Jak sztuczna inteligencja neurosymboliczna może naprawić problemy z niezawodnością sztucznej inteligencji generatywnej

generatywna sztuczna inteligencja poczynił imponujące postępy w ostatnich latach. Potrafi pisać eseje, tworzyć sztukę, a nawet komponować muzykę. Ale jeśli chodzi o poprawne przedstawianie faktów, często zawodzi. Może pewnie powiedzieć, że zebry żyją pod wodą lub że Wieża Eiffla znajduje się w Rzymie. Chociaż te błędy mogą wydawać się niegroźne, wskazują na większy problem: zaufanie. W takich obszarach jak opieka zdrowotna, prawo czy finanse nie możemy sobie pozwolić na to, aby sztuczna inteligencja popełniała takie błędy.

Tutaj może pomóc neurosymboliczna sztuczna inteligencja. Łącząc moc sieci neuronowych z logiką symbolicznej sztucznej inteligencji, może rozwiązać niektóre problemy z niezawodnością, z którymi zmaga się generatywna sztuczna inteligencja. Dzięki neurosymbolicznej sztucznej inteligencji możemy budować systemy, które nie tylko generują odpowiedzi, ale generują odpowiedzi, którym możemy zaufać.

Dlaczego sztuczna inteligencja generatywna jest zawodna

Generative AI działa poprzez analizowanie wzorców w ogromnych ilościach danych. W ten sposób przewiduje, jakie słowo lub obraz pojawi się jako następne. To jak zaawansowane narzędzie do automatycznego uzupełniania, które jest niesamowicie wszechstronne, ale tak naprawdę nic nie „wie”. Po prostu gra na prawdopodobieństwach. To poleganie na prawdopodobieństwach może sprawić, że będzie nieprzewidywalne. Generative AI nie zawsze wybiera najbardziej prawdopodobną opcję. Zamiast tego wybiera z zakresu możliwości na podstawie wzorców, których się nauczyło. Ta losowość może sprawić, że będzie kreatywne, ale oznacza również, że te same dane wejściowe mogą prowadzić do różnych wyników. Ta niespójność staje się problemem w poważnych sytuacjach, w których potrzebujemy wiarygodnych odpowiedzi.

Generatywna sztuczna inteligencja nie rozumie faktów. Naśladuje wzorce, dlatego czasami wymyśla rzeczy i przedstawia je jako prawdziwe. Ta tendencja sztucznej inteligencji jest często znana jako halucynacja. Na przykład, AI może wymyślić cytat znanej osoby lub stworzyć cytat, który nie istnieje. Jest to przydatne, gdy musimy stworzyć nową treść, ale może być poważnym problemem, zwłaszcza gdy AI jest używana do udzielania porad w kwestiach medycznych, prawnych lub finansowych. Może wprowadzać ludzi w błąd, sprawiając, że zaufają informacjom, które po prostu nie są prawdziwe.

Co gorsza, gdy AI popełnia błędy, nie tłumaczy się sama. Nie ma sposobu, aby sprawdzić, dlaczego udzieliła określonej odpowiedzi ani jak ją naprawić. Jest to w zasadzie czarna skrzynka, ukrywająca swoje rozumowanie w gąszczu matematycznych wag i prawdopodobieństw. Może to być w porządku, gdy prosisz o prostą rekomendację lub okazjonalną pomoc, ale jest o wiele bardziej niepokojące, gdy decyzje AI zaczynają wpływać na takie rzeczy, jak opieka zdrowotna, miejsca pracy lub finanse. Jeśli AI sugeruje leczenie lub podejmuje decyzję o zatrudnieniu, nie wiedząc, dlaczego wybrała taką odpowiedź, trudno jej zaufać.

