AIは人間の推論に追いついている可能性があります

専門家によると、人工知能（AI）の推論力を測定する新しい手法は、機械が人間の思考能力に追いついていることを示しています。

MITとIBMResearchの研究者は、ユーザーが次のことを行えるようにする方法を作成しました。 機械学習モデルの動作の結果をランク付けする. 共有インタレストと呼ばれる彼らの手法には、モデルの思考が人々の思考とどの程度一致しているかを比較するメトリックが組み込まれています。

「今日、AIは、画像認識や言語理解などの特定のタスクで人間のパフォーマンスに到達する（場合によってはそれを超える）ことができます。」 Pieter Buteneers通信会社Sinchの機械学習とAIのエンジニアリング担当ディレクターは、電子メールのインタビューでLifewireに語った。 「自然言語処理（NLP）を使用すると、AIシステムは人間だけでなく言語も解釈、記述、および話すことができ、AIはその方言とトーンを調整して、人間の仲間と一致させることもできます。」

人工スマート

AIは、これらの決定が正しい理由を説明せずに結果を生成することがよくあります。 また、専門家がモデルの推論を理解するのに役立つツールは、多くの場合、洞察を提供するだけであり、一度に1つの例しか提供しません。 AIは通常、数百万のデータ入力を使用してトレーニングされるため、人間がパターンを特定するのに十分な決定を評価することは困難です。

で 最近の論文、研究者は、Shared Interestは、ユーザーがモデルの意思決定の傾向を明らかにするのに役立つ可能性があると述べました。 そして、これらの洞察により、ユーザーはモデルを展開する準備ができているかどうかを判断できます。

「SharedInterestの開発において、私たちの目標は、この分析プロセスをスケールアップして、モデルの動作をよりグローバルなレベルで理解できるようにすることです。」 アンジーボガスト論文の共著者である、はニュースリリースで述べた。

Shared Interestは、機械学習モデルが特定の決定をどのように行ったかを示す手法を使用します。これは、顕著性メソッドと呼ばれます。 モデルが画像を分類している場合、顕著性メソッドは、モデルが決定を行うときにモデルにとって重要な画像の領域を強調表示します。 Shared Interestは、顕著性メソッドを人間が生成したアノテーションと比較することで機能します。

研究者は、皮膚科医が皮膚病変の写真から癌を診断するのに役立つように設計された機械学習モデルを信頼すべきかどうかを判断するために、SharedInterestを使用しました。 共通の関心により、皮膚科医はモデルの正しい予測と誤った予測の例をすばやく確認できました。 皮膚科医は、実際の病変ではなく画像のアーチファクトに基づいて予測が多すぎるため、モデルを信頼できないと判断しました。

「ここでの価値は、Shared Interestを使用することで、これらのパターンがモデルの動作に現れることを確認できることです。 約30分で、皮膚科医はモデルを信頼するかどうか、そしてモデルを展開するかどうかを決定することができました」とBoggust氏は述べています。

進捗状況の測定

MITの研究者による作業は、人間レベルの知能に向けたAIの進歩にとって重要な一歩となる可能性があります。 ベン・ハガグ、機械学習アルゴリズムを使用する会社であるDarrowの研究責任者は、電子メールのインタビューでLifewireに語ったと述べています。

「モデルの決定の背後にある理由は、機械学習の研究者と意思決定者の両方にとって重要です」とHagag氏は述べています。 「前者はモデルがどれほど優れているか、どのように改善できるかを理解したいのに対し、後者は モデルに自信を持たせたいので、その出力がなぜだったかを理解する必要があります 予測されました。」

しかし、Hagagは、MITの研究は、人間の理解または人間の推論を理解しているか、注釈を付けることができるという仮定に基づいていると警告しました。

「しかし、これは正確ではない可能性があるため、人間の意思決定を理解するためのさらなる作業が必要です」とHagag氏は付け加えました。

AIの進歩は、言語を理解するコンピューターの能力の開発をスピードアップし、AIと人間の相互作用の方法に革命をもたらす可能性があるとButeneers氏は述べています。 チャットボットは一度に数百の言語を理解でき、AIアシスタントはテキストの本文をスキャンして、質問や不規則性に対する回答を探すことができます。

「一部のアルゴリズムは、メッセージが不正である場合を特定することもできます。これは、企業と消費者が同様にスパムメッセージを排除するのに役立ちます」とButeneers氏は付け加えました。

しかし、Buteneers氏によると、AIは、人間が決してしなかったいくつかの間違いを犯しています。 「AIが人間の仕事に取って代わるのではないかと心配する人もいますが、現実には、AIと一緒に働く人々が常に必要です。 ボットは、ビジネスで人間味を維持しながら、ボットを抑制し、これらの間違いを寄せ付けないようにします。」と彼は言います。 追加した。