ಕೋಷ್ಟಕದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಲ್ಗೋರಿθಮ್ಗಳ ಸಂಕ್ಲಿಷ್ಟತೆ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿನ ವಿವರಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಶ್ವಾಸ ಹಿಂದಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸೂಕ್ತ ಉಪಕರಣಗಳು ಪರಿಕರನقاطಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಚಲನಶೀಲದಂತೆ ಇಲ್ಲ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಶೀಖರಿಕೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಮುಖ ಕೊಡಲು, ವಿವರಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪಡೆಯುವುದು ನಿರ್ಧಾರ ನಿರ್ಣಾಯಕರಿಗಾಗಿ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿವರಣೆಗೊಳ್ಳುವ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು
ಕೋಸ್ಟಕದ ಪೈಕಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಿಕೆಗೆ ಮತ್ತು ಆಲ್ಗೋರಿθಮ್ಗಳ ವಿವರಣೆಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಕಂಪನಿಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿಯು ಕೀಳ್ವಾಯಿಕ ಅಸಿಷ್ಠಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಹಿಂದಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (IA) ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯಕಾರರು IA ನ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಪೀಡನೆಗಳ ನಡುವಣದ ಮೀರು ಗುರುತು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸಿಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೆಟಾಶೀಟ್ಗಳ ರೂಪಸಲೆಗೊಳ್ಳುವುದು, ಅವುಗಳ ಮೂಲ, ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ತಕ್ಕೊಳಿಸಿದೆ. ಈ ಮುಂಚೂಣಿಯಾಗಿ ನಡೆಯುವ ಪದಸಾಲ ಕುಂದುಗಳು ಮಾದರಿಗಳ ಡಿಪಾಯ್ಲ್ಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಮುಂಚೆ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಕ್ತಿ ವಿವರಿಕೆಗೆ ತಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ.
ವಿವರಣೆಗೂಡಲು ತಂತ್ರಗಳು (XAI)
ವಿವರಣೆಗೂಡಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಷಯದಲ್ಲಿ IA ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿವರಣೆ ನೀಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಂದಿಜನೆಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, LIME (ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯ ಏಕಕಾಲೀಕರಣದ ವಿವರಣೆಗಳು) ಮತ್ತು SHAP (ಶಾಪ್ಲೆಕ್ಸ ಬೃಹತ್ ವಿವರಿಕೆ) ವಿಧಾನಗಳು ವೈಯುಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಏಕೆ ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಇತರವಲ್ಲ, ಏಕೆ ಇತರ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲಿದ್ದು ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.
ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳು
ಮಲ್ಟಿಪಲ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆಯಾದಂದರಿಂದ, ಅಂತರಾದಿಧರ್ಮೀ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು, ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು, ವಿವರಣೆ ನಡೆಸುವುದற்கு ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸರಳತೆ ಕಾರ್ಯಮೋಡಕದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಮೀರು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದರಿಂದಾಗಿ ಆಲ್ಗೋರಿθಮ್ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತವೆ.
ಬರಹ ರೂಪಾಯಿಸಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳು
IA ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹಲವು ಕರ್ಮಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ವೈಭವದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. Google Cloud, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Vertex AI Explainability ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಲೇ ಇದ್ದಾರೆ, Microsoft Azureಯಲ್ಲಿ Responsible AI ಮಾದರಿಯ ಅಳವಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು InterpretML ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ ಭದ್ರಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಸಮಾಂತರವಾಗಿ, IBMನ AI Explainability 360 ಅಥವಾ InterpretML ವಿಷಯದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಂತೆ ಓಪನ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಅವರು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ವಿಳಾಸ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಆಲ್ಗೋರಿθಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವವರು ಬಾಬರಣೆ ತೆಗೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಖಾತರಿಯ ಮತ್ತು ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಖಾತರಿಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಎಲ್ಲಾ ವಿವರವಾದ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ತ دقیقವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸುವುದು IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಂತರದ ಅವಲೋಕನಕ್ಕೆಲ್ಲವೂ ಪರಿಕರಗಳು ಕಾಲಪ್ರಾರಂಭಿತವಾಗಿ ಅನುಕೂಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಖಾತರಿ ಮಾದರಿಗಳ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯಗಳು
ವಿವರಣೆಗೂಡಲು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು IA ಯೋಜನೆಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಕೀನೊಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪುನಃ ತಯ್ಯಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇಂತಹುದೇ ಬಾವುಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು . IA ಸಾಧನವಿಷಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣ ನೀಡಲಾಗುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಕಂಪನಿಗಳು ಉತ್ತಮ ವಿವರಣೆಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ಬೀರಲು ಒಪ್ಪಿಷ್ಟವಾಗಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಮಾನವಿಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ
