Rozšiřitelnost

Co je rozšiřitelnost AI?

Rozšiřitelnost AI označuje schopnost systémů umělé inteligence (AI) rozšiřovat své dovednosti do nových domén, úloh a datových sad bez nutnosti úplného přeškolení nebo zásadních změn architektury. Tento koncept se zaměřuje na návrh AI systémů, které jsou flexibilní a adaptabilní, což jim umožňuje začleňovat nové funkce, zvládat další úkoly a bezproblémově se integrovat s dalšími systémy.

V podstatě jde u rozšiřitelnosti AI o vytváření systémů, které se mohou vyvíjet a růst v čase. Místo budování izolovaných aplikací pro konkrétní úlohy jsou rozšiřitelné AI systémy navrhovány jako platformy, které lze dále rozšiřovat podle měnících se požadavků. Tento přístup maximalizuje hodnotu investic do AI, protože organizacím umožňuje efektivně rozšiřovat své AI schopnosti podle nových příležitostí a výzev.

Jak je rozšiřitelnost AI dosažena?

Dosažení rozšiřitelnosti AI vyžaduje využití různých technik a principů návrhu, které umožňují systémům AI být flexibilní a adaptabilní. Klíčové metody zahrnují:

Transfer learning

Transfer learning je technika, kdy je předtrénovaný model vytvořený pro jednu úlohu znovu použit pro provádění jiné, ale příbuzné úlohy. Místo trénování nového modelu od nuly se znalosti stávajícího modelu přenesou na nový úkol, což snižuje potřebu dat a výpočetních zdrojů.

Příklad:

• Model počítačového vidění trénovaný na rozpoznávání zvířat může být upraven, aby identifikoval druhy rostlin využitím již naučených vlastností souvisejících s rozpoznáváním obrazu.
• Jazykový model trénovaný na zpravodajských článcích lze doladit tak, aby rozuměl lékařské terminologii pro zdravotnické aplikace.

Multi-task learning

Multi-task learning zahrnuje trénování jednoho modelu k plnění více úloh současně. Tento přístup podporuje model v rozvoji zobecněných reprezentací užitečných napříč různými úlohami. Sdílením znalostí mezi úkoly se model stává univerzálnějším a adaptabilnějším.

Příklad:

• Jazykový model trénovaný na překlad i sentimentální analýzu lépe porozumí jazykovým nuancím, což zvyšuje jeho efektivitu při zavádění do nových jazykových úloh.
• AI asistent trénovaný na plánování schůzek i správu e-mailů se naučí obecné vzorce chování uživatelů, což zlepší výkon napříč úkoly.

Modulární návrh

Modulární návrh v AI znamená strukturování systému do vzájemně zaměnitelných a nezávislých komponent (modulů). Tato architektura umožňuje přidání nových funkcí nebo úpravu stávajících bez ovlivnění jádra systému.

Příklad:

• Systém chatbota, do kterého lze přidávat nové moduly pro různé typy dotazů nebo jazyky. Vývojáři mohou tyto moduly přidat bez nutnosti přestavovat celý systém.
• Doporučovací engine poháněný AI může integrovat nové zdroje dat nebo algoritmy jako samostatné moduly, čímž rozšiřuje své schopnosti bez narušení stávající funkčnosti.

Flexibilní a adaptabilní architektury

Návrh AI systémů s důrazem na flexibilitu zajišťuje, že se mohou přizpůsobovat měnícím se požadavkům a integrovat nové technologie. To zahrnuje použití otevřených standardů, návrh API pro interakci s jinými systémy a podporu pluginů či rozšíření přidávajících nové funkce.

Příklad:

• AI platforma nabízející API pro vývojáře, kteří mohou stavět vlastní aplikace nad její základní funkcionalitou.
• Podpora pluginů umožňuje třetím stranám rozšiřovat schopnosti AI systému a vytvářet ekosystém rozšíření.

