改进自动驾驶汽车的人工智能信心测量

发布时间：2024-05-14 16:40:42 栏目：精选百科

导读 巴伊兰大学的一项新研究解决了一个基本问题，在人工智能 (AI) 领域取得了里程碑式的进展：深度学习架构能否在保持总体平均置信度的同时，...

巴伊兰大学的一项新研究解决了一个基本问题，在人工智能 (AI) 领域取得了里程碑式的进展：深度学习架构能否在保持总体平均置信度的同时，对大部分输入实现远高于平均水平的置信度?



该研究的结果对这个问题给出了明确的“是”，标志着人工智能辨别和响应分类任务中不同置信度水平的能力的重大飞跃。通过利用对深层架构置信度的洞察，研究团队为从自动驾驶汽车到医疗保健等实际应用开辟了新途径。

这项研究由巴伊兰大学物理系和贡达(Goldschmied)多学科大脑研究中心的 Ido Kanter 教授领导的研究小组今天发表在《Physica A》上。

本科生埃拉·科雷什 (Ella Koresh) 是这项研究的贡献者，她强调了这项工作的实际意义。 “了解人工智能系统的置信水平使我们能够开发优先考虑安全性和可靠性的应用程序，”她解释道。 “例如，在自动驾驶汽车的背景下，当识别路标的置信度极高时，系统可以自主做出决策。然而，在置信度较低的情况下，系统会提示人工干预，确保谨慎和知情。决策。”

提高人工智能系统的置信水平对各个领域都有深远的影响，从基于人工智能的写作和图像分类到医疗保健和自动驾驶汽车的关键决策过程。通过使人工智能系统在面临不确定性时能够做出更细致、更可靠的决策，这项研究为人工智能性能和安全性设立了新标准。