AI adattiva: cos'è esattamente?
L'intelligenza artificiale adattiva (Autonomous Intelligence) lo è la versione avanzata e reattiva dell'intelligenza autonoma tradizionale con metodi di apprendimento indipendenti. L'IA adattiva incorpora un quadro decisionale che aiuta a prendere decisioni più rapide pur rimanendo flessibile per adattarsi quando sorgono problemi. La natura adattiva si ottiene riqualificando e apprendendo continuamente i modelli durante l'esecuzione sulla base di nuovi dati.
Questo tipo di IA è sviluppato per migliorare le prestazioni in tempo reale aggiornando i suoi algoritmi, i metodi decisionali e le azioni in base ai dati che riceve dal suo ambiente. L'intelligenza artificiale adattiva consente al sistema di rispondere meglio ai cambiamenti e alle sfide e di raggiungere gli obiettivi in modo più efficace.
Ad esempio, confrontiamo il modello di apprendimento dell'IA tradizionale e dell'IA adattiva. Nel caso di un sistema di rilevamento degli oggetti nelle auto a guida autonoma, l'auto dovrebbe essere in grado di rilevare diversi oggetti, come i pedoni. Pertanto, il sistema dovrebbe essere addestrato utilizzando un gran numero di campioni per garantire la sicurezza. Man mano che continuano a emergere nuove cose, come ciclisti, gradini elettrici, hoverboard, ecc., il sistema dovrebbe essere regolarmente aggiornato con nuovi dati per l'identificazione. Tuttavia, nel caso dell'IA tradizionale, se il sistema viene aggiornato con nuovi dati, il sistema dimenticherà gli oggetti precedenti, come i pedoni. Questo fenomeno viene definito oblio catastrofico con le reti neurali.
Quindi, per superare questo problema, è stato inventato il concetto di intelligenza artificiale adattiva. La rete neurale conserva tutti i concetti appresi nel tempo, facilitando il richiamo di ciò che è stato appreso utilizzando le informazioni.
In che modo l'IA adattiva è importante per la tua azienda?
L'intelligenza artificiale adattiva offre una serie di processi e tecniche di intelligenza artificiale per consentire ai sistemi di modificare o alterare le proprie tecniche e comportamenti di apprendimento. L'IA adattiva consente di adattarsi alle mutevoli condizioni del mondo reale durante la produzione. Può alterare il proprio codice per adattarsi alle modifiche che si verificano nel mondo reale che non erano identificate o note al momento in cui il codice è stato scritto per la prima volta.
Secondo Giarrettiera, le aziende e le aziende che hanno utilizzato tecniche di ingegneria dell'IA per sviluppare ed eseguire sistemi di intelligenza artificiale adattiva raggiungeranno almeno il 25% in più di velocità e quantità di operazionalizzazione rispetto ai loro concorrenti entro il 2026. Apprendendo i modelli comportamentali passati dell'esperienza umana e della macchina, l'IA adattiva fornisce più velocemente e risultati migliori.
Ad esempio, l'esercito americano e l'aeronautica americana hanno sviluppato un sistema di apprendimento che adatta le sue lezioni allo studente utilizzando i suoi punti di forza. Il programma agisce come un tutor che adatta l'apprendimento allo studente. Sa cosa insegnare, quando testare e come misurare i progressi.
Come funziona l'IA adattiva?
L'IA adattiva opera sul concetto di apprendimento continuo (CL), che definisce un aspetto significativo del raggiungimento delle capacità dell'IA. Un modello di apprendimento continuo può adattarsi in tempo reale ai nuovi dati non appena arrivano e apprende autonomamente. Tuttavia, questo metodo, chiamato anche AutoML continuo o apprendimento autoadattativo, è in grado di imitare l'intelligenza umana per apprendere e affinare la conoscenza nel corso della vita. Funge da estensione del machine learning tradizionale consentendo ai modelli di inserire informazioni in tempo reale negli ambienti di produzione e di vincolarli di conseguenza.
Ad esempio, Spotify è una delle applicazioni di streaming musicale più popolari con algoritmi AI adattivi. Spotify cura i consigli musicali specifici dell'utente. Sulla base della cronologia dei brani dell'utente, Spotify analizza le preferenze dei brani dell'utente e le tendenze in tempo reale per produrre i consigli più adatti. Inoltre, per garantire la pertinenza, Spotify utilizza un algoritmo di intelligenza artificiale adattivo che aggiorna e modifica continuamente le preferenze. Questo metodo di apprendimento dinamico consente a Spotify di fornire un'esperienza musicale fluida e personalizzata, aiutando gli utenti a scoprire nuove canzoni, generi e artisti che soddisfano i loro gusti.
