Hoe neurosymbolische AI ​​de betrouwbaarheidsproblemen van generatieve AI kan oplossen

generatieve AI heeft de afgelopen jaren indrukwekkende vorderingen gemaakt. Het kan essays schrijven, kunst creëren en zelfs muziek componeren. Maar als het aankomt op het correct weergeven van feiten, schiet het vaak tekort. Het kan je vol vertrouwen vertellen dat zebra's onder water leven of dat de Eiffeltoren in Rome staat. Hoewel deze fouten misschien onschuldig lijken, wijzen ze op een groter probleem: vertrouwen. Op het gebied van gezondheidszorg, recht of financiën kunnen we het ons niet veroorloven dat AI zulke fouten maakt.

Dit is waar neurosymbolische AI ​​kan helpen. Door de kracht van neurale netwerken te combineren met de logica van symbolische AI, zou het een aantal betrouwbaarheidsproblemen kunnen oplossen waarmee generatieve AI kampt. Met neurosymbolische AI ​​kunnen we systemen bouwen die niet alleen antwoorden genereren, maar ook antwoorden die we kunnen vertrouwen.

Waarom generatieve AI onbetrouwbaar is

Generatieve AI werkt door patronen in enorme hoeveelheden data te analyseren. Zo voorspelt het welk woord of welke afbeelding er als volgende komt. Het is als een geavanceerde autocomplete tool die ongelooflijk veelzijdig is, maar eigenlijk niets 'weet'. Het speelt gewoon met de kansen. Deze afhankelijkheid van waarschijnlijkheden kan het onvoorspelbaar maken. Generatieve AI kiest niet altijd de meest waarschijnlijke optie. In plaats daarvan selecteert het uit een reeks mogelijkheden op basis van patronen die het heeft geleerd. Deze willekeur kan het creatief maken, maar het betekent ook dat dezelfde invoer tot verschillende uitvoer kan leiden. Die inconsistentie wordt een probleem in serieuze situaties waarin we betrouwbare antwoorden nodig hebben.

Generatieve AI begrijpt geen feiten. Het bootst patronen na, daarom verzint het soms dingen en presenteert ze die als echt. Deze neiging van AI staat vaak bekend als hallucinatie. AI kan bijvoorbeeld een citaat van een beroemd persoon verzinnen of een citaat creëren dat niet bestaat. Dit is handig als we nieuwe content moeten maken, maar kan een serieus probleem zijn, vooral als AI wordt gebruikt om advies te geven over medische, juridische of financiële zaken. Het kan mensen misleiden en hen informatie laten vertrouwen die gewoon niet waar is.

Om het nog erger te maken, als AI fouten maakt, legt het zichzelf niet uit. Er is geen manier om te controleren waarom het een bepaald antwoord gaf of hoe het te repareren. Het is in wezen een black box, die zijn redenering verbergt in een wirwar van wiskundige gewichten en waarschijnlijkheden. Dit kan prima zijn als je om een ​​simpele aanbeveling of informele hulp vraagt, maar het is veel zorgwekkender als AI-beslissingen invloed beginnen te krijgen op zaken als gezondheidszorg, banen of financiën. Als een AI een behandeling suggereert of een beslissing neemt over het aannemen van personeel, is het moeilijk om te vertrouwen als je niet weet waarom het dat antwoord heeft gekozen.

In de kern is generatieve AI een patroonmatcher. Het redeneert of denkt niet. Het genereert reacties door data na te bootsen waarop het is getraind. Dit laat het menselijk klinken, maar het maakt het ook kwetsbaar. Een kleine verandering in input kan leiden tot grote fouten. De statistische basis van AI is gebaseerd op patronen en waarschijnlijkheden, wat het inherent willekeurig maakt. Dit kan resulteren in zeer betrouwbare voorspellingen, zelfs wanneer die voorspellingen fout zijn. In gebieden met hoge inzetten zoals juridisch advies of medische aanbevelingen vormen deze onvoorspelbaarheid en gebrek aan betrouwbaarheid ernstige risico's.

Hoe neurosymbolische AI ​​de betrouwbaarheid verbetert

Neurosymbolische AI zou een aantal van deze betrouwbaarheidsproblemen van generatieve AI kunnen oplossen. Het combineert twee sterke punten: neurale netwerken die patronen herkennen en symbolische AI ​​die logica gebruikt om te redeneren. Neurale netwerken zijn geweldig in het verwerken van complexe gegevens, zoals tekst of afbeeldingen. Symbolische AI ​​controleert en organiseert deze informatie met behulp van regels. Deze combinatie kan systemen creëren die niet alleen slimmer, maar ook betrouwbaarder zijn.

Met symbolische AI, kunnen we een laag redenering toevoegen aan generatieve AI, door gegenereerde informatie te verifiëren tegen vertrouwde bronnen of regels. Dit vermindert het risico op AI-hallucinaties. Bijvoorbeeld, wanneer een AI historische feiten levert. Neurale netwerken analyseren de data om patronen te vinden, terwijl symbolische AI ​​ervoor zorgt dat de output nauwkeurig en logisch consistent is. Hetzelfde principe kan ook worden toegepast in de gezondheidszorg. Een AI-tool kan neurale netwerken gebruiken om patiëntgegevens te verwerken, maar symbolische AI ​​zorgt ervoor dat de aanbevelingen overeenkomen met vastgestelde medische richtlijnen. Deze extra stap houdt de resultaten nauwkeurig en gefundeerd.

