AI nie jest doskonała i może popełniać błędy. Trzeba mieć świadowmość, że wyniki generowane przez sztuczną inteligencje powinny być weryfikowane i oceniane zanim będzie można zacząć im ufać.  

Jakie są rodzaje błędów AI? 

Błędy AI można podzielić na trzy kategorie: 

• Błędy danych: są to błędy wynikające z nieprawidłowego lub niepełnego zbioru danych, na podstawie którego AI uczy się i podejmuje decyzje. Na przykład, jeśli model danych wykorzystywany przez AI zawiera dane nieaktualne lub nieodpowiednio oznaczone, AI może wygenerować rozczarowujące wyniki.  
• Błędy algorytmów: są to błędy wynikające z niedoskonałości lub ograniczeń algorytmów używanych przez AI do przetwarzania danych i rozwiązywania problemów. Na przykład, jeśli algorytm jest zbyt skomplikowany, niejasny lub został błednie dobrany dla rozwiązania danego problemu, może wykazać się niespójnością lub niedokładnością. 

• Błędy interakcji: są to błędy wynikające z nieodpowiedniej interakcji między AI a ludźmi lub innymi systemami. Na przykład, jeśli AI nie jest w stanie zrozumieć kontekstu, może dojść do “nieporozumień”. 

Jak unikać i naprawiać błędy AI? 

Aby unikać i naprawiać błędy AI, należy podjąć następujące kroki: 

• Zapewnić jakość i dopasowanie danych do celu w jakim chcemy używać sztucznej inteligencji: należy dbać o to, aby dane używane przez AI były reprezentatywne, aktualne, dokładne i odpowiednio oznaczone. Można tego dokonać poprzez wdrażanie ścisłej kontroli jakości na każdym etapie procesu budowy modelu danych i jego walidacji 
• Testować i oceniać algorytmy: należy sprawdzać i poprawiać algorytmy używane przez AI pod kątem ich poprawności. Można tego dokonać poprzez stosowanie różnych metod testowania i oceny, takich jak walidacja krzyżowa, eksperymenty kontrolowane, etc. 

• Poprawiać i monitorować interakcję: należy ulepszać i nadzorować interakcję między AI a ludźmi lub innymi systemami. Można tego dokonać poprzez zapewnienie jasnej i zrozumiałej komunikacji, dostosowanie do potrzeb i preferencji użytkowników oraz zapobieganie nadużyciom lub manipulacjom. 

AI może sama naprawiać swoje błędy w pewnym zakresie, jeśli jest zaprojektowana tak, aby uczyć się z własnych doświadczeń i dostosowywać się do zmieniających się warunków. Na przykład, AI może stosować techniki takie jak uczenie ze wzmocnieniem, uczenie aktywne lub uczenie transferowe, aby poprawiać swoją wydajność i unikać powtarzania błędów. 

Jednak AI nie jest w stanie naprawić wszystkich swoich błędów samodzielnie, ponieważ nie ma pełnej świadomości swoich ograniczeń i założeń. Dlatego AI potrzebuje nadzoru i pomocy ludzi, którzy mogą wykrywać i rozwiązywać problemy, które AI nie jest w stanie samodzielnie rozwiązać 

Dature jest aplikacją do zarządzania zapasami i zatowarowaniem, która wykorzystuje sztuczną inteligencję opartą m.in. o głębokie , rozmyte sieci neuronowe. Zapewnienie poprawności działania AI dostępnej w Dature Premium jest realizowane poprzez: 

• Umiejętny dobór danych zasilających model danych wykorzystywanych przez AI 

• Testowanie wielu hipotez (różnych zbiorów danych w modelu) 
• Ocenie jakościowej wyników na bazie porównawczego przeliczenia wielu róznych metod (np. “konkurujących” ze sobą sieci neuronowych) 
• Ocenie zmiennych niezależnych tzw. feature importance 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.