XAI ಯಿಂದ ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈತರಿಂದ ಉತ್ತರದಾರಿಗಳಿಂದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ದೂರಗೊಯ್ಯುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು, ವಿಶೇಷ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಮೂಲಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಸೇವಕ ಡೀಟೇಲ್ ಮಾಡಿಸಲಿಚ್ಚಿಸುವುದು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಪರಾಧಿತರಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
IAನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ತಂತ್ರಜ್ನಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತವಾಗಿವೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ವಿಷಯ ವಿಸ್ತಾರದ ಮುಗಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲು, IA ಕುರಿತಂತೆ ಹೊಸಹೊತ್ತುಗಳನ್ನು ನೋಡಿ, ಅನುಕೂಲ ಭದ್ರವಾದ ಕಾಂಗ್ರೆಸ್ ಅನ್ನು ಅಥವಾ IA ಯಿಂದ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮವಾಗೆ ಪ್ರತಿಭಟನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ಇತ್ಯಾದಿಯಾಗಿ ಅತ್ಯಾವಶ್ಯಕವಾದಂತೆಯಾದಷ್ಟು ಇರಿಕ್ಸನ್ ಸುಸಾರೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಪ್ರವೇಶ ಕರುಹಿಸುತ್ತಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ನೇಹಿತರೆಂದರೆಕಾಗಿ ವಿವರಣೆಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ. ವಿವರಣೆಗೆ ಆಯ್ಕೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಹೀಗಾಗಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಬಂದಿವೆ.
ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ IA ವಿವರಣೆಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಕುರಿತಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
IA ಆಲ್ಗೋರಿθಮ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಆಧಿಕಾರ ಏನಾಗಿವೆ?
ಮುಖ್ಯವಾದ ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿರುವುವು LIME (ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯ ಏಕಕಾಲೀಕರಣದ ವಿವರಣೆಗಳು), SHAP (ಶಾಪ್ಲೆಕ್ಸ ಚೇತರಿಕೆ) ಮತ್ತು Google Cloud ಯ ವೆಆರ್ಥ ಕಾರ್ಯಘಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, Microsoft ಯ ಸ್ಥಿತ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ವರ್ತಿತವಾದ ಕಾರಣ.
ಡೇಟಾಸಿಟ್ಗಳಿಗೆ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು IA ಯಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತವೆ?
ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು ಡೇಟಾಸಿಲುಗಳ ಮೂಲ, ರಚನೆಯ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮುಂಚೆ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕulgação ನಂತ್ರ ಉಚ್ಚಿಸುವ ಕೆಲಸ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
IA ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆಂತರಿಕ ಆಡಳಿತ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಆಂತರಿಕ ಆಡಳಿತವು IA ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆ ಚಿತ್ರದ ಎಥಿಕ್ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಖಾತರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವರಿತ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಯ ವಾಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದೆ ಉಪಯೋಗಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಧಾರದ ಅರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಹೇಗೆ ವಿವರಣೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಗೊತ್ತಾಗುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಒಡನಾಡಾಗುತ್ತದೆ.
IA ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೆಕ್ಕಿನ ವಿದ್ಯಕ್ರಮದ ವಿಪರ್ಯಾಸ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಏನು ಪಾತ್ರ?
ದಿಡ್ಲವಾದ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು, ಅಧಿಕೃತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆದವುಗಳು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿ ದೆಕ್ಕುಗಳು ಮಾರ್ಗಾನುಸಾರವಾಗುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವ IA ಒಪ್ಪಂದಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿತ ರೀತಿಯ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತಾ ವಿವರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೊಡುತ್ತೆ ಆಪರೇಷನ್ಗಳು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಿಯಾಗುತ್ತವೆ?
ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವ IA ದೃಷ್ಟಲ್ಲಿಗೆ ಮಾತ್ರ, ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಸಿದೂಲಗಳಾದರೆ ಏನಾದರೂ ಕಾರಣವಾದದ್ದು; ವೇಗದ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವನ್ನು ಖಾತರಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಉಳಿಸಲು ಅಷ್ಟು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
IA ನ ವಿವರಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ಯಶಸ್ವಿಗೊಳಿಸಲು ಯಾವ ಬಾಧೆಗಳು ಇವೆ?
ಬಾಧೆಗಳು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರವನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಮುನ್ನೋಟವಾದದುದರಿಂದ, ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಒಳಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಅವರ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾನವಿಕ ಅಂತರ್ಜೀವಿಯಾಗುವುದು.
IBMನ AI Explainability 360 ಯ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
AI Explainability 360 ಬ್ಯಾಂಕ್ ವೇಗವನ್ನು ನೀಡಲು ಒಂದಷ್ಟು ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು IA ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಉಪನ್ಯಾಸ ಕಲ್ಪಿಸಲು ಸಕಲ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೊಂದಿಗೆ.
