Лекция
Нейросеть, обрабатывающая информацию можно сравнить с черным ящиком. Специалисты по нейросетям конечно, представляют себе принцип обработки данных нейросетью в общих чертах. Но проблема в том, что самообучение — это не до конца предопределенный процесс, так что на выходе можно ожидать иногда абсолютно неожиданные результаты. В основе всего лежит глубокое обучение, которое уже позволило решить ряд важных проблем, включая обработку изображений, распознавание речи, перевод. Возможно, нейросети смогут диагностировать заболевания на ранней стадии, принимать правильные решения при торговле на бирже и выполнять сотни других важных для человека действий.
Системы ИИ могут допускать различные виды ошибок в зависимости от их задач и сфер применения.
Существует множество возможных ошибок в работе систем искусственного интеллекта (ИИ), вот некоторые из них:
Ложноположительные: Когда система ИИ определяет объект или событие как относящееся к определенной категории, хотя это не так.
Ложноотрицательные: Когда система ИИ не распознает объект или событие, которое должно быть отнесено к определенной категории.
Низкая точность прогнозов: Когда ИИ неправильно прогнозирует будущее событие или поведение на основе данных.
Систематические отклонения: Предвзятость в данных обучения, что приводит к систематическим ошибкам в прогнозах.
Искажение анатомии: Например, ошибки при генерации изображений людей (как в случае с пальцами).
Неправильное распознавание объектов: Когда система ИИ ошибочно идентифицирует объекты на изображениях.
Неправильное понимание контекста: Система ИИ может неправильно интерпретировать значение фразы или текста.
Синтаксические и семантические ошибки: Ошибки в грамматике или смысле генерируемого текста.
Этические ошибки: Решения, которые противоречат моральным и этическим нормам.
Ошибка приоритетов: Когда ИИ принимает решение, не соответствующее приоритетам и задачам пользователя.
Переобучение (overfitting): Модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, но плохо работает с новыми данными.
Недообучение (underfitting): Модель недостаточно подстраивается под обучающие данные, что приводит к низкой точности.
Ошибка входных данных: Некорректные или неполные данные могут привести к ошибкам в работе ИИ.
Системные сбои: Программные ошибки или проблемы с оборудованием могут вызвать сбои в работе системы ИИ.
Фактические галлюцинации: ИИ придумывает факты, которые не соответствуют действительности. Например, он может утверждать, что "Лондон — столица Франции".
Конфабуляция: Модель генерирует подробные, но полностью вымышленные ответы, которые звучат правдоподобно, но не имеют фактической основы.
Неверное понимание задачи: ИИ может неправильно интерпретировать запрос пользователя и предоставить ответ, который не соответствует вопросу.
Смещение контекста: Модель может изменить тему или контекст ответа без ясной причины, что приводит к несоответствию информации.
Обучающая предвзятость: Ошибки, вызванные перекосами в данных обучения, что приводит к неправильным или предвзятым выводам.
Алгоритмическая предвзятость: Программные ограничения модели могут привести к повторению предвзятых выводов.
Неправильное соединение информации: ИИ может неправильно объединять части информации, что приводит к искаженному или нелогичному результату.
Непоследовательность: Модель может предоставить противоречивые ответы на одинаковые или похожие запросы.
Путаница в значениях: ИИ может использовать слова и фразы неверно, создавая путаницу в смысле текста.
Ошибка толкования: Неверное толкование многозначных слов и фраз может привести к неправильному ответу.
Повторение: Модель может повторять одну и ту же информацию или фразы, что делает текст избыточным.
Неполнота: Ответ может быть неполным или обрывочным, не охватывающим все аспекты запроса.
14 .Ошибки в данных: результаты работы системы ИИ зависят от качества данных, которые используются для ее обучения. Если данные содержат ошибки, искажения или неточности, то и результаты работы системы ИИ могут быть неточными или неправильными.
15. Неправильное обучение: если система ИИ была обучена неправильно или недостаточно, то она может производить ошибочные результаты. Например, если система была обучена на неправильных данных или с недостаточным количеством данных, то она может не распознавать некоторые образцы или делать ошибки в определении определенных объектов.
16. Невозможность адаптации: системы ИИ могут иметь проблемы с адаптацией к новым ситуациям, которые не были заложены в их алгоритмы. Если система ИИ не была способна адаптироваться к новым условиям, то результаты ее работы могут быть неточными.
