چگونه تست استاندارد باعث نوآوری هوش مصنوعی می شود

هوش مصنوعی (AI) صنایع را در مقیاس جهانی با انجام وظایف پیچیده ای که زمانی محفوظات هوش انسانی تلقی می شد، متحول می کند. از استفاده از SAT گرفته تا تشخیص دقیق تصاویر پزشکی، مدل‌های هوش مصنوعی عملکرد انسان را در معیارهای مختلف تقلید کرده‌اند و حتی از آنها پیشی گرفته‌اند.

معیارها اساساً آزمایش‌های استاندارد شده‌ای هستند که عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را در وظایف و اهداف خاص اندازه‌گیری می‌کنند و به شناسایی نقاط داده مرتبط و قابل اعتماد برای پیشرفت‌های مداوم هوش مصنوعی کمک می‌کنند. این معیارها با کمی کردن کارایی، بینش های ارزشمندی را به محققان و توسعه دهندگان ارائه می دهند. سرعت و دقت مدل های هوش مصنوعی، بنابراین به آنها اجازه می دهد تا مدل ها و الگوریتم ها را بهینه کنند. همانطور که سازمان‌ها از قدرت هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، این معیارها برای ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی و حجم کاری در پلت‌فرم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری بسیار مهم می‌شوند.

ظهور ابتکارات محک زدن هوش مصنوعی: یک تغییر پارادایم

مدل‌های هوش مصنوعی سیستم‌های پیچیده‌ای هستند که به توسعه، آزمایش و منابع گسترده نیاز دارند. معیارهای استاندارد شده برای این فرآیند ضروری هستند و یک چارچوب یکپارچه برای ارزیابی ارائه می دهند.

در سال‌های اخیر، چند شرکت ممتاز در پیاده‌سازی هوش مصنوعی پیشرفت کرده‌اند، در حالی که بسیاری دیگر هنوز در حال کشف، کاوش یا پیمایش مسیر عملیاتی‌سازی مؤثر هستند. شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، از تست‌های اختصاصی برای بازاریابی محصولات و خدمات خود به عنوان بهترین‌ها در تجارت استفاده کرده‌اند و ادعا می‌کنند که از رقبا پیشی گرفته‌اند. این رویکرد پراکنده منجر به ناسازگاری و انتقال دانش محدود در بین صنایع می شود.

مرتبط:استخراج کنندگان بیت کوین: ستون فقرات جدید مراکز داده هوش مصنوعی

چرا معیارهای استاندارد شده؟ اگرچه برخی استدلال می‌کنند که معیارها معمولاً نمی‌توانند توانایی‌ها و محدودیت‌های واقعی سیستم‌های هوش مصنوعی را به تصویر بکشند، معیار استانداردسازی بسیار مهم است. با ایجاد زمینه مشترک برای ارزیابی مدل های هوش مصنوعی، معیارها امکان ارزیابی منصفانه را فراهم می کنند عملکرد سیستم، در میان بخش‌ها، و تضمین می‌کند که مقایسه‌های بین پلت‌فرم‌ها و مدل‌ها نه تنها معنادار است، بلکه به طور دقیق قابلیت‌های عملکرد را منعکس می‌کند، و به تصمیم‌گیرندگان قدرت می‌دهد تا با اطمینان، نوآوری را هدایت کنند.

روش شناسی در پشت ایجاد معیارهای استاندارد شده

برای همگام شدن با آخرین پیشرفت‌ها و قابلیت‌های هوش مصنوعی، معیارها باید به طور مداوم ارزیابی، توسعه و تطبیق داده شوند تا از قدیمی شدن آنها و در معرض ارزیابی‌های متناقض جلوگیری شود.

طراحی و پیاده‌سازی معیارها برای سیستم‌های هوش مصنوعی یک فرآیند جامع است که شامل چندین مرحله حیاتی است. اولین مرحله طراحی معیار است، جایی که سازمان‌ها مدل هوش مصنوعی خاص، مجموعه داده‌های آن و شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI) را تعیین می‌کنند که با اهداف و عملکردهای آن همخوانی دارد. با ایجاد معیارهای مشخص، سازمان ها می توانند عملکرد هوش مصنوعی را به طور کمی و مداوم ارزیابی کنند. این به دنبال دارد جمع آوری داده ها، که در آن مجموعه داده های نماینده با کیفیت بالا باید برای پوشش سناریوهای مختلف و استفاده از موارد برای حذف سوگیری و بازتاب چالش های دنیای واقعی تنظیم شوند.