Příklady rozšiřitelnosti AI

Rozšiřitelní chatboti

Představme si chatbota pro zákaznickou podporu, který byl původně navržen k řešení tiketů. Díky rozšiřitelnosti lze téhož chatbota rozšířit o:

• Dotazy na prodej: Integrací nového modulu pro prodejní dotazy může chatbot pomáhat zákazníkům s informacemi o produktech a rozhodováním o nákupu.
• IT podporu: Přidání IT podpůrného modulu umožní chatbotovi řešit technické problémy.
• HR dotazy: Rozšířením chatbota o odpovědi na HR otázky se zvýší jeho užitečnost v rámci organizace.

Vývojáři mohou tyto schopnosti přidat trénováním stávajícího modelu na nových datech nebo integrací nových modulů, aniž by museli přestavovat celý systém.

Systémy počítačového vidění

Model počítačového vidění vyvinutý pro kontrolu kvality ve výrobě lze rozšířit pro:

• Správu zásob: Úprava modelu pro rozpoznávání a sčítání položek ve skladu.
• Monitoring bezpečnosti: Trénování modelu na detekci bezpečnostních rizik nebo kontrolu souladu s bezpečnostními protokoly.

Využitím transfer learningu se model může těmto novým úlohám rychle přizpůsobit.

NLP platformy

NLP engine používaný pro analýzu sentimentu na sociálních sítích lze rozšířit na:

• Analýzu právních dokumentů: Doladěním modelu právními texty pomáhá při revizi smluv.
• Sumarizaci lékařských záznamů: Přizpůsobení modelu ke shrnutí pacientských záznamů pro zdravotnický personál.

Toto rozšíření je dosaženo trénováním modelu na doménově specifických datech, což mu umožní zvládat specializované úkoly.

Výzkum v oblasti rozšiřitelnosti AI

Rozšiřitelnost AI je složitá a rychle se vyvíjející oblast, která v posledních letech získala významnou pozornost. Výzkum je bohatý na studie zaměřené na různé aspekty AI systémů a jejich integrace do různých domén.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations od Chen Chen a kol. (Publikováno: 2024-09-12).
   Tato práce zdůrazňuje zásadní význam bezpečnosti AI v kontextu rychlého technologického pokroku, zejména u generativní AI. Navrhuje nový rámec řešící bezpečnost AI z pohledu důvěryhodnosti, odpovědnosti a bezpečnosti. Studie shrnuje současný výzkum a pokroky, diskutuje klíčové výzvy a představuje inovativní metodiky pro návrh a testování bezpečné AI. Cílem je posílit důvěru v digitální transformaci podporou výzkumu bezpečnosti AI. Číst více.

2. AI-Mediated Exchange Theory od Xiao Ma a Taylor W. Brown (Publikováno: 2020-03-04).
   Tento poziční článek představuje teorii AI-Mediated Exchange (AI-MET) jako rámec pro usnadnění komunikace a integrace různých výzkumných komunit lidí a AI. AI-MET rozšiřuje teorii sociální výměny tím, že pohlíží na AI jako na prostředníka v mezilidských vztazích. Článek popisuje úvodní mediační mechanismy a ukazuje, jak může AI-MET překlenout rozdíly mezi různými akademickými pohledy na vztahy člověk-AI. Číst více.

3. Low Impact Artificial Intelligences od Stuart Armstrong a Benjamin Levinstein (Publikováno: 2017-05-30).
   Tento výzkum zkoumá koncept „nízkoimpaktní“ AI, která má minimalizovat rizika superinteligentní AI tím, že zásadně neovlivní svět. Práce navrhuje definice a metody pro ukotvení nízkého dopadu a zabývá se známými problémy i budoucími směry výzkumu. Číst více.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration od Guanghui Yu a kol. (Publikováno: 2024-06-10).
   Tato studie zdůrazňuje význam zohlednění lidských přesvědčení při návrhu AI agentů pro efektivní spolupráci člověka a AI. Kritizuje stávající přístupy, které předpokládají statické lidské chování, a poukazuje na nutnost reflektovat dynamické reakce lidí na chování AI pro zlepšení spolupráce. Číst více.