Сочетание искусственного интеллекта и человека играет решающую роль в повышении эффективности и надежности результатов за счет использования взаимодополняющих преимуществ обеих сторон, пишет на портале Datanami Ваге Андонян, основатель, технический директор и директор по продуктам компании Cognaize.

Измерение показателей моделей ИИ важно, поскольку позволяет заинтересованным сторонам получить ценную информацию о том, насколько хорошо их алгоритмы достигают желаемых результатов, а также выявить потенциальные погрешности, ограничения и области для улучшения. Этот процесс способствует итеративному совершенствованию моделей, что приводит к более точным и справедливым прогнозам. Кроме того, последовательная и прозрачная оценка моделей способствует укреплению доверия и авторитета ИИ. Измерение метрик является важной практикой, лежащей в основе постоянной разработки и внедрения ответственных и высококачественных систем ИИ.

Recall, precision, F1-score и accuracy — это четыре ключевые метрики для мониторинга моделей ИИ для задач классификации, таких как извлечение информации из неструктурированных документов. Recall (полнота), также известная как sensitivity (чувствительность), — это доля релевантных экземпляров, которые модель правильно идентифицирует среди всех релевантных экземпляров. С другой стороны, precision (точность) — это доля релевантных экземпляров среди экземпляров, которые модель предсказала как релевантные.

Модели ИИ могут быть оптимизированы в плане как полноты, так и точности путем применения различных методов в процессе разработки. Настройка гиперпараметров, таких как скорость обучения, уровень регуляризации, количество слоев или нейронов в нейронной сети, может повлиять на баланс между полнотой и точностью. Другие стратегии, такие как корректировка обучающих данных или использование определенных методов во время обучения, также могут помочь оптимизировать полноту или точность. Такие методы, как увеличение числа примеров миноритарного класса (oversampling the minority class), сокращение числа примеров мажоритарного класса (undersampling the majority class) или использование синтетических данных, могут помочь сбалансировать представление классов и повлиять на производительность модели.

Регулировка порога принятия решения — наиболее часто используемая техника, поскольку она проста, интуитивно понятна и может применяться к различным моделям и сценариям с минимальными корректировками. По умолчанию многие модели классификации используют порог 0,5 для определения принадлежности к классу. Однако этот порог можно отрегулировать, чтобы оптимизировать либо полноту, либо точность. Понижение порога увеличивает полноту за счет точности, а повышение порога повышает точность, но может снизить полноту.

Идеальная кривая «точность-полнота» должна иметь высокое значение точности при всех уровнях полноты, в результате чего она будет касаться правого верхнего угла графика. Однако на практике часто приходится искать компромисс между точностью и полнотой, и кривая будет иметь более сложную форму.

Гибридный интеллект

Сочетание ИИ и человека играет решающую роль в повышении эффективности и надежности результатов за счет использования взаимодополняющих преимуществ обеих сторон. Модели ИИ могут быстро и эффективно обрабатывать огромные объемы данных, выявляя скрытые закономерности и делая прогнозы, которые для человека были бы невозможны или требовали много времени. Люди обладают знаниями о предметной области, критическим мышлением, творческим подходом и интуицией, которые необходимы для осмысления сложных ситуаций и обеспечения соответствия генерируемых ИИ выводов реальным условиям.

Работая вместе с моделями ИИ, люди могут обеспечить необходимый контроль и суждения для проверки и уточнения результатов работы ИИ, что приведет к более точному принятию решений и более эффективному решению проблем.

Кроме того, сотрудничество между ИИ и людьми необходимо для решения этических проблем и обеспечения соответствия систем ИИ человеческим ценностям. Поскольку модели ИИ все больше интегрируются в различные аспекты нашей жизни, очень важно найти баланс между автоматизацией и вмешательством человека, чтобы сохранить прозрачность, справедливость и подотчетность.

Кроме того, сочетание ИИ и человеческого опыта открывает путь к новым возможностям в области инноваций и производительности. Синергия между интеллектуальными инсайтами, основанными на данных, и творческим потенциалом человека позволяет нам решать сложные задачи и разрабатывать новые решения, которые каждой из сторон было бы трудно найти самостоятельно. Такое сотрудничество создает динамичную среду, способствующую непрерывному обучению, адаптации и росту, принося пользу отдельным организациям и всему обществу.

Интеграция моделей ИИ с человеческими рабочими процессами требует тщательного рассмотрения вопросов полноты и точности для создания гармоничного распределения работы между ИИ и людьми. Например, предположим, что модель демонстрирует высокую точность, но низкую полноту. В этом случае людей следует использовать для анализа и устранения проблемы нехватки релевантных экземпляров, а не для повторной проверки найденных экземпляров. И наоборот, если модель демонстрирует высокую полноту, но низкую точность, ее можно использовать для более широкого охвата с целью выявления потенциально релевантных экземпляров, которые затем могут быть проверены человеком для большей точности.

За последние шесть месяцев стало ясно, что сила и ценность ИИ проникнут практически в каждое программное приложение и в основу любого бизнеса. Однако столь же очевидно: для оптимизации его положительного воздействия необходимо установить определенные метрики, чтобы понять и точно настроить модели ИИ для достижения желаемых результатов. Выбрав правильные метрики и организовав реальное сотрудничество между ИИ и людьми, мы сможем реализовать огромный потенциал ИИ уже сегодня.