სამი წლის წინ საკმაოდ საინტერესო მხატვრულ გამოფენას ვესტუმრე. რეფიკ ანადოლის "მანქანის მოგონებებმა" თავიდანვე გამოიწვია ჩემი ინტერესი.
ის პოპულარული სახელია მათ შორის, ვინც დაინტერესებულია ხელოვნებისა და ხელოვნური ინტელექტის კვეთით. მაგრამ არ ინერვიულოთ, ეს ბლოგი ხელოვნებას არ ეხება. ჩვენ ჩავუღრმავდებით ხელოვნური ინტელექტის ღრმა „აღქმას“.
ამ გამოფენაზე ანადოლი ექსპერიმენტებს ატარებდა NASA-ს კოსმოსური კვლევის სურათები. გამოფენა შთაგონებული იყო იმ იდეით, რომ ტელესკოპებს შეეძლოთ "ოცნებონ" თავიანთი ვიზუალური არქივების გამოყენებით, დაბინდული ბარიერები ფაქტსა და წარმოსახვას შორის.
მონაცემების, მეხსიერებისა და ისტორიის კოსმოსური მასშტაბით ურთიერთობის გამოკვლევით, ანადოლი გვთხოვდა განგვეხილა ხელოვნური ინტელექტი დავაკვირდეთ და გავიაზროთ ჩვენს გარშემო არსებული სამყარო. და თუნდაც ხელოვნური ინტელექტი, რომ ჰქონდეს საკუთარი ოცნებები…
მაშ, რატომ არის ეს ჩვენთვის აქტუალური?
გაითვალისწინეთ ეს: ისევე როგორც Anadol-მა გამოიკვლია ტელესკოპების კონცეფცია, რომლებიც ოცნებობენ მათი მონაცემებიდან, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს აქვთ სიზმრების საკუთარი ტიპი - უფრო სწორად, ჰალუცინაციები - ციფრული მეხსიერების ბანკებში.
ეს ჰალუცინაციები, ისევე როგორც ანადოლის გამოფენის ვიზუალიზაცია, დაგვეხმარება მეტი ვისწავლოთ მონაცემების, ხელოვნური ინტელექტისა და მათი საზღვრების შესახებ.
კონკრეტულად რა არის ხელოვნური ინტელექტის ჰალუცინაციები?
როდესაც დიდი ენობრივი მოდელი, როგორიცაა გენერაციული AI ჩატბოტი, აწარმოებს გამოსავალს შაბლონებით, რომლებიც ან არარსებული ან უხილავია ადამიანის დამკვირვებლებისთვის, ჩვენ ამას ვუწოდებთ ”AI ჰალუცინაციები."
ეს შედეგები, რომლებიც განსხვავდება მოსალოდნელი პასუხისგან, რომელიც ეფუძნება ხელოვნურ ინტელექტს, შეიძლება იყოს სრულიად მცდარი ან უაზრო.
კომპიუტერების კონტექსტში, ტერმინი „ჰალუცინაცია“ შეიძლება უჩვეულო ჩანდეს, მაგრამ ის ზუსტად აღწერს ამ არასწორი შედეგების უცნაურ ხასიათს. ხელოვნური ინტელექტის ჰალუცინაციები გამოწვეულია ცვლადების მთელი რიგით, მათ შორის ზედმეტად მორგება, ტრენინგის მონაცემების მიკერძოება და AI მოდელის სირთულე.
უკეთ რომ გავიგოთ, ეს კონცეპტუალურად ჰგავს იმას, თუ როგორ ხედავენ ადამიანები ფორმებს ღრუბლებში ან სახეებზე მთვარეზე.
Მაგალითი:
ამ მაგალითში მე დავსვი ძალიან მარტივი შეკითხვა ჩატი GPT. მე უნდა მიმეღო პასუხი, როგორიცაა: "დუნის წიგნების სერიის ავტორი ფრენკ ჰერბერტია".
რატომ ხდება ეს?
მიუხედავად იმისა, რომ შექმნილია თანმიმდევრული და თხევადი შინაარსის დასაწერად, მსხვილი ენობრივი მოდელები რეალურად ვერ ახერხებენ თავიანთი ნათქვამის გაგებას. ეს ძალიან მნიშვნელოვანია ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული შინაარსის სანდოობის დასადგენად.
მიუხედავად იმისა, რომ ამ მოდელებს შეუძლიათ წარმოქმნან რეაქციები, რომლებიც მიბაძავს ადამიანის ქცევას, მათ არ გააჩნიათ კონტექსტური ცნობიერება და კრიტიკული აზროვნების უნარი რომელიც ეფუძნება რეალურ ინტელექტს.
