Návrh AI rozhodovacích agentov pomocou DMN a strojového učenia

V dnešnej dobe, kedy sa umelá inteligencia stáva čoraz dôležitejšou súčasťou nášho života, je nevyhnutné zabezpečiť, aby rozhodnutia, ktoré AI systémy robia, boli spoľahlivé, transparentné a zodpovedné. V tomto videu od IBM Technology sa dozvedáme o novom prístupe k návrhu AI rozhodovacích agentov, ktorý kombinuje silu obchodných pravidiel, platformy na rozhodovanie a strojového učenia. Hlavným pilierom tohto prístupu je Decision Model and Notation (DMN), štandardizovaný jazyk na vytváranie vizuálnych modelov rozhodovania. Poďme sa pozrieť na kľúčové poznatky z videa a pochopiť, ako môžeme tieto technológie využiť na vytvorenie inteligentnejších a zodpovednejších AI systémov.

Kľúčové poznatky

• LLM-y nie sú ideálne na rozhodovanie: Hoci sú veľké jazykové modely (LLM) úžasné v generovaní textu, ich spoľahlivosť a transparentnosť pri rozhodovaní je obmedzená. Preto potrebujeme alternatívne technológie.
• Rozhodovacie agenty sú kľúčové: Pri budovaní autonómnych systémov sú nevyhnutné špecializované komponenty – rozhodovacie agenty, ktoré robia rozhodnutia v rámci systému.
• DMN ako štandard na modelovanie rozhodnutí: DMN je priemyselne uznávaný štandard na vytváranie vizuálnych modelov rozhodovania, ktorý kombinuje rôzne technológie efektívnym spôsobom.
• Integrácia strojového učenia: DMN umožňuje integrovať modely strojového učenia, čím sa zvyšuje inteligencia a presnosť rozhodovacích agentov.
• LLM-y ako asistenti: LLM-y môžu pomôcť pri vytváraní modelov rozhodovania tým, že analyzujú dokumenty, rozumejú kódu a identifikujú potrebné zmeny.

Čo sú to Rozhodovacie Agenty?

Predstavte si autonómne vozidlo. Nemá len senzory a motory; potrebuje aj systém, ktorý na základe informácií zo senzorov rozhoduje, kedy zabrzdiť, akú trasu si vybrať alebo ako reagovať na neočakávané situácie. Tento systém je v podstate rozhodovací agent. Rozhodovacie agenty sú špecializované komponenty AI systémov, ktoré robia konkrétne rozhodnutia v rámci definovaného rozsahu.

DMN: Vizuálny Jazyk pre Rozhodovanie

DMN (Decision Model and Notation) je ako vizuálna mapa pre rozhodovacieho agenta. Používa špeciálne tvary a symboly na znázornenie logiky rozhodovania. Napríklad, obdĺžnik predstavuje otázku, na ktorú treba nájsť odpoveď, ovál reprezentuje vstupné dáta (napríklad informácie o zákazníkovi) a šípky ukazujú, ako tieto dáta prúdia do rôznych fáz rozhodovacieho procesu.

V príklade z videa, kde sa modeluje schvaľovanie bankových úverov, DMN vizualizuje kroky potrebné na posúdenie žiadosti o pôžičku: aký typ vozidla si zákazník želá, aký je pomer medzi hodnotou nehnuteľnosti a požadovanou sumou pôžičky (loan-to-value ratio) a aká je kreditná hodnota zákazníka.

Integrácia Strojového Učenia s DMN

DMN nie je len o definovaní pravidiel; dokáže sa integrovať aj so strojovým učením. Napríklad, môžeme použiť model strojového učenia na predpovedanie rizika nesplatenia úveru (predictive default risk). Tento model potom môže byť súčasťou DMN modelu a ovplyvňovať rozhodnutie o schválení alebo zamietnutí žiadosti o pôžičku.

LLM-y ako Pomocníci pri Modelovaní Rozhodnutí

Veľké jazykové modely (LLM) sa stávajú čoraz dôležitejšími aj v oblasti modelovania rozhodnutí. Môžu pomôcť analyzovať existujúce dokumenty, pochopiť kód a identifikovať zmeny potrebné na aktualizáciu DMN modelov. Týmto spôsobom môžu LLM-y výrazne urýchliť proces vytvárania a údržby rozhodovacích agentov.

Záver: Budúcnosť Zodpovednej AI

Využitie DMN, strojového učenia a LLM-ov predstavuje sľubný prístup k návrhu zodpovedných a transparentných AI systémov. Kombináciou vizuálneho modelovania rozhodnutí s inteligentnými technológiami môžeme vytvoriť systémy, ktoré robia lepšie informované rozhodnutia a sú ľahko zrozumiteľné pre ľudí. Je to dôležité krok smerom k budúcim aplikáciám AI, kde je dôvera a zodpovednosť kľúčové.

Dôležité odkazy:

• IBM – Decision Modeling

Približne 134 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.67 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.