AutoML (Automated Machine Learning) è uno dei componenti essenziali del processo di apprendimento continuo (CL) dell'IA adattiva. AutoML si riferisce all'automazione della pipeline completa di machine learning (ML), inclusa la preparazione dei dati, la selezione del modello e la distribuzione. AutoML mira a eliminare i requisiti per l'addestramento dei modelli e ad aumentare la precisione dei modelli con il rilevamento automatico. AutoML è un framework di facile utilizzo, algoritmo open source e ottimizzazione degli iperparametri.
Dopo l'addestramento, viene eseguita la convalida del modello per verificare la funzionalità dei modelli. Inoltre, il monitoraggio viene implementato per le previsioni raccolte all'interno dell'area di distribuzione del modello. Una volta monitorati, i dati possono essere puliti e contrassegnati come richiesto. Una volta che i dati sono stati puliti e contrassegnati, li inseriamo nuovamente nei dati per la convalida e l'addestramento. In questo caso il ciclo è chiuso.
I modelli apprendono e si adattano costantemente alle nuove tendenze e dati, migliorando al contempo la precisione. Ciò offre all'applicazione prestazioni complessive migliori.
Come implementare l'IA adattiva?
Passaggio 1: determinare l'obiettivo del sistema
Quando si esegue l'IA adattiva, è importante fissare gli obiettivi del sistema, in quanto guida il suo sviluppo e determina il risultato desiderato. La definizione degli obiettivi del sistema comporta la considerazione dei fattori, come la determinazione del risultato richiesto, l'impostazione delle metriche delle prestazioni e il pubblico di destinazione.
Passaggio 2: raccolta dei dati
Quando si sviluppano modelli di intelligenza artificiale, i dati fungono da elemento costitutivo principale per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico e consentono un processo decisionale informato. I fattori importanti da tenere a mente quando si raccolgono dati per l'IA adattiva sono la rilevanza per l'obiettivo del sistema, la diversità dei dati raccolti, i dati aggiornati, l'archiviazione e la privacy.
Passaggio 3: addestramento del modello
L'addestramento di un modello di machine learning su un set di dati per fare previsioni è noto come addestramento del modello. Questa fase vitale nell'implementazione dell'IA adattativa stabilisce le basi per il processo decisionale. I fattori essenziali da tenere in considerazione durante l'addestramento di un modello per l'IA adattiva sono la selezione dell'algoritmo, l'ottimizzazione degli iperparametri, la preparazione dei dati, la valutazione del modello e il miglioramento del modello.
Passaggio 4: analisi contestuale
L'analisi contestuale comporta l'esame del contesto attuale e l'utilizzo di tali informazioni per prendere decisioni ben informate, consentendo la reattività in tempo reale del sistema. Quando si esegue un'analisi contestuale per un sistema di intelligenza artificiale adattiva, i fattori più importanti sono le origini dati, la previsione del modello, l'elaborazione dei dati e il ciclo di feedback.
Passaggio 5: valutare e perfezionare il modello
Il processo di messa a punto di un modello di intelligenza artificiale include la modifica dei suoi parametri o dell'architettura per migliorarne le prestazioni, a seconda del tipo di modello specifico e del problema che intende risolvere. Le tecniche comunemente utilizzate per la messa a punto includono l'ottimizzazione degli iperparametri, l'architettura del modello, l'ingegneria delle caratteristiche, i metodi di ensemble e l'apprendimento del trasferimento.
Passaggio 6: distribuire il modello
Nel contesto dell'IA adattiva, l'implementazione di un modello si riferisce alla creazione di un modello accessibile e operativo in un ambiente di produzione o del mondo reale. Questo processo comprende generalmente i seguenti passaggi:
- Preparazione del modello: Ciò comporta la preparazione del modello per la produzione trasformandolo in un TensorFlow SavedModel o in uno script PyTorch.
- Configurazione dell'infrastruttura: l'infrastruttura richiesta è configurata per supportare la distribuzione del modello, inclusi ambienti cloud, server o dispositivi mobili.
