Intelligenza Artificiale Probabilistica che Sa Quanto Bene Sta Funzionando.

Probabilistic Artificial Intelligence that Knows How Well it's Working.

SMCP3 rende possibile utilizzare modi più intelligenti per indovinare spiegazioni probabili dei dati, per aggiornare quelle spiegazioni proposte alla luce di nuove informazioni e per stimare la qualità di queste spiegazioni in modi sofisticati. ¶ Credito: Olivier Le Moal/iStock

Ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e dell’Università della California, Berkeley hanno sviluppato una tecnica per produrre algoritmi di inferenza di intelligenza artificiale (AI) che possono generare spiegazioni per i dati e calcolarne l’accuratezza.

Il metodo sequenziale Monte Carlo con proposte di programma probabilistiche (SMCP3) consente a qualsiasi programma probabilistico di indovinare in modo intelligente spiegazioni dei dati.

I ricercatori hanno dimostrato la capacità di SMCP3 di migliorare l’accuratezza dei sistemi AI per il tracciamento di oggetti tridimensionali e l’analisi dei dati, e di migliorare l’accuratezza delle stime degli algoritmi sulla qualità dei dati stessi.

George Matheos del MIT ha dichiarato: “Con SMCP3, penso che sarà possibile utilizzare molti di questi algoritmi intelligenti ma difficili da fidarsi per costruire algoritmi calibrati sull’incertezza”. Da MIT News Visualizza l’articolo completo

Copyright degli abstract © 2023 SmithBucklin, Washington, DC, USA

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