Rozszerzalność

Czym jest rozszerzalność AI?

Rozszerzalność AI odnosi się do zdolności systemów sztucznej inteligencji (AI) do poszerzania swoich możliwości na nowe domeny, zadania i zbiory danych bez konieczności pełnego ponownego uczenia lub istotnych zmian architektonicznych. Koncepcja ta koncentruje się na projektowaniu systemów AI, które są elastyczne i adaptowalne, pozwalając im płynnie wprowadzać nowe funkcje, obsługiwać dodatkowe zadania i integrować się z innymi systemami.

W istocie, rozszerzalność AI polega na tworzeniu systemów, które mogą się rozwijać i ewoluować w czasie. Zamiast budować odizolowane aplikacje do konkretnych zadań, rozszerzalne systemy AI projektuje się jako platformy, które można rozbudowywać zgodnie z rosnącymi wymaganiami. Takie podejście maksymalizuje wartość inwestycji w AI, umożliwiając organizacjom efektywne rozbudowywanie możliwości AI w miarę pojawiania się nowych wyzwań i szans.

Jak osiąga się rozszerzalność AI?

Osiągnięcie rozszerzalności AI wymaga zastosowania różnych technik i zasad projektowych, które czynią systemy AI elastycznymi i adaptowalnymi. Do kluczowych metod należą:

Uczenie transferowe

Uczenie transferowe to technika, w której wcześniej wytrenowany model, opracowany do jednego zadania, jest wykorzystywany do realizacji innego, ale powiązanego zadania. Zamiast trenować nowy model od podstaw, istniejąca wiedza modelu jest przenoszona na nowe zadanie, co zmniejsza ilość wymaganych danych i zasobów obliczeniowych.

Przykład:

• Model rozpoznawania obrazów, który nauczył się rozpoznawać zwierzęta, można zaadaptować do identyfikacji gatunków roślin, wykorzystując wyuczone cechy związane z analizą obrazów.
• Model językowy wytrenowany na artykułach prasowych można dostroić do rozumienia terminologii medycznej na potrzeby zastosowań w służbie zdrowia.

Uczenie wielozadaniowe

Uczenie wielozadaniowe polega na trenowaniu jednego modelu do wykonywania wielu zadań jednocześnie. Takie podejście skłania model do tworzenia uogólnionych reprezentacji przydatnych w różnych zadaniach. Dzięki dzieleniu wiedzy pomiędzy zadaniami, model staje się bardziej wszechstronny i elastyczny.

Przykład:

• Model językowy trenujący zarówno tłumaczenie, jak i analizę sentymentu, lepiej rozumie niuanse języka, co czyni go skuteczniejszym przy nowych zadaniach związanych z językiem.
• Asystent AI obsługujący planowanie spotkań i zarządzanie e-mailami może rozpoznawać ogólne wzorce zachowań użytkownika, poprawiając efektywność we wszystkich zadaniach.

Budowa modułowa

Modułowa budowa w AI polega na konstruowaniu systemów z wymiennych i niezależnych komponentów lub modułów. Taka architektura umożliwia dodawanie nowych funkcjonalności lub modyfikowanie istniejących bez wpływu na główny system.

Przykład:

• System chatbotów, w którym można wprowadzać nowe moduły obsługujące różne typy zapytań lub języków. Deweloperzy mogą je dodawać bez konieczności przebudowy całego systemu.
• Silnik rekomendacji oparty na AI może integrować nowe źródła danych lub algorytmy jako oddzielne moduły, rozszerzając swoje możliwości bez zakłóceń dla obecnych funkcji.

Elastyczne i adaptowalne architektury

Projektowanie systemów AI z myślą o elastyczności zapewnia, że mogą się one dostosowywać do zmieniających się wymagań i integrować nowe technologie. Obejmuje to stosowanie otwartych standardów, projektowanie API do współpracy z innymi systemami oraz wsparcie dla wtyczek lub rozszerzeń.

Przykład:

• Platforma AI udostępniająca API, dzięki którym deweloperzy mogą budować własne aplikacje na bazie jej kluczowych funkcjonalności.
• Obsługa wtyczek pozwala zewnętrznym deweloperom rozszerzać możliwości systemu AI, tworząc ekosystem rozszerzeń.

