الذكاء الاصطناعي المسؤول يتعايش مع البشر في مجتمع الذكاء الاصطناعي

ما هو الذكاء الاصطناعي الموثوق الذي تسعى NEC لتحقيقه؟

الذكاء الاصطناعي في الصندوق الأبيض

مبادئ NEC لمجموعة الذكاء الاصطناعي وحقوق الإنسان

انقر هنا للمزيد من المعلومات

إرشادات لضمان الجودة للذكاء الاصطناعي المعتمد على التعلم الآلي

انقر هنا للمزيد من المعلومات

لماذا يلقى الذكاء الاصطناعي الصندوق الأبيض اهتمامًا أكبر؟ ما الذي جعله يصدر مثل هذا الحكم أو التصنيف؟

قد يكون استخدام الذكاء الاصطناعي في طريقه إلى التقدم الكامل وتوسيع النطاق.

أحد الصعوبات هو السبب غير المعروف لماذا صنع الذكاء الاصطناعي مثل هذا الحكم أو التحليل. يمكنك العثور على مثال في التعلم العميق، الذي أصبح الآن شائعاً. لقد حسّن الكفاءة في فحص المنتجات المعتمدة على الصور أو عمليات أخرى من خلال الاستفادة من ميزة اكتشاف الخصائص تلقائياً من كمية هائلة من البيانات. ومع ذلك، لا يوضح التعلم العميق سبب النتيجة، مما يجعله “صندوقاً أسوداً”. هذا سؤال في بعض العمليات. لهذا السبب يولي الناس اهتماماً بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، المعروف أيضاً باسم XAI أو الذكاء الاصطناعي الصندوق الأبيض، الذي يعطي سبباً لنتيجة المعالجة.

قضايا الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود

التحسينات غير المعروفة تمنعنا من زيادة الدقة. عدم الإقناع أو الثقة يمنعنا من اتخاذ القرارات. نحن مجبرون على عدم المساءلة.

الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض يمتلك قابلية التفسير المطلوبة لتقدير كيف جلب الذكاء الاصطناعي نتيجة المعالجة. هذه القابلية ضرورية لصانعي القرار في إدارة الأعمال، التوظيف، الفحص المالي، أو الرعاية الصحية؛ ولحالات تؤثر فيها نتيجة حكم الذكاء الاصطناعي على المستخدم.

اختيار نوع الذكاء الاصطناعي بناءً على الغرض: لزيادة الكفاءة أو الاقتراح

الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأسود قوي في المجالات التي تحتاج فيها تحسين الكفاءة (مثل الأداء أو السرعة) إلى أن تكون أولوية مع مهام AI واضحة—مثل فحص المنتج (كما هو مذكور أعلاه)، تحديد الحقيقي أو المزيف، وتشخيص التدهور.

من ناحية أخرى، الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض مناسب للمجالات التي يحتاج فيها سبب التحليل إلى أن يُفسّر لمشكلة بها أكثر من هدف ممكن. على سبيل المثال، تم استخدام الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض كثيرًا لتوقع الطلب في صناعة التجزئة والتصنيع. مع تنوع احتياجات المستهلك ودورة حياة المنتج الأقصر، يتطلب توقع الطلب تحليلاً أكثر تقدمًا. بالإضافة إلى ذلك، هناك وقت قليل فقط لاكتساب معرفة التحليل لاتخاذ قرار سريع بناءً على تغير السوق من لحظة إلى أخرى. يتيح الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض دمج نتيجة توقعه مع المعرفة البشرية ثم زيادة دقة تحليل التوقع. علاوة على ذلك، تجعل قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض المستخدم يشعر بالاقناع بنتيجة التحليل، مما يؤدي إلى بناء إجماع سلس واتخاذ القرار. لذلك، الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض جيد في التعاون مع البشر لتقديم إشارات أفضل. بناءً على النتيجة وسببها، يمكنك أن تأخذ اعتبارًا، وتُصنع قرارات، وتحسن الدقة، وتكتشف شيئًا جديدًا، وتستلم اقتراحات. NEC، مستفيدًا من الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأسود، بدأت بسرعة في البحث وتطوير الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض، وتسويقه في 2012. كان لدينا ما يصل إلى 360 محادثة تجارية حول الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض، و120 منها أدت إلى التحقق والتشغيل، فقط من السنة المالية 2017 إلى النصف الأول من السنة المالية 2018. تقدم NEC تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأسود مثل RAPID machine learning، والذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض مثل heterogeneous mixture learning و invariant analysis.

الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض يُعتمد في المجتمع

الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض يعمل بالفعل في مشاهد مختلفة من المجتمع:

شركة شوبو كهرباء تشيبو للكشف عن علامات الفشلتستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي الصندوق الأبيض للكشف المبكر عن الشذوذ، وإدارة الأداء، وتشخيص الشذوذ

NEC Solution Innovators, Ltd.

للمحاكاة التنبؤية لبيانات فحص الصحةتستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي ذو الصندوق الأبيض لجعل إرشادات الصحة أكثر إقناعًا، ولحث الموظفين على تحسين أسلوب حياتهم

تستخدم تقنيات NEC للذكاء الاصطناعي AI ذات الصندوق الأبيض

تتيح تقنيتنا للذكاء الاصطناعي أدناه التحليل مع قابلية التفسير الذي يعطي سببًا واضحًا للعملية التي أدت إلى التنبؤ:

التحليل السببي يُصوّر علاقة السبب والنتيجة في البيانات. التحليل الثابت يُظهر العلاقة بين الحساسات للعثور مبكرًا على السلوك غير المعتاد. التعلم المختلط المتنوع يكتشف تلقائياً قواعد متعددة في بيانات مختلفة.

تنزيل