Использование предиктивных моделей ИИ в различных областях принятия решений чревато катастрофическими последствиями, поскольку они обычно учитывают корреляцию для установления причинно-следственных связей. Поэтому лицам, принимающим решения, необходимо использовать другой подход — каузальный ИИ, который может помочь точноdentвзаимосвязь между следствием и причиной. Причинно-следственная связь в настоящее время считается одним из важнейших недостающих элементов, необходимых для достижения реального прогресса в области ИИ.
Каузальный ИИ понимает причину и следствие
Эксперты в этой области уже давно говорят о необходимости наделить машины способностью рассуждать о причинах и следствиях. Крупные бренды, такие как Google, Microsoft, Facebook, Uber и Amazon, активно инвестируют в каузальный ИИ, поэтому исследования в этой области также ускорились.
Gartner, ведущая компания в области технологического анализа, также включила каузальный ИИ в число 25 развивающихся технологий, обладающих потенциалом для трансформации бизнес-практик. Сейчас в отрасли наблюдается настоящая гонка за то, чтобы использовать исключительные преимущества этой технологии и внедрить её как можно раньше, но для этого необходимо сначала создать зрелый каузальный ИИ.
Для настоящего интеллекта необходимым условием является приоритет причинно-следственных связей. Именно этой проблемы не хватает системам предиктивного ИИ, и эксперты пытаются решить её с помощью каузального ИИ.
Мы, люди, умнее данных, потому что понимаем причинно-следственные связи, а данные — нет. Мы используем нашу способность к рассуждению, основанную на знании причинно-следственных связей, чтобы предсказать, как то или иное действие повлияет на ситуацию, и разрабатываем соответствующие стратегии и планы. Мы можем предвидеть нежелательные или отличные от ожидаемых результаты, опираясь на нашу способность к причинно-следственным рассуждениям. Это способность человека определять, почему что-то произошло именно так. Поэтому ИИ, знающий причинно-следственные связи, также может обладать этой способностью, которая зачастую весьма эффективна.
Знание предметной области на борту
Одним из ключевых преимуществ каузального ИИ является использование знаний предметной области, которые можно получить от экспертов в данной области и включить в системный процесс. Таким образом, программисты могут defiнекоторые взаимосвязи и ограничить модель, чтобы учесть корреляцию. Эта возможность позволяет использовать экспертные знания предметной области в машинном обучении.
Выявление базовых факторов — не единственное преимущество использования случайного ИИ; оно также позволяет проектировать процессы, способные изменить результаты, используя алгоритмы случайного ИИ, которые позволяют задавать вопросы для рассуждения.
Допустим, вы хотите оценить программу обучения инструкторов, направленную на повышение их квалификации. Насколько можно ожидать улучшения результатов от стажёра? Или, например, руководитель производственного цеха знает, что при повышении температуры в камере X давление в камере Y также увеличивается. Таким образом, эти знания, полученные человеком, можно внедрить в искусственный интеллект (ИИ) и гарантировать, что система всегда будет соблюдать эти критерии.
Современные системы ИИ не соответствуют человеческим ценностям. Каузальный ИИ — вершина объяснимого искусственного интеллекта и справедливости систем ИИ. Системы, основанные на причинно-следственных связях, обеспечивают более высокую производительность и объяснимость процесса, в то время как традиционный ИИ ориентирован на определённые ожидания точности и игнорирует прозрачность. Знание ответов на сложные вопросы «что, если» помогает нам понять, как функционирует реальный мир, и позволяет принимать правильные решения для достижения лучших результатов.
