AI Black Box: מה זה ואיך זה עובד
בקיצור
קופסאות שחורות של AI הן מערכות הפועלות ללא ידע של המשתמש, כמו למידת מכונה, המורכבת מאלגוריתם, נתוני אימון ומודל.
קופסאות שחורות חשובות לאבטחת תוכנה, מכיוון שהן יכולות לשמש להנדסת תוכנה לאחור ולגלות פגמים לניצול, ויכולות לשמש בודקי תוכנה והאקרים כדי למצוא חולשות.
עבור רבים, המונח "קופסה שחורה" מתייחס למכשירי הקלטה במטוסים שהם בעלי ערך עבור בדיקות שלאחר המוות אם הבלתי מתקבל על הדעת קורה. עבור אחרים, זהו תיאטרון קטן, מרוהט במינימום. עם זאת, קופסאות שחורות חיוניות גם לבינה מלאכותית.
קופסאות שחורות בינה מלאכותית הן מערכות הפועלות ללא ידיעת המשתמש. אתה יכול להזין אותם בקלט ולקבל פלט, אבל אתה לא יכול לבחון את הקוד של המערכת או את ההיגיון המשמש ליצירת הפלט.
למידת מכונה הוא הסוג הדומיננטי של בינה מלאכותית. הוא כולל אלגוריתם או קבוצה של אלגוריתמים, נתוני אימון ומודל.
- אלגוריתם הוא רצף של הליכים. לאחר הכשרה, אלגוריתם מסוגל לזהות דפוסים ידועים.
- האימון נתונים הוא מערך הנתונים המשמש לאימון מודל הבינה המלאכותית.
- אלגוריתם למידת מכונה הוא, במהותו, הליך שנועד ללמוד ממספר רב של דוגמאות ולייצר מודל למידת מכונה. מודל למידת מכונה הוא מה שאנשים משתמשים ברגע שהוא נוצר.
ניתן לתכנת אלגוריתם לזיהוי תמונה כדי לגלות מגמות תמונה, ונתוני אימון יכולים לייצג תמונות של כלבים. היית מאכיל אותו בתמונה כקלט ומקבל אותו כפלט אם והיכן בתמונה מופיעה סט של פיקסלים המייצגים כלב.
מאחר שאלגוריתמים של למידת מכונה ידועים בציבור, הסתרת קופסאות שחורות פחות יעילה. מכיוון שמהנדסי בינה מלאכותית מסתירים לעתים קרובות את הקניין הרוחני שלהם בקופסאות שחורות, הם בדרך כלל שמים את הדגם באחת. דרך אחרת מפתחי תוכנה לְהַסתִיר הנתונים הם על ידי טשטוש הנתונים המשמשים לאימון המודל - במילים אחרות, הכנסת נתוני האימון בקופסה שחורה.
קשה להבין כיצד פועלים אלגוריתמי הקופסה השחורה, אבל זה לא ממש שחור ולבן.
קופסת זכוכית מתייחסת למערכת שהאלגוריתמים, נתוני האימון והמודלים שלה נגישים לציבור, בעוד קופסה שחורה מתייחסת למערכת שהאלגוריתמים, נתוני האימון והמודלים שלה מוסתרים. המונח קופסה שחורה משמש לעתים קרובות כאשר חוקרים מתארים אפילו היבטים אלה של מערכת בינה מלאכותית כשחורה.
יש מחסור בידע על האופן שבו אלגוריתמים של למידת מכונה, במיוחד אלגוריתמי למידה עמוקים, פונקציה. חוקרים מפתחים אלגוריתמים שאמנם לא בהכרח קופסאות זכוכית, אך ניתן להבין טוב יותר לבני אדם.
מדוע AI Black Boxes חשובות?
זה לא תמיד רעיון טוב לסמוך על אלגוריתמים ומודלים של למידת מכונה של קופסה שחורה. מה אם מודל למידת מכונה שקובע אם אתה זכאי להלוואה עסקית מבנק ידחה אותך? תרצה לדעת כדי שתוכל לערער טוב יותר על ההחלטה או לשנות את מצבך כדי להגדיל את הסיכויים שלך לקבל הלוואה בפעם הבאה.
שמירת תוכנה בקופסה שחורה נחשבה למנוע מהאקרים לבחון אותה, ולכן, להפוך אותה לאבטחת. עם זאת, האקרים יכולים מהנדס הפוך תוכנה - כלומר, למד כיצד תוכנה עובדת מקרוב - וגלו פגמים לניצול. לקופסאות שחורות יש גם השלכות חשובות על אבטחת מערכת התוכנה.
בודקי תוכנה והאקרים בעלי כוונות טובות יכולים להסתכל בתוך קופסת זכוכית המשמשת לבדיקת תוכנה כדי למצוא חולשות, ובכך לצמצם את התקפות הסייבר.
קרא עוד מאמרים קשורים:
- NFT קופסאות מסתוריות: מה הן ואיפה לקנות
- 15+ קורסי AI הטובים ביותר ללמוד בשנת 2023: בחינם ובתשלום
- 15 למעלה GPT-4 ו GPT-3 צ'טבוטים: דבר עם AI, שאל שאלות
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
