Распаковывая черный ящик: как работает Causal AI
Каузальный искусственный интеллект — технология, позволяющая нейронным сетям принимать обоснованные решения. На данный момент это максимально «человечный» и «осознанный» искусственный интеллект, а Gartner выделил данную технологию в качестве одной из самых перспективных, включив ее в ежегодный «Цикл технологического хайпа».
Что это такое?
Причинный, или каузальный, искусственный интеллект, — это термин, относящийся к системам искусственного интеллекта, которые предназначены для выявления и понимания причинно-следственных связей в данных. Эти системы используют различные методы, такие как алгоритмы машинного обучения, для анализа данных и получения выводов о взаимосвязях между различными переменными.
Причинный ИИ способен преодолевать популярные ограничения, которые существуют у многих нейронных моделей сейчас. Ключевыми преимуществами каузального искусственного интеллекта считается:
- высокие автономность, надежность и адаптивность;
- возможность принимать обоснованные и логичные решения;
- расширение сфер, в которых может применяться искусственный интеллект.
Важным правилом «корреляция не равно каузация» часто пренебрегают, когда речь идет об искусственном интеллекте. Большинство моделей прогнозирования Deep Learning строят прогнозы на основе корреляционных связей — наблюдаемых изменениях переменных в данных, однако не обязательно связанных между собой.
Как это работает?
После сбора и предварительной обработки данных система ИИ может быть использована для моделирования взаимосвязей между различными переменными. Это может включать использование алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей в данных или более формальных статистических методов, таких как моделирование структурных уравнений или контрфактические рассуждения.
Каузальный искусственный интеллект способен напрямую оценить влияние тех или иных действий на целевые исходы, в то время как корреляционные модели могут лишь безоценочно прогнозировать результаты.
Пространство причинного искусственного интеллекта включает в себя широкий спектр методов, например, причинно-следственные графы, которые позволяют выявлять и применять причинно-следственные графы для принятия решений.
Кому это нужно?
Целью системы причинно-следственного ИИ является понимание глубинных причин определенных явлений, а не просто корреляции между переменными. Это позволяет организациям принимать более обоснованные решения и предпринимать более целенаправленные и эффективные действия.
«Причинный искусственный интеллект — это ключевой фактор будущей волны ИИ, когда (искусственный) интеллект будет двигаться в сторону большей автоматизации принятия решений, автономности, надежности и здравого смысла», — отмечают в Gartner.
Технология причинно-следственного искусственного интеллекта позволяет машине рассуждать и делать выбор почти так же, как это делают люди. Использование каузальных связей позволяет выйти за рамки узких прогнозов машинного обучения и может быть непосредственно интегрирован в процесс принятия решений человеком.
«У медицинских учреждений есть все возможности для значительного сокращения расходов при одновременном повышении качества обслуживания с помощью искусственного интеллекта. Однако системы машинного обучения на основе корреляции — это «черные ящики», которым не могут доверять ни персонал, ни пациенты. Каузальный ИИ в здравоохранении надежно дополняет процесс принятия решений человеком», — объясняют CausaLens, лидеры в производстве каузального ИИ, на официальном сайте.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