W swej istocie generatywna sztuczna inteligencja jest dopasowywaczem wzorców. Nie rozumuje ani nie myśli. Generuje odpowiedzi, naśladując dane, na których została wytrenowana. To sprawia, że ​​brzmi jak ludzka, ale jednocześnie jest krucha. Niewielka zmiana danych wejściowych może prowadzić do dużych błędów. Podstawa statystyczna sztucznej inteligencji opiera się na wzorcach i prawdopodobieństwach, co sprawia, że ​​jest ona z natury losowa. Może to skutkować wysoce pewnymi przewidywaniami, nawet jeśli te przewidywania są błędne. W dziedzinach o wysokiej stawce, takich jak porady prawne lub zalecenia medyczne, ta nieprzewidywalność i brak niezawodności stwarzają poważne ryzyko.

Jak neurosymboliczna sztuczna inteligencja zwiększa niezawodność

Neurosymboliczna sztuczna inteligencja mogłaby rozwiązać niektóre z tych wyzwań niezawodnościowych generatywnej AI. Łączy dwie mocne strony: sieci neuronowe, które rozpoznają wzorce i symboliczną AI, która używa logiki do rozumowania. Sieci neuronowe są świetne w przetwarzaniu złożonych danych, takich jak tekst lub obrazy. Symboliczna AI sprawdza i organizuje te informacje za pomocą reguł. Ta kombinacja może tworzyć systemy, które są nie tylko inteligentniejsze, ale także bardziej niezawodne.

Za pomocą symboliczne AI, możemy dodać warstwę rozumowania do generatywnej AI, weryfikując wygenerowane informacje względem zaufanych źródeł lub reguł. Zmniejsza to ryzyko halucynacji AI. Na przykład, gdy AI dostarcza historycznych faktów. Sieci neuronowe analizują dane w celu znalezienia wzorców, podczas gdy symboliczna AI zapewnia, że ​​dane wyjściowe są dokładne i logicznie spójne. Tę samą zasadę można również zastosować w opiece zdrowotnej. Narzędzie AI może wykorzystywać sieci neuronowe do przetwarzania danych pacjentów, ale symboliczna AI zapewnia, że ​​jej zalecenia są zgodne z ustalonymi wytycznymi medycznymi. Ten dodatkowy krok sprawia, że ​​wyniki są dokładne i uzasadnione.

Neurosymboliczna sztuczna inteligencja może również zapewnić przejrzystość generatywnej sztucznej inteligencji. Kiedy system rozumuje na podstawie danych, pokazuje dokładnie, w jaki sposób doszedł do odpowiedzi. Na przykład w sektorze prawnym lub finansowym sztuczna inteligencja mogłaby wskazać konkretne prawa lub zasady, których użyła do wygenerowania swoich sugestii. Ta przejrzystość buduje zaufanie, ponieważ użytkownicy widzą logikę stojącą za decyzją i czują się bardziej pewni niezawodności sztucznej inteligencji.

Zapewnia również spójność. Wykorzystując reguły do ​​kierowania decyzjami, neurosymboliczna sztuczna inteligencja zapewnia stabilność reakcji, nawet przy podobnych danych wejściowych. Jest to ważne w obszarach takich jak planowanie finansowe, gdzie spójność ma kluczowe znaczenie. Warstwa logicznego rozumowania zapewnia stabilność wyników sztucznej inteligencji i ich oparcie na solidnych zasadach, zmniejszając nieprzewidywalność.

Połączenie kreatywności z logicznym myśleniem sprawia, że ​​neurosymboliczna generatywna sztuczna inteligencja jest mądrzejsza i bezpieczniejsza. Nie chodzi tylko o generowanie odpowiedzi — chodzi o generowanie odpowiedzi, na które można liczyć. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaangażowana w opiekę zdrowotną, prawo i inne ważne obszary, narzędzia takie jak neurosymboliczna sztuczna inteligencja oferują ścieżkę naprzód. Wnoszą niezawodność i zaufanie, które naprawdę mają znaczenie, gdy decyzje mają realne konsekwencje.