17 Проблемы с интерпретацией: результаты работы системы ИИ могут быть трудны для интерпретации или объяснения. В некоторых случаях, системы ИИ могут принимать решения, которые не могут быть объяснены или поняты человеком. в некоторых случаях, системы ИИ могут генерировать результаты, которые сложно или невозможно интерпретировать или объяснить.
18 Подверженность атакам: системы ИИ могут быть подвержены атакам и мошенничеству, таким как внедрение ложных данных в обучающие наборы или использование обмана для изменения результатов работы системы.
19 Недостаточная прозрачность: в некоторых случаях, системы ИИ могут быть недостаточно прозрачны для проверки их результатов. Это может означать, что невозможно определить, как система принимает свои решения, или как она работает в целом.
20 Проблемы с этикой: результаты работы системы ИИ могут вызывать этические проблемы, такие как дискриминация или нарушение конфиденциальности. Некоторые системы ИИ могут также быть использованы для создания опасных или вредоносных результатов.
21 Галлюцинации в системах искусственного интеллекта (ИИ) также могут быть рассматриваемыми как ошибки. Галлюцинации в ИИ возникают, когда система ИИ генерирует некоторый контент (например, текст, изображения, звуки) на основе своего обучения и опыта, но этот контент не соответствует реальности или не имеет своего аналога в реальном мире. Это может произойти, например, если система ИИ была обучена на неполных или некорректных данных, или если алгоритмы генерации контента в системе ИИ имеют ограничения, которые приводят к генерации неточных или нереалистичных результатов. Галлюцинации в ИИ являются одним из многих видов ошибок, которые могут возникать в работе систем искусственного интеллекта. Они могут быть проблематичными, так как могут приводить к неточности результатов и снижению качества работы системы ИИ.
22 Ошибки в классификации: системы ИИ могут неправильно классифицировать данные, например, не распознавать объекты или их признаки или классифицировать их неправильно.
23 Ошибки в прогнозировании: системы ИИ могут давать неправильные прогнозы, основанные на некорректных или неактуальных данных.
24 Ошибки в генерации контента: системы ИИ могут генерировать неправильные или неадекватные тексты, изображения, звуки и другие виды контента.
25 Ошибки в обучении: если система ИИ не была обучена достаточно хорошо или на правильных данных, то она может делать ошибки в своей работе.
26 Ошибки в принятии решений: системы ИИ могут принимать неправильные решения, основанные на неправильном анализе данных.
27 Недостаточная прозрачность: системы ИИ могут быть недостаточно прозрачными, что затрудняет понимание того, как они работают и как принимают решения.
28 Проблемы с безопасностью: системы ИИ могут быть уязвимы для взлома или злоупотребления, что может привести к утечке данных или другим проблемам с безопасностью.
29. проблема генерации пальцев
Ошибки с пальцами на руках часто возникают из-за сложности задачи и ограничений текущих моделей генерации изображений. В основном это связано с несколькими факторами:
1. Сложность анатомии
Руки и пальцы являются одними из самых сложных частей тела для изображения из-за их подвижности и разнообразных поз. Они имеют множество суставов и костей, что делает их трудными для правильного отображения.
2. Ограничения в обучении
Модели ИИ обучаются на огромных наборах данных изображений, но даже такой объем данных может оказаться недостаточным для идеального воспроизведения таких сложных деталей, как пальцы. В обучающих наборах данных может не быть достаточно разнообразных и точных изображений рук.
3. Генеративные подходы
Генеративные модели, такие как GAN (Generative Adversarial Networks), могут создавать реалистичные изображения, но они не всегда понимают анатомические особенности, как это делает человеческий мозг. Вместо этого они пытаются смоделировать изображение на основе вероятностей, что может привести к искажениям.
4. Шум и интерференция
При генерации изображений модели могут сталкиваться с «шумом» в данных, что приводит к искажениям и ошибкам. Это особенно заметно в сложных деталях, таких как пальцы.
5. Эволюция моделей
Модели ИИ постоянно улучшаются, и качество генерации изображений также повышается со временем. Современные модели уже показывают значительный прогресс по сравнению с тем, что было несколько лет назад, но еще есть путь для совершенствования.
Вот почему искажения в изображении пальцев случаются, но с каждым обновлением и улучшением моделей точность и реалистичность изображений будет продолжать улучшаться.
