Hur neurosymbolisk AI kan åtgärda generativ AI:s tillförlitlighetsproblem

Generativ AI har gjort imponerande framsteg de senaste åren. Den kan skriva uppsatser, skapa konst och till och med komponera musik. Men när det gäller att få fakta rätt, kommer det ofta till korta. Det kan säkert berätta att zebror lever under vattnet eller att Eiffeltornet är i Rom. Även om dessa misstag kan verka ofarliga, pekar de på ett större problem: förtroende. Inom områden som sjukvård, juridik eller finans har vi inte råd att låta AI göra sådana fel.

Det är här neurosymbolisk AI kan hjälpa. Genom att kombinera kraften i neurala nätverk med logiken i symbolisk AI kan det lösa några av de tillförlitlighetsproblem som generativ AI står inför. Med neurosymbolisk AI kan vi bygga system som inte bara genererar svar utan genererar svar som vi kan lita på.

Varför Generativ AI är opålitlig

Generativ AI fungerar genom att analysera mönster i enorma mängder data. Det är så det förutsäger vilket ord eller bild som kommer härnäst. Det är som ett avancerat autokompletteringsverktyg som är otroligt mångsidigt, men det "vet" egentligen ingenting. Det spelar bara oddsen. Detta beroende av sannolikheter kan göra det oförutsägbart. Generativ AI väljer inte alltid det mest troliga alternativet. Istället väljer den från en rad möjligheter baserat på mönster som den har lärt sig. Denna slumpmässighet kan göra det kreativt, men det betyder också att samma input kan leda till olika resultat. Den inkonsekvensen blir ett problem i allvarliga situationer där vi behöver pålitliga svar.

Generativ AI förstår inte fakta. Den härmar mönster, varför den ibland hittar på saker och presenterar dem som verkliga. Denna tendens hos AI är ofta känd som hallucinationer. Till exempel kan AI hitta på ett citat från en känd person eller skapa ett citat som inte finns. Detta är användbart när vi behöver skapa nytt innehåll, men kan vara ett allvarligt problem, särskilt när AI används för att ge råd i medicinska, juridiska eller ekonomiska frågor. Det kan vilseleda människor att lita på information som helt enkelt inte är sann.

För att göra saken värre, när AI gör misstag, förklarar det sig inte. Det finns inget sätt att kontrollera varför det gav ett visst svar eller hur man fixar det. Det är i grunden en svart låda som döljer sitt resonemang i en härva av matematiska vikter och sannolikheter. Det här kan vara bra när du ber om en enkel rekommendation eller tillfällig hjälp, men det är mycket mer oroande när AI-beslut börjar påverka saker som sjukvård, jobb eller ekonomi. Om en AI föreslår en behandling eller fattar ett anställningsbeslut, att inte veta varför den valde det svaret gör det svårt att lita på.

I sin kärna är generativ AI en mönstermatchare. Det resonerar eller tänker inte. Den genererar svar genom att efterlikna data som den tränades på. Detta får det att låta mänskligt, men det gör det också skört. En liten förändring i input kan leda till stora misstag. Den statistiska grunden för AI bygger på mönster och sannolikheter, vilket gör den till sin natur slumpmässig. Detta kan resultera i mycket säkra förutsägelser, även när dessa förutsägelser är felaktiga. Inom områden med hög insats som juridisk rådgivning eller medicinska rekommendationer utgör denna oförutsägbarhet och bristande tillförlitlighet allvarliga risker.

Hur neurosymbolisk AI förbättrar tillförlitligheten

Neurosymbolisk AI skulle kunna lösa några av dessa tillförlitlighetsutmaningar med generativ AI. Den kombinerar två styrkor: neurala nätverk som känner igen mönster och symbolisk AI som använder logik för att resonera. Neurala nätverk är bra på att bearbeta komplexa data, som text eller bilder. Symbolisk AI kontrollerar och organiserar denna information med hjälp av regler. Denna kombination kan skapa system som inte bara är smartare utan också mer pålitliga.

Genom att använda symbolisk AI, kan vi lägga till ett lager av resonemang till generativ AI, verifiera genererad information mot pålitliga källor eller regler. Detta minskar risken för AI-hallucinationer. Till exempel när en AI tillhandahåller historiska fakta. Neurala nätverk analyserar data för att hitta mönster, medan symbolisk AI säkerställer att utdata är korrekt och logiskt konsekvent. Samma princip kan tillämpas även inom vården. Ett AI-verktyg kan använda neurala nätverk för att bearbeta patientdata, men symbolisk AI säkerställer att dess rekommendationer överensstämmer med etablerade medicinska riktlinjer. Detta extra steg håller resultaten exakta och jordade.