Studium przypadku: GraphRAG

GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) pokazuje, jak możemy połączyć mocne strony generatywnej AI i neurosymbolicznej AI. Generatywna AI, podobnie jak duże modele językowe (LLM), może tworzyć imponującą treść, ale często ma problemy z dokładnością lub spójnością logiczną.

GraphRAG rozwiązuje ten problem, łącząc grafy wiedzy (symboliczne podejście AI) z LLM. Grafy wiedzy organizują informacje w węzły, ułatwiając śledzenie połączeń między różnymi faktami. To ustrukturyzowane podejście pomaga AI pozostać uziemionym w wiarygodnych danych, jednocześnie generując kreatywne odpowiedzi.

Gdy zadajesz GraphRAG pytanie, nie opiera się ono tylko na wzorcach. Odwołuje się do swoich odpowiedzi za pomocą zaufanych informacji na wykresie. Ten dodatkowy krok zapewnia logiczne i dokładne odpowiedzi, redukując błędy lub „halucynacje” powszechne w tradycyjnej generatywnej AI.

Wyzwanie integracji neurosymbolicznej i generatywnej sztucznej inteligencji

Połączenie neurosymbolicznej sztucznej inteligencji z generatywną sztuczną inteligencją nie jest jednak łatwe. Te dwa podejścia działają na różne sposoby. Sieci neuronowe dobrze radzą sobie z przetwarzaniem złożonych, nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy czy tekst. Symboliczna sztuczna inteligencja natomiast koncentruje się na stosowaniu reguł i logiki. Połączenie tych dwóch aspektów wymaga równowagi między kreatywnością a precyzją, co nie zawsze jest łatwe do osiągnięcia. Generatywna sztuczna inteligencja koncentruje się na generowaniu nowych, zróżnicowanych rezultatów, podczas gdy symboliczna sztuczna inteligencja opiera się na logice. Znalezienie sposobu na połączenie obu tych aspektów bez obniżania wydajności jest trudnym zadaniem.

Przyszłe kierunki do naśladowania

Patrząc w przyszłość, istnieje duży potencjał usprawnienia działania neurosymbolicznej sztucznej inteligencji (AI) z modelami generatywnymi. Jedną z ekscytujących możliwości jest stworzenie systemów hybrydowych, które mogą przełączać się między tymi dwiema metodami w zależności od potrzeb. W przypadku zadań wymagających dokładności i niezawodności, takich jak opieka zdrowotna czy prawo, system może w większym stopniu opierać się na rozumowaniu symbolicznym. Gdy potrzebna jest kreatywność, może przełączyć się na sztuczną inteligencję generatywną. Trwają również prace nad zwiększeniem zrozumiałości tych systemów. Udoskonalenie sposobu śledzenia ich rozumowania pomoże budować zaufanie i pewność siebie. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, neurosymboliczna sztuczna inteligencja może sprawić, że systemy będą inteligentniejsze i bardziej niezawodne, zapewniając jednocześnie kreatywność i wiarygodność.

Bottom Line

Generative AI jest potężne, ale jego nieprzewidywalność i brak zrozumienia sprawiają, że jest zawodne w dziedzinach o wysokiej stawce, takich jak opieka zdrowotna, prawo i finanse. Neurosymboliczna AI może być rozwiązaniem. Łącząc sieci neuronowe z logiką symboliczną, dodaje rozumowanie, spójność i przejrzystość, redukując błędy i zwiększając zaufanie. To podejście nie tylko sprawia, że ​​AI jest mądrzejsza, ale także zapewnia, że ​​jej decyzje są niezawodne. Ponieważ AI odgrywa coraz większą rolę w kluczowych obszarach, neurosymboliczna AI oferuje ścieżkę naprzód — taką, na której możemy liczyć na odpowiedzi dostarczane przez AI, zwłaszcza gdy zagrożone są życia i środki do życia.