Przykłady rozszerzalności AI

Rozszerzalne chatboty

Przykładowo, chatbot do obsługi klienta początkowo zaprojektowany do obsługi zgłoszeń serwisowych, dzięki rozszerzalności może zostać rozbudowany o:

• Zapytania sprzedażowe: Integracja nowego modułu pozwala botowi pomagać klientom w wyborze produktów i zakupach.
• Wsparcie IT: Dodanie modułu IT umożliwia chatbotowi rozwiązywanie problemów technicznych.
• Zapytania HR: Rozszerzenie chatbota o obsługę pytań kadrowych zwiększa jego przydatność w organizacji.

Deweloperzy mogą dodać te możliwości, trenując istniejący model na nowych zbiorach danych lub integrując dodatkowe moduły — bez gruntownej przebudowy systemu.

Systemy wizyjne

Model komputerowego rozpoznawania obrazów zaprojektowany do kontroli jakości w produkcji można rozszerzyć o:

• Zarządzanie zapasami: Adaptacja modelu do rozpoznawania i liczenia produktów magazynowych.
• Monitorowanie bezpieczeństwa: Trenowanie modelu do wykrywania zagrożeń lub kontroli zgodności z procedurami BHP.

Dzięki uczeniu transferowemu model może sprawnie dostosować się do nowych zadań.

Platformy przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Silnik NLP używany do analizy sentymentu w mediach społecznościowych można rozszerzyć o:

• Analizę dokumentów prawnych: Dostosowanie modelu do przeglądu umów poprzez trening na tekstach prawniczych.
• Podsumowywanie dokumentacji medycznej: Adaptacja modelu do streszczania kart pacjentów na potrzeby personelu medycznego.

Rozszerzenie to osiąga się poprzez trening na danych specyficznych dla danej dziedziny, umożliwiając obsługę specjalistycznych zadań.

Badania nad rozszerzalnością AI

Rozszerzalność AI to złożone i stale rozwijające się zagadnienie, które w ostatnich latach zyskało dużą popularność. W literaturze badawczej znajduje się wiele prac skupiających się na różnych aspektach systemów AI i ich integracji w różnych domenach.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations autorstwa Chen Chen i in. (Opublikowano: 2024-09-12).
   Artykuł ten podkreśla kluczowe znaczenie bezpieczeństwa AI w kontekście gwałtownego rozwoju technologicznego, zwłaszcza generatywnej AI. Proponuje nowatorskie ramy dotyczące bezpieczeństwa AI z perspektywy zaufania, odpowiedzialności i bezpieczeństwa. Praca omawia aktualny stan badań, główne wyzwania oraz innowacyjne podejścia do projektowania i testowania bezpieczeństwa AI. Celem jest wzmocnienie zaufania do cyfrowej transformacji poprzez promowanie badań nad bezpieczeństwem AI. Czytaj więcej.

2. AI-Mediated Exchange Theory autorstwa Xiao Ma i Taylor W. Brown (Opublikowano: 2020-03-04).
   W pracy tej przedstawiono teorię AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) jako ramy ułatwiające komunikację i integrację różnych społeczności badawczych człowiek-AI. AI-MET rozszerza teorię wymiany społecznej, traktując AI jako pośrednika w relacjach międzyludzkich. Artykuł opisuje mechanizmy mediacji i pokazuje, jak AI-MET może łączyć różne perspektywy naukowe dotyczące relacji człowiek-AI. Czytaj więcej.

3. Low Impact Artificial Intelligences autorstwa Stuart Armstrong i Benjamin Levinstein (Opublikowano: 2017-05-30).
   Badania te analizują koncepcję AI o „niskim wpływie”, czyli ograniczającą potencjalne zagrożenia związane z superinteligentną AI poprzez zapewnienie, że nie wpłynie ona drastycznie na świat. Artykuł przedstawia definicje i metody uzasadniania niskiego wpływu oraz omawia znane problemy i kierunki dalszych badań. Czytaj więcej.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration autorstwa Guanghui Yu i in. (Opublikowano: 2024-06-10).
   Praca ta podkreśla znaczenie uwzględniania przekonań ludzi przy projektowaniu agentów AI do efektywnej współpracy człowiek-AI. Krytykuje istniejące podejścia zakładające statyczne zachowania ludzi i wskazuje na potrzebę uwzględnienia dynamicznych reakcji na działania AI w celu poprawy efektywności współpracy. Czytaj więcej.