التحقق البشري في الذكاء الاصطناعي المادي — ضمان السلامة والدقة والثقة في بيانات الروبوتات

في سباق نشر الروبوتات والطائرات بدون طيار والمركبات الذاتية القيادة، السرعة مهمة — لكن السلامة والثقة أهم. تصنيف كائن واحد بشكل خاطئ قد يؤدي إلى إخفاقات مكلفة أو حوادث تتعلق بالسلامة. لهذا السبب تلجأ شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة إلى التحقق البشري في الحلقة (HITL) لضمان تصرف نماذجهم بشكل موثوق في البيئات غير المنظمة.

عندما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات غير صحيحة أو متحيزة، يكون التأثير مضاعفًا:

• الكشفات الخاطئة في رؤية الروبوت.
• الكائنات المصنفة بشكل غير صحيح في التنقل عبر المركبات الذاتية.
• مخرجات دمج المستشعرات غير الصحيحة.
• تم تقليل متوسط ​​الوقت حتى حدوث العطل في العمليات الذاتية.

البيانات غير الدقيقة تؤدي إلى ذكاء اصطناعي غير دقيق — وذكاء اصطناعي غير دقيق قد يؤدي إلى نتائج خطيرة في العالم الحقيقي. لهذا السبب تضع Uber AI Solutions الإنسان في الحلقة في صميم إطار التحقق من صحة البيانات بدقة 98%.

يمكن أن يكون لتحيز الذكاء الاصطناعي آثار خطيرة على أرض الواقع — بدءًا من أنظمة التعرف على الوجوه التي تخطئ في تحديد هوية العاملين وصولاً إلى الروبوتات التي تعطي الأولوية لبعض الأشياء عن طريق الخطأ.

يساعد إطار عمل HITL من حلول الذكاء الاصطناعي في أوبر في اكتشاف هذا النوع من التحيز والقضاء عليه في وقت مبكر من خلال: