gov-civil-vilareal.ptAI가 Star Trek: TNG의 데이터에 소름 끼치게 가까워지고 있습니다. 이제 신뢰할 수 있는지 여부를 알 수 있습니다.
>의 데이터만큼 자의식이 없을 수도 있습니다. 스타트렉: TNG (아직은) 특히 그 드로이드는 어떤 인간보다 고양이를 더 잘 돌볼 수 있지만, AI는 이제 고양이가 신뢰할 수 없다는 것을 깨닫는 지경에 이르렀습니다.
지금이라고 불리는 것 깊은 증거 회귀 AI의 자의식 수준을 높였습니다. 보고 있는 데이터의 신뢰성을 평가하여 예측에서 오류를 범할 가능성이 더 높은 시점을 알 수 있습니다. 더 철저하고 정확한 데이터의 영향을 받으면 미래의 예측이 더 잘 될 것입니다. 그 반대는 상황이 잘못될 수 있음을 의미하며 AI가 이를 감지할 수 있습니다. 어떤 것에 대한 확실성을 추정할 때, 그 확실성은 그것이 제공되는 데이터에 따라 오르락 내리락 할 것입니다. 그런 다음 AI는 99% 정확도로 위험 또는 불확실성을 결정할 수 있습니다.
Picard도 감명을 받을 것 같습니다. 하지만 기다리십시오. 자가 인식 로봇에는 단 하나의 단점이 있습니다. 즉, 99%가 아무리 가깝더라도 완전한 확신이 없다는 것입니다. 1%만 차이가 나는 것은 자율주행차 운전에서 수술 수행에 이르기까지 잠재적으로 생명을 위협하는 시나리오에서 재앙을 의미할 수 있습니다. 무서운.
휴대전화에 표시할 수 있나요
[심층 증거 회귀]는 기존 접근 방식에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만, 주요 제한 사항은 정규화 계수를 조정하고 불확실성을 보정할 때 오해의 소지가 없는 증거를 효과적으로 제거하는 데 있습니다. MIT 박사는 말했다. 학생 알렉산더 아미니 , 그는 다음 달 NeurIPS 컨퍼런스에서 발표할 연구를 주도했습니다.
Amini와 그의 팀이 이룩한 성과는 여전히 놀랍습니다. 그 전에는 AI를 사용하여 불확실성을 추정하는 것은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 1초 미만의 찰나의 순간에 내려야 하는 결정을 내리기에는 너무 느렸습니다. 신경망은 너무 커서 답을 계산하는 데 영원히 걸릴 수 있으며, 신뢰 수준을 배우는 데는 노력조차 들이지 않을 정도로 너무 오래 걸릴 수 있습니다. 자아에서 이와 같은 것을 사용하는 것은 무의미합니다. - 어느 방향으로 회전해야 하는지 바로 알아야 하는 운전 자동차. 프로세스가 빠르게 진행되었습니다. 깊은 증거 회귀에 의해. 이 신경망은 불확실성 수준을 알아내기 위해 한 번만 실행하면 됩니다.
AI가 이미 학습한 모델의 불확실성을 추측함으로써 오차 범위가 대략 얼마나 넓은지 알 수 있습니다. AI는 추정치를 뒷받침하기 위해 증거를 사용합니다. 이 증거에는 신경망이 방금 분석한 데이터에 숨어 있는 불확실성이나 자체 결정에 대한 자신감이 포함됩니다. Amini와 그의 팀은 AI를 훈련시켜 이미지의 각 픽셀의 깊이를 추정함으로써 심층 증거 회귀 방법을 테스트했습니다. 깊이 인식은 신체 깊숙이 위치하여 다른 방법으로는 보기 어려운 종양을 제거해야 하는 수술에서 생사를 의미할 수 있습니다.
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AI는 대부분 정확했고, 하지만 엉망이 되었다 기억하기 더 어려운 이미지가 제공되면. 적어도 한 가지 일관성이 있었습니다. 어려움을 주는 이미지에 직면했을 때 팀에 반드시 불확실성에 대해 알릴 것이었습니다. 결정된 오차 한계는 적어도 연구자에게 해당 모델을 개선하는 방법을 가르칠 수 있습니다. 포토샵으로 처리된 사진을 인식하는 기능은 딥페이크 인식 가능성도 열어줍니다. 인간은 이 로봇의 두뇌가 여전히 오류가 있다는 것을 인식하면 되며, 우리는 스스로를 믿을 수 있는 것 이상으로 로봇을 신뢰할 수 없습니다.
Diary of a wimpy kid 영화는 얼마나 깁니다.
우리는 오해의 소지가 없는 증거를 제거하는 대체 방법을 찾기 위해 추가 조사가 필요하다고 생각합니다. 아미니가 말했다 .
즉, 심층 증거 회귀를 사용하여 생각할 수 있는 AI는 오답의 결과가 치명적이지 않는 한 꽤 신뢰할 수 있습니다.
