AI ブラックボックス: それは何か、そしてどのように機能するか
簡単に言えば
AI ブラックボックスとは、アルゴリズム、学習データ、モデルから構成される機械学習など、ユーザーの知識がなくても動作するシステムです。
ブラック ボックスは、ソフトウェアをリバース エンジニアリングして悪用できる欠陥を発見するために使用でき、またソフトウェア テスターやハッカーが弱点を見つけるために使用できるため、ソフトウェア セキュリティにとって重要です。
多くの人にとって、「ブラックボックス」という用語は、考えられないことが起こった場合の死後検査に役立つ飛行機内の記録装置を指します。 他の人にとっては、それは小さな、最小限の設備の劇場です。 ただし、ブラック ボックスも人工知能にとって不可欠です。
AIブラックボックス ユーザーが知らないうちに動作するシステムです。 入力を与えて出力を取得することはできますが、システムのコードや出力の生成に使用されたロジックを調べることはできません。
機械学習 人工知能の主流のタイプです。 これは、アルゴリズムまたはアルゴリズムのセット、トレーニング データ、モデルで構成されます。
- アルゴリズムは一連の手順です。 トレーニング後、アルゴリズムは既知のパターンを認識できるようになります。
- トレーニング データ AI モデルのトレーニングに使用されるデータセットです。
- 機械学習アルゴリズムは本質的に、多数の例から学習して機械学習モデルを生成するように設計された手順です。 機械学習モデルは、作成されると人々が使用するものになります。
画像認識アルゴリズムをプログラムして画像の傾向を発見したり、トレーニング データで犬の写真を表現したりすることができます。 画像を入力として入力し、画像内のピクセルのセットが犬を表すように見えるかどうか、またその場所がどこにあるかどうかを出力として取得します。
機械学習アルゴリズムは公に知られているため、ブラック ボックスを隠すことはあまり効果的ではありません。 AI エンジニアは知的財産をブラック ボックスに隠すことが多いため、通常はモデルを XNUMX つにまとめます。 ソフトウェア開発者の別の方法 隠す データは、モデルのトレーニングに使用されるデータを不明瞭にすることによって行われます。言い換えれば、トレーニング データをブラック ボックスに入れることです。
ブラック ボックス アルゴリズムがどのように動作するかを理解するのは困難ですが、完全に白か黒かが決まるわけではありません。
ガラス ボックスは、アルゴリズム、トレーニング データ、モデルが公的にアクセスできるシステムを指しますが、ブラック ボックスは、アルゴリズム、トレーニング データ、モデルが隠蔽されているシステムを指します。 ブラック ボックスという用語は、研究者が AI システムのこれらの側面さえも黒であると説明するときによく使用されます。
特に機械学習アルゴリズムの仕組みについては知識が不足しています。 深層学習アルゴリズム、 関数。 研究者たちは、必ずしもガラスの箱ではないものの、人間がよりよく理解できるアルゴリズムを開発しています。
AI ブラックボックスはなぜ重要ですか?
ブラックボックスの機械学習アルゴリズムやモデルを信頼することが常に得策であるとは限りません。 銀行からのビジネスローンを受ける資格があるかどうかを判断する機械学習モデルによって断られたらどうなるでしょうか? 決定に対して異議を申し立てたり、状況を変えて次回融資を受ける可能性を高めるために知りたいと考えています。
ソフトウェアをブラック ボックスに保管すると、ハッカーによる検査が防止され、安全になると考えられてきました。 ただし、ハッカーは次のことを行うことができます。 リバースエンジニア ソフトウェア、つまり、ソフトウェアがどのように緊密に動作するかを研究し、悪用できる欠陥を発見します。 ブラック ボックスは、ソフトウェア システムのセキュリティにも重要な影響を及ぼします。
ソフトウェアテスターや善意のハッカーは、ソフトウェアのテストに使用されるガラス箱の中を覗いて弱点を見つけることができ、サイバー攻撃を減らすことができます。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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