Cənubi koreyalı alimlər süni intellekt modellərinin bilmədiyi məlumatları insan davranışına bənzər şəkildə qəbul etməsinə imkan yaradan yeni üsul hazırlayıblar. Tədqiqatçılar hesab edirlər ki, bu yenilik avtonom idarəetmə və tibb kimi sahələrdə istifadə olunan süni intellekt sistemlərinin etibarlılığını artıracaq.

Mütəxəssislərin sözlərinə görə, süni intellekt sistemlərində əsas problemlərdən biri həddindən artıq özünəinamdır. Xüsusilə tibbi diaqnostika kimi həssas sahələrdə istifadə olunan modellər bəzən bilmədikləri məlumatları da doğru kimi təqdim edirlər. Bu hal süni intellektdə “hallüsinasiya” adlandırılır.

Araşdırmanı aparan "Korea Advanced Institute of Science and Technology" Tədqiqat İnstitutunun alimləri bildirirlər ki, problemin əsas səbəbi süni sinir şəbəkələrinin məlumatları öyrənmə üsuludur. Təlim prosesinin ilkin mərhələsində yaranan kiçik səhvlər sonradan daha böyük yanlış nəticələrə səbəb ola bilir. Yeni üsul insan beyninin işləmə prinsiplərindən ilhamlanaraq hazırlanıb. Alimlər müəyyən ediblər ki, insan beynində doğuşdan əvvəl belə xarici təsir olmadan bəzi siqnallar formalaşır və bu, qeyri-müəyyənliyi idarə etməyə kömək edir. Bu prinsipi süni intellektə tətbiq edən tədqiqatçılar modelin əsas sistemini əvvəlcə təsadüfi məlumatlarla qısa hazırlıq mərhələsindən keçiriblər. Nəticədə sistem məlumatı öyrənməyə başlamazdan əvvəl öz qeyri-müəyyənliyini qiymətləndirməyi bacarıb. Alimlərin sözlərinə görə, bu yanaşma süni intellektin başlanğıcdakı həddindən artıq özünəinamını azaldır və modelin “Mən bunu bilmirəm” demək qabiliyyətini gücləndirir.

Tədqiqatın müəllifləri bildirirlər ki, ənənəvi modellər əvvəllər qarşılaşmadığı məlumatlara belə yüksək əminliklə yanlış cavab verirdisə, yeni sistem qeyri-müəyyən hallarda öz etimad səviyyəsini aşağı salmağı bacarır.

"Nature Machine Intelligence" jurnalında dərc olunan araşdırmanın müəlliflərindən olan Se-Bum Paik qeyd edib ki, bu yanaşma süni intellektin yalnız doğru cavab verməsini deyil, həm də nə zaman yanıldığını anlaya bilməsini təmin edə bilər.

Şahnigar Əhmədova, "İki sahil"