- distribuzione: Il modello viene distribuito caricandolo su un server o in un ambiente cloud o installandolo su un dispositivo mobile.
- Gestione dei modelli: la gestione efficace del modello distribuito include il monitoraggio delle prestazioni, gli aggiornamenti necessari e la garanzia dell'accessibilità agli utenti.
- integrazione: il modello distribuito è integrato nel sistema generale collegandolo con altri componenti come interfacce utente, database o modelli aggiuntivi.
Passaggio 7: monitoraggio e miglioramento continui
Dopo l'implementazione, il monitoraggio e la manutenzione sono necessari per garantire il continuo corretto funzionamento e l'efficacia di un sistema di IA adattativo. Ciò comporta il monitoraggio delle prestazioni, il riaddestramento del modello, la raccolta e l'analisi dei dati, gli aggiornamenti del sistema e il feedback degli utenti.
Le migliori pratiche per implementare l'IA adattiva
- Capire il problema:
Acquisire una comprensione approfondita del problema in questione è fondamentale per l'addestramento efficace dei sistemi di IA adattivi. Questa comprensione aiuta a identificare informazioni rilevanti e dati di addestramento, selezionare algoritmi appropriati e stabilire metriche delle prestazioni per valutare l'efficacia del sistema. La definizione di obiettivi precisi per un sistema di intelligenza artificiale adattiva fissa un obiettivo specifico e migliora l'attenzione, ottimizzando l'allocazione delle risorse. La definizione di obiettivi SMART (specifici, misurabili, realizzabili, pertinenti e limitati nel tempo) consente la valutazione dei progressi e facilita gli adeguamenti necessari. - Raccogli dati di alta qualità:
L'acquisizione di dati di alta qualità è della massima importanza quando si cerca di costruire un solido sistema di intelligenza artificiale adattiva in grado di apprendere dai dati e fare previsioni accurate. Una qualità insufficiente nei dati di addestramento influisce negativamente sulla capacità del sistema di modellare il problema, portando a prestazioni non ottimali. Inoltre, la diversità all'interno dei dati di addestramento è fondamentale per consentire al sistema di apprendere da un'ampia gamma di esempi pur mantenendo la capacità di generalizzare a nuovi casi. Questo aspetto ha un significato particolare nei sistemi di intelligenza artificiale adattivi, che devono adattarsi ai cambiamenti in tempo reale all'interno del dominio del problema. Inoltre, garantire dati di addestramento diversificati consente al sistema di gestire efficacemente situazioni nuove e impreviste. - Seleziona l'algoritmo giusto:
Fare la giusta selezione dell'algoritmo gioca un ruolo chiave nel raggiungimento di risultati ottimali nell'IA adattiva. Sebbene algoritmi come l'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento online siano le scelte più adatte per i sistemi adattivi, la decisione dovrebbe essere adattata al problema specifico e al tipo di dati di addestramento coinvolti. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento online sono adatti per lo streaming di dati, mentre gli algoritmi di apprendimento per rinforzo eccellono negli scenari decisionali che richiedono una sequenza di decisioni prese nel tempo. - Monitoraggio delle prestazioni:
Il monitoraggio regolare delle prestazioni e l'utilizzo di metriche di apprendimento sono essenziali per valutare l'efficacia di un sistema di intelligenza artificiale adattiva, in particolare a causa della sua natura in tempo reale. Il monitoraggio consente di monitorare l'avanzamento del sistema verso i risultati desiderati, l'identificazione precoce di potenziali problemi e apportare le modifiche necessarie per migliorare le prestazioni. - Implementare un quadro di test e convalida efficace:
L'implementazione del giusto framework di test e convalida è fondamentale per garantire l'accuratezza e l'affidabilità di un sistema di intelligenza artificiale adattiva. È imperativo testare le prestazioni del sistema e identificare eventuali problemi o errori che potrebbero influire sull'accuratezza e l'affidabilità. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario utilizzare vari metodi di test, inclusi test di unità, integrazione e prestazioni.
Oltre a utilizzare diversi metodi di test, è importante utilizzare informazioni di test diverse che riflettano accuratamente lo spazio del problema. Ciò include casi normali ed estremi, nonché scenari imprevisti. Includendo dati di test diversi, gli sviluppatori possono testare le prestazioni del sistema in condizioni diverse e identificare opportunità di miglioramento.
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