個(gè)循環(huán)上不可或缺的一部分。知識(shí)圖在之間充當(dāng)接口并提供高品質(zhì)數(shù)據(jù)和歸一化數(shù)據(jù)之間的鏈接。

新的人工智能方法會(huì)得出更好的結(jié)果嗎?

知識(shí)圖的使用除了可以用于構(gòu)建值得信賴和被廣泛接受的可解釋AI外,還可以連同富含語義和鏈接的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。

該方法有許多優(yōu)點(diǎn)。比如,可以在少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前提下獲取具足夠精度的結(jié)果,這在冷啟動(dòng)階段特別很有用。除此之外,該方法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可重用性也更好,這將有助于節(jié)省數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程里的成本。與此同時(shí),該方法還可以為現(xiàn)有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)補(bǔ)充背景知識(shí),通過自動(dòng)推理進(jìn)而可迅速獲取更豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù),還可以幫助避免在特定領(lǐng)域中提取從根本上就是錯(cuò)誤的規(guī)則。

開發(fā)和關(guān)注語義AI

綜上所述,如果讀者是數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)經(jīng)理,或是如果你管理的人處在這樣的位置,那就務(wù)必開始著手語義AI研究和發(fā)展與語義AI工作相關(guān)所需的技能。

語義豐富的數(shù)據(jù)是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),可為特征提取提供更多的機(jī)會(huì)。而由機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算得到預(yù)測和分類精度就會(huì)更高。此外,語義AI應(yīng)該建立基礎(chǔ)架構(gòu)以克服AI系統(tǒng)開發(fā)商和其他利益相關(guān)者的信息不對(duì)稱性,其中的利益相關(guān)者包括消費(fèi)者和政策制定者等等。從這方面來說,語義AI最終將在技術(shù)、倫理和法律三個(gè)層面上的工作達(dá)到AI治理的目的。

雖然,目前大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)是文本或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)都可以很好的運(yùn)作。但語義數(shù)據(jù)模型的引入將發(fā)揮更大的作用。

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