AI Black Box: คืออะไรและทำงานอย่างไร
ในบทสรุป
กล่องดำ AI เป็นระบบที่ทำงานโดยปราศจากความรู้ของผู้ใช้ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งประกอบด้วยอัลกอริทึม ข้อมูลการฝึกอบรม และแบบจำลอง
กล่องดำมีความสำคัญต่อการรักษาความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ เนื่องจากสามารถใช้ทำวิศวกรรมย้อนกลับซอฟต์แวร์และค้นหาข้อบกพร่องเพื่อใช้ประโยชน์ และสามารถใช้โดยผู้ทดสอบซอฟต์แวร์และแฮ็กเกอร์เพื่อค้นหาจุดอ่อน
สำหรับหลาย ๆ คน คำว่า "กล่องดำ" หมายถึงอุปกรณ์บันทึกภาพในเครื่องบินซึ่งมีค่าสำหรับการตรวจชันสูตรพลิกศพหากเกิดเรื่องไม่คาดฝันขึ้น สำหรับคนอื่น ๆ มันเป็นโรงละครขนาดเล็กที่ตกแต่งน้อย อย่างไรก็ตาม กล่องดำก็มีความสำคัญต่อปัญญาประดิษฐ์เช่นกัน
กล่องดำเอไอ เป็นระบบที่ทำงานโดยปราศจากความรู้ของผู้ใช้ คุณสามารถป้อนอินพุตและรับเอาต์พุตได้ แต่คุณไม่สามารถตรวจสอบรหัสของระบบหรือตรรกะที่ใช้สร้างเอาต์พุตได้
การเรียนรู้เครื่อง เป็นประเภทปัญญาประดิษฐ์ที่โดดเด่น ประกอบด้วยอัลกอริทึมหรือชุดของอัลกอริทึม ข้อมูลการฝึก และแบบจำลอง
- อัลกอริทึมคือลำดับขั้นตอน หลังจากได้รับการฝึกฝนแล้ว อัลกอริทึมจะสามารถจดจำรูปแบบที่รู้จักได้
- การฝึกอบรม ข้อมูล เป็นชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับฝึกโมเดล AI
- โดยพื้นฐานแล้วอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องคือขั้นตอนที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้จากตัวอย่างจำนวนมากและสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคือสิ่งที่ผู้คนใช้เมื่อสร้างขึ้นแล้ว
อัลกอริธึมการจดจำภาพสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อค้นหาแนวโน้มของภาพ และข้อมูลการฝึกสามารถแสดงภาพถ่ายของสุนัขได้ คุณจะป้อนรูปภาพเป็นอินพุตและรับเป็นเอาต์พุตไม่ว่าภาพชุดพิกเซลจะดูเหมือนสุนัขหรือไม่และที่ใด
เนื่องจากอัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นที่รู้จักกันทั่วไป การซ่อนกล่องดำจึงมีประสิทธิภาพน้อยกว่า เนื่องจากวิศวกร AI มักปกปิดทรัพย์สินทางปัญญาของตนไว้ในกล่องดำ พวกเขาจึงมักใส่โมเดลไว้ในกล่องเดียว นักพัฒนาซอฟต์แวร์อีกวิธีหนึ่ง ปกปิด ข้อมูลคือการปิดบังข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล กล่าวคือ ใส่ข้อมูลการฝึกในกล่องดำ
เป็นการยากที่จะเข้าใจว่าอัลกอริทึมของกล่องดำทำงานอย่างไร แต่นั่นก็ไม่ใช่ขาวดำซะทีเดียว
กล่องแก้วหมายถึงระบบที่มีอัลกอริทึม ข้อมูลการฝึกอบรม และแบบจำลองที่สาธารณชนสามารถเข้าถึงได้ ในขณะที่กล่องดำหมายถึงระบบที่ปกปิดอัลกอริทึม ข้อมูลการฝึกอบรม และแบบจำลอง คำว่ากล่องดำมักถูกใช้เมื่อนักวิจัยอธิบายลักษณะเหล่านี้ของระบบ AI ว่าเป็นสีดำ
มีความขาดแคลนเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้อัลกอริทึมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง อัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก, การทำงาน. นักวิจัยกำลังพัฒนาอัลกอริธึมที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้ดีขึ้น แม้ว่าไม่จำเป็นต้องใช้กล่องแก้ว
เหตุใด AI Black Boxes จึงมีความสำคัญ
ไม่ควรเชื่อถืออัลกอริทึมและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของกล่องดำเสมอไป จะเกิดอะไรขึ้นหากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดว่าคุณมีสิทธิ์ขอสินเชื่อธุรกิจจากธนาคารหรือไม่ คุณต้องการทราบเพื่อให้คุณสามารถอุทธรณ์คำตัดสินได้ดีขึ้นหรือเปลี่ยนแปลงสถานการณ์ของคุณเพื่อเพิ่มโอกาสในการได้รับเงินกู้ในครั้งต่อไป
การเก็บซอฟต์แวร์ไว้ในกล่องดำถือเป็นการป้องกันไม่ให้แฮ็กเกอร์ตรวจสอบและทำให้ปลอดภัย อย่างไรก็ตาม แฮกเกอร์สามารถ วิศวกรย้อนกลับ ซอฟต์แวร์ – นั่นคือศึกษาวิธีการทำงานของซอฟต์แวร์ชิ้นหนึ่งอย่างใกล้ชิด – และค้นหาข้อบกพร่องเพื่อใช้ประโยชน์ กล่องดำยังมีความสำคัญต่อความปลอดภัยของระบบซอฟต์แวร์อีกด้วย
เป็นไปได้ที่ผู้ทดสอบซอฟต์แวร์และแฮ็กเกอร์ที่มีเจตนาดีจะมองเข้าไปในกล่องกระจกที่ใช้ทดสอบซอฟต์แวร์เพื่อหาจุดอ่อน ซึ่งจะเป็นการลดการโจมตีทางไซเบอร์
อ่านบทความที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติม:
- NFT กล่องลึกลับ: พวกเขาคืออะไรและซื้อได้ที่ไหน
- 15+ หลักสูตร AI ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ในปี 2023 ฟรีและมีค่าใช้จ่าย
- สูงสุด 15 GPT-4 และ GPT-3 Chatbots: พูดคุยกับ AI ถามคำถาม
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
