ما هو "بوكا يوكي" في عالم الذكاء الاصطناعي

من بين أشياء أخرى كثيرة، يوفر لنا الذكاء الاصطناعي فرصًا للتعلم. يمكننا تعلم أشياء جديدة أو اكتشاف المفاهيم والمنهجيات وأجزاء العلم التي كانت موجودة منذ بعض الوقت. هذه واحدة من تلك الفرص التي تُعرض علينا.

Poka Yoke في الذكاء الاصطناعي - سلامة البيانات و الجودة

Poka Yoke هو مصطلح ياباني يعني "منع الأخطاء". نشأت لأول مرة من مبادئ التصنيع الرشيق التي قدمها شيجيو شينغو من شركة تويوتا. هذا المفهوم، الذي كان موجودًا منذ الستينيات، يتضمن إنشاء الأنظمة التي تمنع حدوث الأخطاء أو تصححها فورًا إذا ظهرت.

على الرغم من تطبيقها تقليديًا في التصنيع، إلا أن مبادئ Poka Yoke يمكن أن تفيد بشكل عميق العديد من مجالات الحياة البشرية. الذي نتعامل معه الآن هو عالم الذكاء الاصطناعي المتنامي باستمرار (الذكاء الاصطناعي). في هذا العالم الرقمي، يمكن أن تكون مخاطر الأخطاء أعلى بشكل كبير.

كما نعلم جميعًا، يتم دمج الأنظمة الذكية بشكل متزايد في مختلف القطاعات يوميًا. يمتد هذا إلى أي مكان من الرعاية الصحية والتمويل إلى خدمة العملاء والنقل. مع هذا التبني المتنوع بشكل كبير، تتسع احتمالية حدوث أخطاء أيضًا، ويمكن أن تؤدي إلى عواقب ذات صلة. يمكن أن تشمل هذه تغييرات في التوظيف، ومخاطر السلامة، ومعضلات أخلاقية، وخسائر مالية.

كما قد تكون قد خمنت الآن، فإن دمج Poka Yoke في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا في تقليل أو تخفيف هذه المخاطر، من خلال التأكد من أن الأنظمة آمنة وموثوقة وفي النهاية أخلاقية.

تطوير خوارزميات قوية وآمنة

يظهر تطبيق أساسي (ومثال صالح) لبوكاي أوكي في الذكاء الاصطناعي أثناء مراحل جمع البيانات والمعالجة المسبقة. حقيقة من الحياة الرقمية: الأنظمة الذكية جيدة بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها. من خلال تنفيذ آليات Poka Yoke، يمكن للمطورون القيام بعمل أفضل بكثير في ضمان الجودة وسلامة البيانات.

على سبيل المثال، يمكن لفحوصات التحقق التلقائي من صحة البيانات الإبلاغ عن القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة التي يمكن أن تعيق عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تمنع هذه الفحوصات إدخال مجموعات بيانات متحيزة أو غير مكتملة، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى قرارات ذكاء اصطناعي غير دقيقة أو غير عادلة. يجب تجنب هذا بأي ثمن. في مجال تصميم الخوارزميات، يمكن أن تضمن مبادئ Poka Yoke المتانة والسلامة.

يمكن أن يؤدي تنفيذ تدابير التكرار وأمان الفشل في الخوارزميات إلى منع الإخفاقات الكارثية. على سبيل المثال، في المركبات الذاتية القيادة، تقوم العديد من المستشعرات و الأنظمة الاحتياطية بالتحقق المتبادل من البيانات للتأكد من أن قرارات الملاحة للمركبة دقيقة وآمنة في الغالب. إذا فشل أحد المستشعرات أو قدم بيانات غير متسقة، فيمكن للنظام الاعتماد على مصادر أخرى لمنع الحوادث. هناك دائمًا فحص احتياطي لأحدث فحص. كل ذلك يتم في ميلي ثانية. إذا تم إدخالها بشكل صحيح في التكنولوجيا المعنية، فمن الصعب التغلب على هذه الآليات.

نماذج الذكاء الاصطناعي مع تحسين القابلية للتفسير والشفافية

علاوة على ذلك، يمكن تطبيق مفهوم Poka Yoke على مجالات أخرى من الأنظمة الذكاء الاصطناعي. كما أنها قادرة على تعزيز قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج الميزات التفسيرية، يمكن للأنظمة الذكاء الاصطناعي تقديم رؤى واضحة ومفهومة حول عمليات اتخاذ القرار الخاصة بها. يعمل هذا كحماية ضد النتائج غير المتوقعة أو الخاطئة، لأنه يسمح للمستخدمين بتحديد المشكلات المحتملة وتصحيحها بسرعة.على سبيل المثال، في الذكاء الاصطناعي للتشخيص الطبي، يمكن أن يساعد توفير أساس منطقي معقول لكل توصية المتخصصين في الرعاية الصحية على التحقق من مخرجات النظام والثقة بها. هذا يساعد في بناء تعاون أكثر أمانًا بين العمل الطبي البشري والذكاء الاصطناعي.

يستفيد تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أيضًا من استراتيجيات Poka Yoke. من الممكن الآن تضمين أطر كشف التحيز والتخفيف منه في الأنظمة الذكاء الاصطناعي لضمان العدالة والإنصاف. تقوم هذه الأطر بمراقبة وتقييم قرارات الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر، مما يسمح لها بالإبلاغ عن أي نتيجة متحيزة لإجراء التعديل الفوري. هذه الآليات ذات صلة في الغالب بتطبيقات مثل عمليات الإعداد أو الموافقات على القروض، حيث يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي المتحيز أن يديم التمييز في النهاية.

تحسين نظام الذكاء الاصطناعي من خلال تفاعل المستخدم والتغذية الراجعة

يمكن أيضًا تطبيق Poka Yoke في الذكاء الاصطناعي على تفاعل المستخدم والتغذية الراجعة. واجهات سهلة الاستخدام قادرة على إرشاد المستخدمون خلال الاستخدام الصحيح وتقديم رسائل خطأ واضحة يمكن أن تمنع سوء الاستخدام، وبالتالي، تحسن ثقة المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمون الإبلاغ عن المشكلات أو اقتراح تحسينات من خلال حلقات التغذية الراجعة. تساعد هذه المساهمات في تحسين الأنظمة الذكية على طول الطريق.

عند قراءة ما سبق، من الواضح أنه من ناحية، يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور ويصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. من ناحية أخرى، نعلم أن إضافة Poka Yoke إلى الأنظمة AI يمكن أن يساعدنا في استغلال إمكاناتها، وفي نفس الوقت نقلل من المخاطر ونزيد من الثقة. لا يُنصح أبدًا بالغوص في مياه تقنية غير معروفة (أو أي نوع آخر في هذا الشأن)، دون المعرفة والمعدات المناسبة. يعد Poka Yoke مكونًا حيويًا في حزام الأدوات الخاص بنا أثناء العمل مع الذكاء الاصطناعي. استمتع بالمزايا.