مرتبط:بازار هوش مصنوعی تا سال 2027 به نزدیک به 1 تریلیون دلار افزایش می یابد – Bain

در مرحله بعد، مرحله پیاده‌سازی شامل پیکربندی استراتژیک مدل‌های هوش مصنوعی در یک محیط تست استاندارد شده، برای ایجاد یک خط پایه برای ارزیابی عملکرد و معیار است. اعتبارسنجی و راستی‌آزمایی در مرحله بعدی قرار می‌گیرد، جایی که عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با معیارهای از پیش تعریف‌شده اندازه‌گیری می‌شود تا از صحت و قابلیت اطمینان نتایج اطمینان حاصل شود.

در نهایت، برای همگام شدن با فناوری‌های در حال تحول، معیارها به تکرار منظم نیاز دارند تا آخرین پیشرفت‌ها را یکپارچه کنند و ارتباط را حفظ کنند.

رونمایی از پیامدهای تکامل هوش مصنوعی برای استانداردهای محک

کنسرسیوم‌های صنعت فناوری اطلاعات مدت‌هاست که از معیارسنجی برای هدایت نوآوری استفاده می‌کنند. به طور قابل توجه، استانداردهای شرکت ارزیابی عملکرد استاندارد (SPEC) و استانداردهای شورای عملکرد پردازش تراکنش (TPC) معیارهای عملکرد رایانه و پایگاه داده را تعیین کرده اند که توسعه و مقیاس پذیری راه حل های فناوری را هدایت می کند.

مرتبط:گسترش هوش مصنوعی پرهیجان چین، مراکز داده را بیکار کرده است

یک مثال خوب از این است MLCommons، که هدف آن بهبود عملکرد مدل هوش مصنوعی با توسعه معیارهای استاندارد صنعتی است که از محدودیت های سنتی فراتر می رود. این تلاش توسط یک کنسرسیوم صنعتی گسترده، از جمله شرکت‌های پیشرو، استارت‌آپ‌ها، دانشگاهیان و سازمان‌های غیرانتفاعی انجام می‌شود که آینده نوآوری هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.

از طریق MLCommons، استراتژیست‌ها و تصمیم‌گیرندگان امروزی با فناوری، معیارهای زیادی در دسترس دارند که هر کدام هدف منحصر به فردی را ارائه می‌کنند و بینش‌های مهمی در مورد عملکرد، مقیاس‌پذیری و ایمنی فناوری‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

هموار کردن راه برای یک اکوسیستم محک مشترک

همکاری یک راه حل برای موفقیت در قلمرو پویا هوش مصنوعی است. از آنجایی که سازمان‌ها از قدرت تحول‌آفرین هوش مصنوعی استقبال می‌کنند، اکوسیستم محک‌گذاری مشترک بر یک تغییر پارادایم در نحوه اندازه‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد هوش مصنوعی تاکید می‌کند. با ادغام منابع، تخصص و دیدگاه ها، رهبران صنعت به نوآوری دامن می زنند و آینده ای را شکل می دهند که در آن هوش مصنوعی استانداردهای جدیدی از برتری و نبوغ را تعیین می کند.

با تقویت یک اکوسیستم مشترک، ابتکارات صنعتی راه را برای دانش مشترک، بینش و بهترین شیوه ها هموار می کند. این تبادل اطلاعات به عنوان کاتالیزور برای پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی عمل می کند و به شناسایی زمینه های جدید برای بهبود کمک می کند. همچنین تضمین می کند که سهامداران صنعت به طور جمعی در تعیین معیارهای جدید و بالا بردن سطح ارزیابی عملکرد هوش مصنوعی مشارکت می کنند.

علاوه بر این، این معیارهای استاندارد شده و رفتارهای مشترک به کاربران نهایی کمک می‌کنند تا سرعت نوآوری، بهینه‌سازی منابع، ثبات و قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی را تسریع کنند. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، معیارهای استاندارد شده و اکوسیستم های محک زدن مشارکتی اهمیت فزاینده ای پیدا می کنند و صنایع را تغییر می دهند و احتمالات را برای آینده بازتعریف می کنند.

Amit Sanyal مدیر ارشد بازاریابی محصول مرکز داده در Juniper Networks است.