Як нейросимволічний ШІ може вирішити проблеми з надійністю Генеративного ШІ

Генеративний ШІ за останні роки досягла вражаючих успіхів. Він може писати есе, творити мистецтво і навіть складати музику. Але коли справа доходить до правильного визначення фактів, це часто не вдається. Він може впевнено сказати вам, що зебри живуть під водою або що Ейфелева вежа знаходиться в Римі. Хоча ці помилки можуть здатися нешкідливими, вони вказують на більшу проблему: довіру. У таких сферах, як охорона здоров’я, юриспруденція чи фінанси, ми не можемо дозволити, щоб ШІ робив такі помилки.

Тут може допомогти нейросимволічний ШІ. Поєднавши потужність нейронних мереж із логікою символічного штучного інтелекту, він може вирішити деякі проблеми надійності, з якими стикається генеруючий штучний інтелект. За допомогою нейросимволічного штучного інтелекту ми можемо будувати системи, які не просто генерують відповіді, а створюють відповіді, яким можна довіряти.

Чому Generative AI є ненадійним

Генеративний штучний інтелект працює, аналізуючи шаблони у величезних обсягах даних. Таким чином він передбачає, яке слово чи зображення буде наступним. Це як розширений інструмент автозаповнення, який є неймовірно універсальним, але насправді нічого не «знає». Це просто грає на користь. Ця залежність від ймовірностей може зробити його непередбачуваним. Генеративний ШІ не завжди вибирає найбільш ймовірний варіант. Натомість він вибирає з низки можливостей на основі вивчених шаблонів. Ця випадковість може зробити його творчим, але це також означає, що той самий вхід може призвести до різних результатів. Ця непослідовність стає проблемою в серйозних ситуаціях, коли нам потрібні надійні відповіді.

Генеративний ШІ не розуміє фактів. Він імітує шаблони, тому інколи вигадує речі та представляє їх як справжні. Цю тенденцію ШІ часто називають галюцинація. Наприклад, ШІ може вигадати цитату відомої людини або створити цитату, якої не існує. Це корисно, коли нам потрібно створити новий вміст, але може стати серйозною проблемою, особливо коли ШІ використовується для надання порад з медичних, юридичних чи фінансових питань. Це може змусити людей довіряти інформації, яка просто не відповідає дійсності.

Що ще гірше, коли ШІ робить помилки, він не пояснює сам себе. Немає способу перевірити, чому він дав певну відповідь або як це виправити. По суті, це чорний ящик, який ховає свої міркування в клубку математичних ваг і ймовірностей. Це може бути добре, коли ви просите просту рекомендацію чи випадкову допомогу, але набагато більше занепокоєння викликає, коли рішення ШІ починають впливати на такі речі, як охорона здоров’я, робота чи фінанси. Якщо штучний інтелект пропонує лікування або приймає рішення про прийом на роботу, не знаючи, чому він вибрав саме цю відповідь, важко довіряти йому.

За своєю суттю генеративний штучний інтелект — це збіг шаблонів. Воно не міркує і не думає. Він генерує відповіді, імітуючи дані, на яких навчався. Це робить його схожим на людський, але це також робить його крихким. Невелика зміна вхідних даних може призвести до великих помилок. Статистична основа ШІ спирається на закономірності та ймовірності, що робить його за своєю суттю випадковим. Це може призвести до дуже впевнених прогнозів, навіть якщо вони помилкові. У галузях з високим рівнем ставок, таких як юридичні чи медичні рекомендації, така непередбачуваність і недостатня надійність становлять серйозні ризики.

Як нейросимволічний ШІ підвищує надійність

Нейросимволічний ШІ може вирішити деякі з цих проблем надійності генеративного ШІ. Він поєднує в собі дві сильні сторони: нейронні мережі, які розпізнають шаблони, і символічний штучний інтелект, який використовує логіку для міркування. Нейронні мережі чудово справляються з обробкою складних даних, таких як текст або зображення. Символічний ШІ перевіряє та організовує цю інформацію за допомогою правил. Ця комбінація може створити системи, які не тільки розумніші, але й надійніші.

Працюючи з символічний ШІ, ми можемо додати рівень аргументації до генеративного ШІ, перевіряючи згенеровану інформацію за довіреними джерелами чи правилами. Це знижує ризик галюцинацій ШІ. Наприклад, коли ШІ надає історичні факти. Нейронні мережі аналізують дані, щоб знайти закономірності, а символічний штучний інтелект забезпечує точність і логічно послідовність результатів. Цей же принцип можна застосувати і в охороні здоров'я. Інструмент штучного інтелекту може використовувати нейронні мережі для обробки даних пацієнтів, але символічний штучний інтелект гарантує, що його рекомендації відповідають встановленим медичним рекомендаціям. Цей додатковий крок забезпечує точність і обґрунтованість результатів.

