Saudi akan menginvestasikan $ 20 miliar dalam AI pada tahun 2030
Computer

Pendekatan baru terhadap AI menawarkan lebih banyak kepastian dalam menghadapi ketidakpastian


Kredit: Pixabay / CC0 Domain Publik

Metode baru untuk bernalar tentang ketidakpastian dapat membantu kecerdasan buatan untuk menemukan opsi yang lebih aman lebih cepat, misalnya di mobil yang bisa mengemudi sendiri, menurut sebuah studi baru yang akan diterbitkan segera di AAAI yang melibatkan peneliti di Universitas Radboud, Universitas Austin, Universitas Austin. California, Berkeley, dan Universitas Teknologi Eindhoven.

Para peneliti telah menetapkan pendekatan baru untuk apa yang disebut ‘proses keputusan Markov yang dapat diamati sebagian yang tidak pasti, “atau uPOMDPs. Dalam istilah awam, ini adalah model dunia nyata yang memperkirakan kemungkinan kejadian. Mobil yang dapat mengemudi sendiri, misalnya, akan menghadapi banyak situasi yang tidak diketahui saat mulai mengemudi. Untuk memvalidasi kecerdasan buatan mobil yang mengemudi sendiri, perhitungan ekstensif dijalankan untuk menganalisis bagaimana AI akan mendekati berbagai situasi. Para peneliti berpendapat bahwa dengan pendekatan baru mereka, latihan pemodelan ini bisa menjadi jauh lebih realistis, dan dengan demikian memungkinkan AI membuat keputusan yang lebih baik dan lebih aman dengan lebih cepat.

Membuat teori menjadi nyata

POMDP sudah digunakan untuk mensimulasikan dan memodelkan banyak situasi. Mereka dapat membantu memprediksi penyebaran epidemi, menghitung bagaimana pesawat udara dan ruang angkasa menghindari tabrakan, dan bahkan dapat digunakan untuk mensurvei dan melindungi spesies yang terancam punah. “Kami tahu bahwa model ini sangat bagus dalam memberikan gambaran realistis dari dunia nyata. Namun, jumlah daya pemrosesan yang tinggi yang diperlukan untuk menggunakannya berarti penggunaannya dalam aplikasi praktis seringkali masih terbatas,” kata Nils Jansen, salah satu dari penulis utama. “Pendekatan baru ini memungkinkan kami untuk mengambil semua kalkulasi dan informasi teoretis kami dan menggunakannya di dunia nyata secara lebih konsisten dan teratur.”

Mobil self-driving

Terobosan tim muncul melalui secara eksplisit memasukkan ketidakpastian dunia nyata ke dalam model. Jansen: “Misalnya, model saat ini mungkin hanya memberi tahu Anda bahwa ada kemungkinan 80 persen bahwa mengemudi dengan mobil tanpa pengemudi akan sepenuhnya aman. Tidak jelas apa yang mungkin terjadi pada 20 persen lainnya, dan jenis risikonya diharapkan. Itu adalah perkiraan risiko yang tidak jelas dan tidak jelas. Dengan pendekatan baru ini, sistem dapat memberikan penjelasan yang jauh lebih detail tentang apa yang bisa salah dan memperhitungkannya saat membuat penghitungan. Bagi pengguna, ini berarti mereka memiliki contoh yang lebih spesifik tentang apa yang bisa salah, dan membuat penyesuaian yang lebih baik dan lebih memadai untuk menghindari risiko spesifik tersebut. “

Pendekatan yang digunakan para peneliti untuk uPOMPDP ini telah dipertimbangkan oleh peneliti lain sebelumnya, tetapi hanya dalam situasi terbatas dan eksperimen pemikiran tertentu. “Namun, untuk pertama kalinya kami dapat membawa eksperimen pemikiran teoretis sebelumnya ke dalam pendekatan yang praktis dan realistis,” jelas Jansen. “Itu dianggap sebagai masalah yang unik dan sulit, tetapi berkat pendekatan lintas disiplin kami dapat membuat terobosan nyata.


Jaringan neural belajar saat itu tidak boleh dipercaya


Informasi lebih lanjut:
Murat Cubuktepe, dkk. Pengendali Keadaan Hingga yang Kuat untuk POMDP yang Tidak Pasti. arxiv.org/abs/2009.11459 arXiv: 2009.11459v1 [cs.AI]

Disediakan oleh Universitas Radboud

Kutipan: Pendekatan baru terhadap AI menawarkan lebih banyak kepastian dalam menghadapi ketidakpastian (2021, 21 Januari) diakses 24 Januari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-01-approach-ai-certainty-uncertainty.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.




Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Pengeluaran HK