Kunstmatige Onvolmaaktheid: Wat is het en hoe onderscheid je het van menselijke falen?

Introductie

Kunstmatige onvolmaaktheid is een concept dat vaak ter discussie komt in de gesprekken over de toepassing van AI-technologieën. Het belangrijkste van dit concept is dat de machines zijn ontworpen zonder dat er rekening wordt gehouden met onverwachte situaties die kunnen optreden, of misstappen die gebruikers kunnen maken. Deze ‘onvolmaaktheid’ is dus ingebouwd in het systeem, waardoor gebruikers hun verwachtingen en need-to-knows van vooraf aan te passen.

Kunstmatige onvolmaaktheid is een belangrijk onderwerp, omdat het de gebruiker een goed inzicht geeft in het doel en de mogelijkheden van AI-systemen, alsook het potentiële gevaar van het gebruik van AI-technologieën. In deze blog zullen we dieper ingaan op het concept van kunstmatige onvolmaaktheid en hoe het te onderscheiden van menselijke falen.

Kunstmatige Onvolmaaktheid: Wat is het?

Kort gezegd is kunstmatige onvolmaaktheid een ononderbroken spreiding van fouten die optreedt in een AI-systeem. AI-systemen verwerken data en proberen taken uit te voeren met behulp van verschillende algoritmen. Deze algoritmen kunnen echter fouten in de verwerking of uitvoering van taken maken door de fouten die verspreid zijn in de verzamelde data of door verkeerde interpretatie van de gegevens.

Voorbeelden van typerende AI-onvolmaaktheid zijn:

• Fouten als gevolg van inadequate input (foutieve informatie of relevante gegevens) of verkeerde interpretatie van de inputgegevens;
• Ecologische onvolmaaktheid die ontstaat wanneer AI-technologieën in een reëel en dynamisch omgeving worden gebruikt;
• Oorzaken van onvolmaaktheid die kunnen optreden bij het gebruik van bepaalde algoritmes, zoals bijvoorbeeld confusion bias (het vervuilen van resultaten door verkeerde interpretatie) en optimization bias (het verkeerd interpreteren van resultaten als gevolg van slecht ontwerp of slechte implementatie).

Hoe onderscheid je kunstmatige onvolmaaktheid van menselijke falen?

Kunstmatige onvolmaaktheid is een uniek concept omdat het invers kan werken; het identificeren van onvolmaaktheid in AI-systemen maakt soms menselijke fouten minder kenbaar. Daarom is het belangrijk om een manier te hebben om de twee verschillende concepten te onderscheiden.

De twee voornaamste criteria om kunstmatige onvolmaaktheid te onderscheiden van menselijke falen, zijn reproducibility of te reproduceren en externalizability or te externaliseren. Reproducibility is een aanpak die kunnen worden gebruikt om herhaalde resultaten te produceren, waarbij dezelfde kenmerken van de data, het model of de algoritmes gehandhaafd zijn gedurende het hele proces. Externalizability is een aanpak waarbij de resultaten van de AI-systemen buiten de oorspronkelijke kenmerken van de data en algoritmes geïmplementeerd zouden moeten worden.

Hoe kan AI-onvolmaaktheid worden aangepakt?

Er zijn verschillende manieren waarop AI-systemen gereinigd kunnen worden, en de kunstmatige onvolmaaktheid kan worden verminderd. Een van de belangrijkste manieren is het verminderen van laadtijden en het verbeteren van de algoritme-efficiëntie door verschillende technologieën te gebruiken zoals; machine learning, deep learning, computer vision, natural language processing, enzovoort.

Een andere manier waarop iemand kunstmatige onvolmaaktheid aan zou kunnen pakken, is door de toepassing van een resultaatgericht system engineering framework. Door een dergelijke aanpak toe te passen en systematisch feedback te verzamelen, kan het AI-systeem geoptimaliseerd worden om beter te reageren op veranderende omstandigheden.

Hoe kan kunstmatige onvolmaaktheid worden gemitigeerd?

Er zijn verschillende manieren waarop kunstmatige onvolmaaktheid gemitigeerd of verminderd kan worden.

Ten eerste kan de kunstmatige onvolmaaktheid worden verminderd door het gebruik van andere algoritmen. AI-systemen kunnen ‘assembele’ of andere programmortalen gebruiken, zoals hierboven beschreven, om een betere toepassing van AI-systemen te garanderen.

Ten tweede kan kunstmatige onvolmaaktheid worden gemitigeerd door het verhogen van data-integriteit door middel van procescontrole en -validatie. Door de kwaliteit van de verzamelde data te controleren en constant te valideren, kunnen de AI-systemen betere en meer accurate antwoorden genereren.

Ten derde kan de kunstmatige onvolmaaktheid worden beperkt door middel van betere feedbackcollectie of een specifieke feedbackframework. Door een dergelijk systeem kan men feedback krijgen van gebruikers over de prestaties en daarmee de AI-systemen verbeteren.

Conclusie

Kunstmatige onvolmaaktheid is een belangrijk onderwerp, dat vaak ter discussie gestaan als het gaat om het gebruik van AI-technologieën. Het is belangrijk om te weten hoe kunstmatige onvolmaaktheid verschilt van menselijke fouten, omdat dit helpt bij het begrijpen van AI-systemen en hun toepassingen. Ook kunnen er verschillende manieren worden gebruikt om te proberen kunstmatige onvolmaaktheid te verminderen, of om het effect ervan te mitigeren.