Neurosymbolische AI ​​kan ook transparantie brengen in generatieve AI. Wanneer het systeem redeneert via data, laat het precies zien hoe het tot een antwoord is gekomen. Bijvoorbeeld, in juridische of financiële sectoren, zou een AI kunnen wijzen op specifieke wetten of principes die het gebruikte om zijn suggesties te genereren. Deze transparantie bouwt vertrouwen op omdat gebruikers de logica achter de beslissing kunnen zien en meer vertrouwen hebben in de betrouwbaarheid van de AI.

Het zorgt ook voor consistentie. Door regels te gebruiken om beslissingen te sturen, zorgt neurosymbolische AI ​​ervoor dat reacties consistent blijven, zelfs wanneer de input vergelijkbaar is. Dit is belangrijk in gebieden zoals financiële planning, waar consistentie cruciaal is. De laag van logisch redeneren houdt de output van de AI stabiel en gebaseerd op solide principes, waardoor onvoorspelbaarheid wordt verminderd.

De combinatie van creativiteit met logisch denken maakt neurosymbolische generatieve AI slimmer en veiliger. Het gaat niet alleen om het genereren van reacties, maar om het genereren van reacties waarop u kunt rekenen. Naarmate AI meer betrokken raakt bij gezondheidszorg, recht en andere kritieke gebieden, bieden hulpmiddelen zoals neurosymbolische AI ​​een pad voorwaarts. Ze brengen de betrouwbaarheid en het vertrouwen die er echt toe doen wanneer beslissingen echte gevolgen hebben.

Casestudy: GraphRAG

GrafiekRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) laat zien hoe we de sterke punten van generatieve AI en neurosymbolische AI ​​kunnen combineren. Generatieve AI kan, net als grote taalmodellen (LLM's), indrukwekkende content creëren, maar worstelt vaak met nauwkeurigheid of logische consistentie.

GraphRAG pakt dit aan door knowledge graphs (een symbolische AI-benadering) te combineren met LLM's. Knowledge graphs organiseren informatie in knooppunten, waardoor het makkelijker wordt om verbanden tussen verschillende feiten te volgen. Deze gestructureerde benadering helpt de AI om gegrond te blijven in betrouwbare data, terwijl er toch creatieve reacties worden gegenereerd.

Wanneer u GraphRAG een vraag stelt, vertrouwt het niet alleen op patronen. Het kruisverwijst zijn antwoorden met vertrouwde informatie in de grafiek. Deze extra stap zorgt voor logische en nauwkeurige antwoorden, waardoor fouten of "hallucinaties" die veel voorkomen in traditionele generatieve AI, worden verminderd.

De uitdaging van het integreren van neurosymbolische en generatieve AI

Het combineren van neurosymbolische AI ​​met generatieve AI is echter niet eenvoudig. Deze twee benaderingen werken op verschillende manieren. Neurale netwerken zijn goed in het verwerken van complexe, ongestructureerde data, zoals afbeeldingen of tekst. Symbolische AI ​​daarentegen richt zich op het toepassen van regels en logica. Het combineren van deze twee vereist een balans tussen creativiteit en nauwkeurigheid, wat niet altijd even makkelijk te bereiken is. Generatieve AI draait volledig om het produceren van nieuwe, diverse resultaten, maar symbolische AI ​​houdt alles geworteld in logica. Een manier vinden om beide samen te laten werken zonder de prestaties in gevaar te brengen, is een lastige opgave.

Toekomstige richtingen om te volgen

Vooruitkijkend is er veel potentieel om de werking van neurosymbolische AI ​​met generatieve modellen te verbeteren. Een interessante mogelijkheid is het creëren van hybride systemen die, afhankelijk van de behoefte, tussen de twee methoden kunnen schakelen. Voor taken die nauwkeurigheid en betrouwbaarheid vereisen, zoals in de gezondheidszorg of de advocatuur, kan het systeem meer leunen op symbolisch redeneren. Wanneer creativiteit nodig is, kan het overschakelen naar generatieve AI. Er wordt ook gewerkt aan het begrijpelijker maken van deze systemen. Verbetering van de manier waarop we hun redeneringen kunnen volgen, zal bijdragen aan het opbouwen van vertrouwen. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zou neurosymbolische AI ​​systemen slimmer en betrouwbaarder kunnen maken, waardoor ze zowel creatief als betrouwbaar zijn.

The Bottom Line

Generatieve AI is krachtig, maar de onvoorspelbaarheid en het gebrek aan begrip maken het onbetrouwbaar voor sectoren met hoge inzetten zoals gezondheidszorg, recht en financiën. Neurosymbolische AI ​​zou de oplossing kunnen zijn. Door neurale netwerken te combineren met symbolische logica, voegt het redenering, consistentie en transparantie toe, waardoor fouten worden verminderd en vertrouwen wordt vergroot. Deze aanpak maakt AI niet alleen slimmer, maar zorgt er ook voor dat de beslissingen betrouwbaar zijn. Omdat AI een grotere rol speelt op cruciale gebieden, biedt neurosymbolische AI ​​een pad vooruit, een pad waar we kunnen rekenen op de antwoorden die AI biedt, vooral wanneer levens en middelen van bestaan ​​op het spel staan.