Neurosymbolisk AI kan också ge generativ AI transparens. När systemet resonerar genom data visar det exakt hur det kommit fram till ett svar. Till exempel, inom juridiska eller finansiella sektorer, kan en AI peka på specifika lagar eller principer som den använde för att generera sina förslag. Denna transparens skapar förtroende eftersom användare kan se logiken bakom beslutet och känna sig mer säkra på AI:s tillförlitlighet.

Det ger också konsekvens. Genom att använda regler för att vägleda beslut säkerställer neurosymbolisk AI att svaren förblir stabila, även när input är liknande. Detta är viktigt inom områden som ekonomisk planering, där konsekvens är avgörande. Det logiska resonemangslagret håller AI:s utdata stabil och bygger på solida principer, vilket minskar oförutsägbarheten.

Kombinationen av kreativitet med logiskt tänkande gör neurosymboliskt generativ AI smartare och säkrare. Det handlar inte bara om att generera svar – det handlar om att generera svar som du kan lita på. När AI blir mer involverad i sjukvård, juridik och andra kritiska områden, erbjuder verktyg som neurosymbolisk AI en väg framåt. De ger den tillförlitlighet och förtroende som verkligen betyder något när beslut får verkliga konsekvenser.

Fallstudie: GraphRAG

GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) visar hur vi kan kombinera styrkorna hos generativ AI och neurosymbolisk AI. Generativ AI, som stora språkmodeller (LLM), kan skapa imponerande innehåll, men det kämpar ofta med noggrannhet eller logisk konsekvens.

GraphRAG tar itu med detta genom att kombinera kunskapsgrafer (en symbolisk AI-metod) med LLM. Kunskapsgrafer organiserar information i noder, vilket gör det lättare att spåra samband mellan olika fakta. Detta strukturerade tillvägagångssätt hjälper AI:n att hålla sig grundad i tillförlitlig data samtidigt som den genererar kreativa svar.

När du ställer en fråga till GraphRAG, förlitar den sig inte bara på mönster. Den korsrefererar sina svar med pålitlig information i grafen. Detta tillagda steg säkerställer logiska och korrekta svar, vilket minskar fel eller "hallucinationer" som är vanliga i traditionell generativ AI.

Utmaningen med att integrera neurosymbolisk och generativ AI

Men att kombinera neurosymbolisk AI med generativ AI är inte lätt. Dessa två tillvägagångssätt fungerar på olika sätt. Neurala nätverk är bra på att bearbeta komplexa, ostrukturerade data, som bilder eller text. Symbolisk AI, å andra sidan, fokuserar på att tillämpa regler och logik. Att slå samman dessa två kräver en balans mellan kreativitet och noggrannhet, vilket inte alltid är lätt att uppnå. Generativ AI handlar om att producera nya, olika resultat, men symbolisk AI håller saker grundade i logik. Att hitta ett sätt att få båda att fungera tillsammans utan att kompromissa med prestanda är en knepig uppgift.

Framtida vägbeskrivningar att följa

Framöver finns det mycket potential för att förbättra hur neurosymbolisk AI fungerar med generativa modeller. En spännande möjlighet är att skapa hybridsystem som kan växla mellan de två metoderna beroende på vad som behövs. För uppgifter som kräver noggrannhet och tillförlitlighet, som inom sjukvård eller juridik, kan systemet luta sig mer mot symboliska resonemang. När kreativitet behövs kan den byta till generativ AI. Det pågår också arbete för att göra dessa system mer begripliga. Att förbättra hur vi kan spåra deras resonemang hjälper till att bygga upp förtroende och förtroende. När AI fortsätter att utvecklas kan neurosymbolisk AI göra systemen smartare och mer pålitliga, vilket säkerställer att de är både kreativa och pålitliga.

The Bottom Line

Generativ AI är kraftfull, men dess oförutsägbarhet och bristande förståelse gör den opålitlig för höginsatsområden som sjukvård, juridik och finans. Neurosymbolisk AI kan vara lösningen. Genom att kombinera neurala nätverk med symbolisk logik, lägger det till resonemang, konsekvens och transparens, vilket minskar fel och ökar förtroendet. Detta tillvägagångssätt gör inte bara AI smartare utan säkerställer också att dess beslut är pålitliga. Eftersom AI spelar en större roll på avgörande områden erbjuder neurosymbolisk AI en väg framåt – en väg där vi kan räkna med svaren AI ger, särskilt när liv och försörjning står på spel.