შედეგად, ხელოვნური ინტელექტის გამომუშავებული შედეგები ემუქრება შეცდომაში შეყვანის ან არასწორის საშიშროებას, რადგან ისინი უპირატესობას ანიჭებენ შესაბამის შაბლონებს, ვიდრე ფაქტობრივ სისწორეს.
რა შეიძლება იყოს ჰალუცინაციების სხვა შემთხვევები?
საშიში დეზინფორმაცია: ვთქვათ, ხელოვნური ინტელექტის გენერაციული ჩატბოტი ამზადებს მტკიცებულებებს და ჩვენებებს, რათა ცრუ დაადანაშაულოს საჯარო ფიგურა კრიმინალურ ქცევაში. ამ შეცდომაში შემყვან ინფორმაციას აქვს პოტენციალი ზიანი მიაყენოს პირის რეპუტაციას და გამოიწვიოს გაუმართლებელი შურისძიება.
უცნაური ან საშინელი პასუხები: იუმორისტული მაგალითის მისაცემად, წარმოიდგინეთ ჩეთბოტი, რომელიც მომხმარებელს უსვამს კითხვას ამინდის შესახებ და პასუხობს პროგნოზით, რომელშიც ნათქვამია, რომ წვიმს კატები და ძაღლები, წვიმის წვეთების სურათებთან ერთად, რომლებიც კატებსა და ძაღლებს ჰგავს. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი სასაცილოები არიან, ეს მაინც იქნება "ჰალუცინაცია".
ფაქტობრივი უზუსტობები: დავუშვათ, რომ ენის მოდელზე დაფუძნებული ჩეთბოტი ტყუილად აცხადებს, რომ ჩინეთის დიდი კედელი შეიძლება კოსმოსიდან დაათვალიეროთ ისე, რომ ის მხოლოდ კონკრეტულ პირობებში ჩანს. მიუხედავად იმისა, რომ შენიშვნა შეიძლება ზოგიერთისთვის დამაჯერებელი ჩანდეს, ის არაზუსტია და შეიძლება შეცდომაში შეიყვანოს ხალხი კედლის კოსმოსიდან დანახვის შესახებ.
როგორ ავიცილოთ თავიდან AI ჰალუცინაციები, როგორც მომხმარებელი?
გააკეთეთ აშკარა მოთხოვნები
თქვენ უნდა გქონდეთ მკაფიო კომუნიკაცია AI მოდელებთან.
იფიქრეთ თქვენს მიზნებზე და შექმენით თქვენი მოთხოვნები დაწერამდე.
მაგალითად, მიეცით კონკრეტული ინსტრუქციები, როგორიცაა „აუხსენით როგორ მუშაობს ინტერნეტი და დაწერეთ აბზაცი მისი მნიშვნელობის შესახებ თანამედროვე საზოგადოებაში“ ნაცვლად ზოგადი კითხვის დასმისა, როგორიცაა „მითხარი ინტერნეტის შესახებ“.
Explicity ეხმარება AI მოდელს თქვენი განზრახვის ინტერპრეტაციაში.
მაგალითი: დაუსვით AI-ს კითხვები, როგორიცაა:
"რა არის ღრუბლოვანი გამოთვლა და როგორ მუშაობს იგი?"
„ახსენი მონაცემთა დრიფტის გავლენა მოდელის შესრულებაზე“.
განიხილეთ VR ტექნოლოგიის გავლენა და პოტენციური მომავალი IT ბიზნესზე.
მიიღეთ მაგალითის ძალა
თქვენს მოთხოვნებში მაგალითების მიწოდება ეხმარება AI მოდელებს გააცნობიერონ კონტექსტი და გამოიმუშაონ ზუსტი პასუხები. მიუხედავად იმისა, ეძებთ ისტორიულ შეხედულებებს თუ ტექნიკურ ახსნას, მაგალითების მიწოდება დაგეხმარებათ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის სიზუსტის გაზრდაში.
მაგალითად, შეგიძლიათ თქვათ: „აღნიშნეთ ისეთი ფანტასტიკური რომანები, როგორიცაა ჰარი პოტერი“.
კომპლექსური ამოცანების დაშლა
კომპლექსური მოთხოვნები გადატვირთავს AI ალგორითმებს და მათ შეიძლება გამოიწვიოს შეუსაბამო შედეგები. ამის თავიდან ასაცილებლად, დაყავით რთული აქტივობები პატარა, უფრო მართვად ნაწილებად. თქვენი მოთხოვნების თანმიმდევრულად ორგანიზებით, თქვენ აძლევთ AI-ს საშუალებას, ფოკუსირება მოახდინოს თითოეულ კომპონენტზე დამოუკიდებლად, რაც გამოიწვევს უფრო ლოგიკურ პასუხებს.
მაგალითად, ვიდრე სთხოვოთ AI-ს „ახსნას ა-ს შექმნის პროცესი ნერვული ქსელი" ერთი შეკითხვისას დაყავით დავალება დისკრეტულ ფაზებად, როგორიცაა პრობლემის განსაზღვრა და მონაცემთა შეგროვება.