Чтобы лучше понять, как нейросеть обрабатывает данные, необходимо найти эффективные подходы. Это важно, поскольку без понимания внутренних процессов сложно предсказывать ошибки, особенно в системах с ограниченной формой искусственного интеллекта, таких как автомобиль Nvidia, который все еще тестируется.
Сегодня люди используют математические модели для упрощения выбора, например, для определения надежного заемщика или поиска сотрудника с нужными навыками. Эти модели и процессы относительно просты. Однако в военной сфере, коммерческих компаниях и научных исследованиях применяются гораздо более сложные системы, основанные не на одной-двух моделях, а на совокупности сложных алгоритмов. Глубокое обучение значительно отличается от традиционных методов работы компьютеров.
По мнению профессора MIT Томми Джааколы, эта проблема становится все более актуальной. Решения, принимаемые в таких важных областях, как инвестиции, диагностика заболеваний или военные действия, не должны зависеть от методов «черного ящика», то есть процессов, которые непонятны и непрозрачны для пользователей.
Не только ученые, но и чиновники понимают важность этого вопроса. Европейский Союз ввел новые правила для разработчиков и поставщиков автоматизированных систем. Компании будут обязаны объяснять пользователям, как работает их система и на чем основаны принимаемые решения. Однако это может быть трудно реализуемо. Объяснить базовые принципы работы нейросетей несложно, но описать, что происходит при обработке сложной информации, практически невозможно. Даже создатели таких систем не могут полностью объяснить все детали, потому что процессы внутри нейросетей слишком сложные.
До сих пор люди никогда не создавали машины, чьи принципы работы полностью не ясны даже их создателям и кардинально отличаются от человеческого способа обработки информации. В таких условиях возникает вопрос: можно ли ожидать нормального взаимодействия с машинами, работа которых непредсказуема?
Картина, подготовленная художником Адамом Ферриссом при помощи Google Deep Dream
В 2015 году исследовательская группа из больницы Mount Sinai в Нью-Йорке использовала методы глубокого обучения для анализа базы данных пациентов. В эту базу входили тысячи записей с многочисленными данными о пациентах, такими как результаты тестов и даты посещения врачей. В итоге была создана программа Deep Patient, которая обучалась на основе данных 700 тысяч пациентов. Результаты оказались весьма впечатляющими: программа смогла предсказывать некоторые болезни на ранней стадии.
Однако некоторые результаты программы были неожиданными. Например, система смогла эффективно диагностировать шизофрению, что является сложной задачей даже для опытных психиатров. Причины этого остаются неясными даже для разработчиков.
Поначалу разработчики ИИ разделились на два лагеря. Одни утверждали, что все процессы в системе должны быть прозрачными и понятными. Другие считали, что машина должна учиться самостоятельно, используя данные из множества источников, и обрабатывать их самостоятельно. То есть, они предлагали, чтобы нейросеть была автономной и самодостаточной.
Все это было чисто теоретическими рассуждениями до тех пор, пока компьютеры не достигли достаточной мощности, чтобы специалисты по ИИ и нейросетям могли воплощать свои идеи в жизнь. За последние десять лет было реализовано множество идей, создавались отличные сервисы для перевода текстов, распознавания речи, обработки видеопотоков в реальном времени, работы с финансовыми данными и оптимизации производственных процессов.
Проблема в том, что большинство технологий машинного обучения не слишком прозрачны для специалистов. В случае с ручным программированием ситуация намного проще. Конечно, нельзя утверждать, что будущие системы будут непонятными для всех, но глубокое обучение по своей природе остается "черным ящиком".
Невозможно просто взглянуть на работу нейронной сети и предсказать результат обработки какого-либо массива данных. Внутри "черного ящика" — десятки и сотни слоев нейронов, связанных в сложной конфигурации. Не только вся работа слоев, но и деятельность отдельных нейронов влияет на конечный результат. Человек не всегда может предсказать, что получится на выходе нейронной сети.
Примером, насколько сильно работа нейросети отличается от работы мозга человека, является система Deep Dream от Google. В эту нейросеть вводили обычные фотографии и давали задания преобразовать их в соответствии с определенной темой, например, сделать все объекты похожими на собак. Результаты были впечатляющими. Однажды система получила задачу создать изображение гантели. Она справилась, но во всех случаях к гантели были пририсованы руки людей, так как нейросеть решила, что гантель и руки неразрывно связаны.