Нейросимволічний ШІ також може надати прозорості генеративному ШІ. Коли система обмірковує дані, вона показує, як саме вона прийшла до відповіді. Наприклад, у юридичному чи фінансовому секторах штучний інтелект може вказувати на конкретні закони чи принципи, які він використовував для створення своїх пропозицій. Така прозорість зміцнює довіру, оскільки користувачі бачать логіку рішення та почуваються більш впевненими в надійності штучного інтелекту.

Це також забезпечує узгодженість. Використовуючи правила для керування рішеннями, нейросимволічний ШІ забезпечує стабільність відповідей, навіть коли вхідні дані схожі. Це важливо в таких сферах, як фінансове планування, де узгодженість має вирішальне значення. Рівень логічного мислення підтримує стабільність результатів ШІ та їхню основу на надійних принципах, зменшуючи непередбачуваність.

Поєднання креативності з логічним мисленням робить нейросимволічний генеративний ШІ розумнішим і безпечнішим. Йдеться не лише про генерування відповідей, а про генерування відповідей, на які ви можете розраховувати. Оскільки штучний інтелект стає все більш залученим в охорону здоров’я, право та інші важливі сфери, такі інструменти, як нейросимволічний штучний інтелект, пропонують шлях вперед. Вони приносять надійність і довіру, які дійсно важливі, коли рішення мають реальні наслідки.

Практичний приклад: GraphRAG

GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) показує, як ми можемо поєднати сильні сторони генеративного ШІ та нейросимволічного ШІ. Генеративний штучний інтелект, як і великі мовні моделі (LLM), може створювати вражаючий контент, але йому часто важко підібрати точність або логічну послідовність.

GraphRAG вирішує це, поєднуючи графи знань (символічний підхід ШІ) з LLM. Графи знань організовують інформацію у вузли, що полегшує відстеження зв’язків між різними фактами. Цей структурований підхід допомагає штучному інтелекту залишатися на надійних даних, генеруючи творчі відповіді.

Коли ви задаєте GraphRAG запитання, воно не покладається лише на шаблони. Він порівнює свої відповіді з надійною інформацією на графіку. Цей додатковий крок забезпечує логічні та точні відповіді, зменшуючи кількість помилок або «галюцинацій», поширених у традиційному генеративному ШІ.

Проблема інтеграції нейросимволічного та генеративного ШІ

Однак, поєднання нейросимволічного ШІ з генеративним ШІ непросте. Ці два підходи працюють по-різному. Нейронні мережі добре обробляють складні, неструктуровані дані, такі як зображення чи текст. Символічний ШІ, з іншого боку, зосереджується на застосуванні правил і логіки. Об'єднання цих двох підходів вимагає балансу між креативністю та точністю, чого не завжди легко досягти. Генеративний ШІ — це створення нових, різноманітних результатів, але символічний ШІ ґрунтується на логіці. Знайти спосіб змусити обидва працювати разом без шкоди для продуктивності — складне завдання.

Майбутні напрямки для дотримання

Забігаючи вперед, існує великий потенціал для покращення роботи нейросимволічного ШІ з генеративними моделями. Однією з захопливих можливостей є створення гібридних систем, які можуть перемикатися між двома методами залежно від потреб. Для завдань, що потребують точності та надійності, як-от у сфері охорони здоров'я чи юриспруденції, система може більше спиратися на символічне мислення. Коли потрібна креативність, вона може переключитися на генеративний ШІ. Також проводиться робота над тим, щоб зробити ці системи більш зрозумілими. Удосконалення способів відстеження їхніх міркувань допоможе зміцнити довіру та впевненість. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, нейросимволічний ШІ може зробити системи розумнішими та надійнішими, гарантуючи, що вони будуть як креативними, так і надійними.

Bottom Line

Генеративний штучний інтелект є потужним, але його непередбачуваність і відсутність розуміння роблять його ненадійним для таких важливих галузей, як охорона здоров’я, право та фінанси. Рішенням може стати нейросимволічний ШІ. Поєднуючи нейронні мережі з символічною логікою, це додає логічність, послідовність і прозорість, зменшуючи кількість помилок і підвищуючи довіру. Цей підхід не тільки робить штучний інтелект розумнішим, але й забезпечує надійність його рішень. Оскільки штучний інтелект відіграє більшу роль у важливих сферах, нейросимволічний штучний інтелект пропонує шлях вперед, де ми можемо розраховувати на відповіді, які надає штучний інтелект, особливо коли на кону життя та засоби до існування.