დაადასტურეთ შედეგები და მიაწოდეთ კავშირი
ყოველთვის გადაამოწმეთ AI მოდელების მიერ წარმოებული შედეგები, განსაკუთრებით ფაქტებზე დაფუძნებული ან გადამწყვეტი აქტივობებისთვის. შეადარეთ პასუხები სანდო წყაროებს და აღნიშნეთ რაიმე განსხვავება ან შეცდომა.
მიაწოდეთ ინფორმაცია ხელოვნური ინტელექტის სისტემაში მომავალი მუშაობის გასაუმჯობესებლად და ჰალუცინაციების შესამცირებლად.
სტრატეგიები დეველოპერებისთვის, რათა თავიდან აიცილონ ხელოვნური ინტელექტის ჰალუცინაციები
განახორციელეთ Retrieval-Augmented Generation (RAG).
მოძიების გაძლიერებული გენერირების ტექნიკის ინტეგრირება AI სისტემებში, რათა დაეყრდნოს პასუხებს სანდო მონაცემთა ბაზებიდან ფაქტობრივ ფაქტებზე.
მოძიება-გაძლიერებული თაობა (RAG) აერთიანებს სტანდარტული ბუნებრივი ენის გენერირებას ცოდნის უზარმაზარი ბაზიდან შესაბამისი ინფორმაციის მოპოვებისა და ინკორპორაციის შესაძლებლობასთან, რაც იწვევს კონტექსტურ უფრო მდიდარ შედეგებს.
AI-ით გენერირებული კონტენტის შერწყმით დადასტურებულ მონაცემთა წყაროებთან, შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ AI შედეგების საიმედოობა და სანდოობა.
შეამოწმეთ და აკონტროლეთ AI შედეგების მუდმივად
დააყენეთ მკაცრი ვალიდაციის პროცედურები რეალურ დროში AI შედეგების სისწორისა და თანმიმდევრულობის შესამოწმებლად. ყურადღებით დააკვირდით ხელოვნურ ინტელექტის მუშაობას, მოძებნეთ პოტენციური ჰალუცინაციები ან შეცდომები და გაიმეორეთ მოდელის ტრენინგი და დროთა განმავლობაში ოპტიმიზაცია, რათა გაზარდოთ საიმედოობა.
მაგალითად, გამოიყენეთ ავტომატური ვალიდაციის რუტინები, რათა შეამოწმოთ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტი ფაქტობრივი სისწორისთვის და მიუთითოთ შესაძლო ჰალუცინაციების შემთხვევები ხელით შეფასებისთვის.
შეამოწმეთ მონაცემთა ნაკადები
მონაცემთა დრიფტი არის ფენომენი, რომლის დროსაც AI მოდელის მოსამზადებლად გამოყენებული მონაცემების სტატისტიკური მახასიათებლები დროთა განმავლობაში იცვლება. თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი აკმაყოფილებს მონაცემებს, რომლებიც მნიშვნელოვნად განსხვავდება მისი ტრენინგის მონაცემებისგან დასკვნის დროს, მან შეიძლება გამოიწვიოს ცრუ ან ალოგიკური შედეგები, რაც გამოიწვევს ჰალუცინაციების წარმოქმნას.
მაგალითად, თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი გაწვრთნილი იყო წარსულის მონაცემებზე, რომლებიც აღარ არის შესაბამისი ან მიუთითებს მიმდინარე გარემოზე, მან შეიძლება გააკეთოს არასწორი დასკვნები ან პროგნოზები.
შედეგად, მონაცემთა გადაადგილების მონიტორინგი და გადაჭრა გადამწყვეტია ხელოვნური ინტელექტის სისტემის მუშაობისა და საიმედოობის უზრუნველსაყოფად, ამასთან, ჰალუცინაციების შესაძლებლობის შესამცირებლად.
დასკვნა
IBM მონაცემების მიხედვით, ხელოვნური ინტელექტის ჰალუცინაციები გვხვდება AI მოდელების პასუხების დაახლოებით 3%-დან 10%-მდე.
ასეა თუ ისე, ალბათ მათაც დააკვირდებით. მე მჯერა, რომ ეს წარმოუდგენლად საინტერესო თემაა, რადგან ეს არის მომხიბლავი შეხსენება ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების გაზრდისკენ მიმავალი უწყვეტი გზის შესახებ.
ჩვენ შეგვიძლია დავაკვირდეთ და ექსპერიმენტები მივიღოთ ხელოვნური ინტელექტის სანდოობაზე, მონაცემთა დამუშავების სირთულეებზე და ადამიანისა და ხელოვნური ინტელექტის ურთიერთქმედების შესახებ.
დატოვე პასუხი