AI Qara Qutu: Bu nədir və necə işləyir
Qısaca
AI qara qutuları, alqoritm, təlim məlumatı və modeldən ibarət maşın öyrənməsi kimi istifadəçi məlumatı olmadan işləyən sistemlərdir.
Qara qutular proqram təminatının təhlükəsizliyi üçün vacibdir, çünki onlar proqram təminatını tərsinə çevirmək və istismar etmək üçün qüsurları aşkar etmək üçün istifadə edilə bilər və proqram testçiləri və hakerlər tərəfindən zəif cəhətləri tapmaq üçün istifadə edilə bilər.
Çoxları üçün “qara qutu” termini ağlasığmaz bir hadisə baş verərsə, postmortem müayinələr üçün dəyərli olan təyyarələrdəki qeyd cihazlarına aiddir. Digərləri üçün bu, kiçik, minimal mebelli bir teatrdır. Bununla belə, qara qutular da süni intellekt üçün həyati əhəmiyyət kəsb edir.
AI qara qutuları istifadəçi məlumatı olmadan işləyən sistemlərdir. Siz onları girişlə təmin edə və çıxış əldə edə bilərsiniz, lakin sistemin kodunu və ya çıxışı yaratmaq üçün istifadə olunan məntiqi yoxlaya bilməzsiniz.
Maşın öyrənmək süni intellektin dominant növüdür. O, bir alqoritm və ya bir sıra alqoritmlər, təlim məlumatları və modeldən ibarətdir.
- Alqoritm prosedurlar ardıcıllığıdır. Təlimdən sonra alqoritm məlum nümunələri tanıya bilir.
- Təlim məlumat AI modelini öyrətmək üçün istifadə olunan məlumat dəstidir.
- Maşın öyrənmə alqoritmi, mahiyyət etibarilə, çoxlu sayda nümunələrdən öyrənmək və maşın öyrənmə modelini yaratmaq üçün nəzərdə tutulmuş prosedurdur. Maşın öyrənmə modeli yaradıldıqdan sonra insanların istifadə etdiyi modeldir.
Təsvirin tanınması alqoritmi görüntü meyllərini aşkar etmək üçün proqramlaşdırıla bilər və təlim məlumatları itlərin fotoşəkillərini təmsil edə bilər. Siz onu giriş kimi bir görüntü ilə qidalandırar və görüntünün hansı nöqtədə bir pixel dəstinin iti təmsil etdiyinə görə çıxış kimi əldə edərdiniz.
Maşın öyrənmə alqoritmləri ictimaiyyətə məlum olduğundan, qara qutuları gizlətmək daha az effektivdir. Süni intellekt mühəndisləri tez-tez öz əqli mülkiyyətlərini qara qutularda gizlətdikləri üçün modeli adətən bir qutuya qoyurlar. Proqram tərtibatçılarının başqa bir yolu gizlətmək data modeli öyrətmək üçün istifadə olunan məlumatları gizlətməkdən ibarətdir - başqa sözlə, təlim məlumatlarını qara qutuya qoymaq.
Qara qutu alqoritmlərinin necə işlədiyini başa düşmək çətindir, lakin bu, tamamilə qara və ağ deyil.
Şüşə qutu alqoritmləri, təlim məlumatları və modelləri ictimaiyyət üçün açıq olan sistemə, qara qutu isə alqoritmləri, təlim məlumatları və modelləri gizlədilən sistemə aiddir. Tədqiqatçılar süni intellekt sisteminin hətta bu aspektlərini qara kimi təsvir etdikdə qara qutu termini tez-tez istifadə olunur.
Xüsusilə maşın öyrənmə alqoritmləri haqqında məlumat çatışmazlığı var dərin öyrənmə alqoritmləri, funksiyası. Tədqiqatçılar alqoritmlər hazırlayırlar ki, onlar mütləq şüşə qutular olmasa da, insanlar tərəfindən daha yaxşı başa düşülə bilər.
AI qara qutuları niyə vacibdir?
Qara qutu maşın öyrənmə alqoritmlərinə və modellərinə etibar etmək həmişə yaxşı fikir deyil. Bankdan biznes kreditinə uyğun olub-olmadığınızı müəyyən edən maşın öyrənmə modeli sizi rədd etsə nə olacaq? Növbəti dəfə kredit almaq şansınızı artırmaq üçün qərardan daha yaxşı şikayət edə və ya vəziyyətinizi dəyişdirə bilmək üçün bilmək istərdiniz.
Proqram təminatının qara qutuda saxlanmasının hakerlərin onu tədqiq etmələrinin qarşısını alacağı və deməli, onun təhlükəsizliyini təmin etdiyi düşünülür. Bununla belə, hakerlər edə bilərlər tərs mühəndis proqram təminatı – yəni bir proqram parçasının necə işlədiyini öyrənin – və istifadə etmək üçün qüsurları kəşf edin. Qara qutuların proqram təminatı sisteminin təhlükəsizliyinə də mühüm təsiri var.
Proqram testçiləri və yaxşı niyyətli hakerlər zəif tərəfləri tapmaq üçün proqram təminatını sınaqdan keçirmək üçün istifadə edilən şüşə qutunun içərisinə baxa və beləliklə kiberhücumları azalda bilər.
Daha çox əlaqəli məqaləni oxuyun:
- NFT Sirr qutuları: onlar nədir və haradan alınır
- 15-cü ildə öyrənmək üçün 2023+ ən yaxşı AI kursları: Pulsuz və Ödənişli
- Top 15 GPT-4 və GPT-3 Chatbotlar: AI ilə danışın, suallar verin
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
