Команда науковців винайшла інноваційний метод, що дозволяє глибоким нейронним мережам краще “розуміти” процес ухвалення рішень. Це відкриття сприятиме підвищенню безпеки та надійності штучного інтелекту в реальних умовах застосування.
Дослідження, проведене вченими Кюшуського університету, зосередилося на прихованих шарах нейронних мереж, які аналізують дані на різних етапах. Розроблений ними метод, відомий як “k* distribution”, дозволяє ефективно класифікувати пов’язані дані в групи без втрати важливої інформації.
“Цей підхід зберігає повний обсяг даних та оцінює кожну точку в її локальному контексті”, – зазначають автори публікації.
Крім того, в рамках дослідження було виявлено, що штучний інтелект може створювати різні структури даних: згруповані, фрагментовані або накладені. Згруповані структури забезпечують точну класифікацію інформації, тоді як фрагментовані або накладені свідчать про можливі помилки.
“Цей метод має критичне значення в тих сферах, де важлива точність, наприклад, в автономних системах і медичних технологіях. Він допомагає визначити слабкі місця в системах і вдосконалити їх, щоб вони були стійкими до помилок”, – пояснює видання.
Завдяки новому методу штучний інтелект зможе ще більше наблизитися до людського мислення і ефективніше адаптуватися до реальних умов використання. Це також відкриває шлях для інтеграції нейромереж у повсякденне життя без зайвих ризиків.