Специалисты считают, что требуется лучше понимать, как работают такие системы. Это нужно по той простой причине, что нейросети начинают использовать во все более важных сферах, где ошибка может привести к печальному финалу (торговля ценными бумагами — один из примеров). «Если у вас — небольшая нейросеть, вы можете прекрасно понимать, как она работает. Но когда нейросеть вырастает, количество элементов в ней увеличивается до сотен тысяч нейронов на слой с сотнями слоев — в этом случае она становится непредсказуемой», — говорит Джааккола.
Тем не менее, нейросети нужно использовать в работе, в той же медицине. Медики недооценивают важность многих данных, человек просто не в состоянии охватить взглядом и найти связи между сотнями записей в истории болезни пациентов. А машина — может, и в этом огромная ценность нейросетей и глубинного обучения вообще.
Военные США вложили миллиарды долларов в разработку систем автоматического управления дронами, определения и идентификации различных объектов, анализа данных. Но и военные считают, что работа таких систем должна быть понятной и объяснимой. Те же солдаты, закрытые в танке с автоматическим управлением будут чувствовать себя очень некомфортно в том случае, если не будут понимать, как и что работает, почему система приняла такое решение, а не другое.
Возможно, в будущем эти системы будут пояснять свои действия. Например, Карлос Гуестрин, профессор из Вашингтонского университета, разработал компьютерную систему, которая поясняет промежуточные результаты своих вычислений. Эта система может использоваться для анализа электронных сообщений. Если какое-то из них оценено компьютером, как отправленное условным террористом, то обязательно будет дано пояснение, почему сделан именно такой вывод.
По мнению ученого, объяснения должны быть достаточно простыми и понятными. «Мы еще не достигли мечты, где ИИ просто ведет с вами беседу и может объяснять», — говорит Гуестрин. «Мы лишь в начале долгого пути по созданию прозрачного ИИ».
Понимание причин, которые привели ИИ к определенному результату важно, если мы хотим сделать ИИ частью нашей жизни, причем полезной частью. Это актуально не только в случае военных, а относится и к Siri или любым другим цифровым помощникам. Например, если запросить Siri дать выборку ближайших ресторанов, то многим хочется понять, почему показаны именно эти рестораны, а не другие. Важный критерий внедрения ИИ — доверие человека к компьютерным системам.
Наверное, все же нельзя заставить компьютер объяснять все свои действия и решения — ведь, например, поступки и решения любого человека зачастую невозможно понять. Они зависят от большого количества факторов. А чем сложнее нейросеть, тем больше таких факторов она принимает во внимание и анализирует.
Здесь возникает ряд сложных вопросов этического и социального характера. Например, в случае с теми же военными, когда речь идет о создании автоматизированных танков и других машин для убийства, важно, чтобы их решения соответствовали этическим нормам человека. Собственно, убийство само по себе может не соответствовать этическим нормам многих из нас. Но эти решения должны быть хотя бы приемлемыми для большинства. Хотя, что представляет собой это большинство? Тоже вопрос.
Дэниэлл Денетт, философ из Университета Тафтса, говорит следующее: «Я считаю, что если мы собираемся использовать эти вещи и зависеть от них, тогда нужно понимать, как и почему они действуют так, а не иначе. Если они не могут лучше нас объяснить, что они делают, то не стоит им доверять».
Ошибки, возникающие в системах искусственного интеллекта, подчеркивают важность постоянного улучшения и адаптации этих технологий. Эти ошибки могут принимать различные формы, и понимание их природы помогает разработчикам создавать более надежные и точные системы ИИ. Важно учитывать, что каждая категория ошибок отражает особенности и ограничения текущих технологий ИИ, а также подчеркивает необходимость тщательного тестирования и оптимизации моделей.
Эти ошибки показывают, что, несмотря на значительные достижения в области ИИ, модели все еще имеют свои ограничения. Постоянное улучшение данных обучения, алгоритмов и тестирование моделей помогают минимизировать такие ошибки, делая ИИ более надежным и точным.Эти ошибки могут возникать в различных областях применения ИИ, и их минимизация требует тщательного тестирования, улучшения алгоритмов и обучения моделей на более качественных данных.
Комментарии
Оставить комментарий
Теория надёжности
Термины: Теория надёжности