Джон П. Десмонд, редактор AI Trends
По словам Исаака Фабера, главного специалиста по данным Центра интеграции искусственного интеллекта армии США, стек искусственного интеллекта, определенный Университетом Карнеги-Меллон, имеет основополагающее значение для подхода, который армия США применяет для разработки своей платформы искусственного интеллекта. Мировое Правительство ИИ Мероприятие проводилось лично и практически на прошлой неделе в Александрии, штат Вирджиния.
Он сказал: «Если мы хотим отвести армию от устаревших систем посредством цифровой модернизации, самой большой проблемой, с которой я столкнулся, является сложность обеспечения совместимости приложений». «Самая важная часть цифровой трансформации — это средний уровень, платформа, которая позволяет легко находиться в облаке или на локальном компьютере». Желание состоит в том, чтобы иметь возможность перенести вашу программную платформу на другую платформу с той же легкостью, с которой новый смартфон перемещает контакты и историю пользователя.
Этика пронизывает все уровни стека приложений ИИ, помещая этап планирования наверх, за которым следует поддержка принятия решений, моделирование, машинное обучение, крупномасштабное управление данными, а уровень устройств или платформы — внизу.
«Я выступаю за то, чтобы мы рассматривали стек как основную инфраструктуру и способ развертывания приложений, а не разобщали наш подход», — сказал он. «Нам необходимо создать среду роста для глобально распределенной рабочей силы».
Армия работает над платформой общего программного обеспечения операционной среды (COS), о которой впервые было объявлено в 2017 году. Это масштабируемая, гибкая, модульная, портативная и открытая конструкция для работы Министерства обороны. «Он подходит для широкого спектра проектов искусственного интеллекта», — сказал Фабер. По его словам, при реализации проекта “дьявол кроется в деталях”.
Армия работает с CMU и частными компаниями над прототипом платформы. Визимо из Кораополиса, штат Пенсильвания, который предоставляет услуги по разработке искусственного интеллекта. Фабер заявил, что предпочитает сотрудничать и координировать свои действия с частным бизнесом, а не покупать продукцию на рынке. «Проблема в том, что вы привязаны к ценности, которую предоставляет этот поставщик, которая обычно не предназначена для решения задач сети Министерства обороны», — сказал он.
Армия обучает несколько технических команд использованию ИИ
Армия участвует в развитии рабочей силы в области искусственного интеллекта в нескольких командах, в том числе: руководство, специалисты с учеными степенями; Технический персонал, проходящий обучение для получения сертификата; И пользователи ИИ.
Различные области деятельности технических команд в армии включают: разработку программного обеспечения общего назначения, оперативную обработку данных, развертывание, включающее аналитику, а также группу операций по машинному обучению, например, создание системы компьютерного зрения, для которой требуется большая команда. «По мере того, как люди приходят на работу, им нужны пространства для сотрудничества, творчества и обмена», — сказал Фабер.
Типы проектов включают диагностические, которые могут представлять собой комбинацию потоков исторических данных, прогнозные и предписывающие, которые рекомендуют действия на основе прогнозов. «Последний — это ИИ; с него не начинайте», — сказал Фабер. Разработчики должны решить три проблемы: инженерия данных, платформа разработки ИИ, которую они называют «зеленым пузырем», и платформа развертывания, которую они называют «красным пузырем».
«Они взаимоисключающие и все взаимосвязаны. Эти команды, состоящие из разных людей, должны быть скоординированы программно. Обычно в хорошую проектную команду входят люди из всех этих пузырьковых областей», — сказал он. «Не пытайтесь решить проблему зеленого пузыря, если вы еще этого не сделали. Нет смысла заниматься искусственным интеллектом, если у вас нет оперативной необходимости».
На вопрос участника, какую группу труднее всего охватить и обучить, Фабер без колебаний ответил: «Труднее всего достучаться до руководителей. Им нужно узнать, какую ценность может предложить экосистема искусственного интеллекта. Самая большая проблема — как донести эту ценность», — сказал он.
Панельная дискуссия обсудит варианты использования ИИ с самым высоким потенциалом
На дискуссии, посвященной основам нового ИИ, модератор Курт Савойе, директор программы Global Smart Cities Strategies исследовательской компании IDC, спросил, каковы наиболее вероятные новые варианты использования ИИ.
Жан-Шарль Леде, Управление научных исследований, независимый технический советник ВВС США, сказал: «Я бы указал на преимущества решений на грани планирования миссий и ресурсов, поддержки пилотов и операторов, а также закулисных решений».
Криста Киннард, руководитель отдела новых технологий Министерства труда, сказала: «Обработка естественного языка — это возможность открыть дверь для искусственного интеллекта в Министерстве труда», — сказала она. «Ведь мы имеем дело с данными о людях, программах и организациях».
Савойя спросила, какие основные риски и опасности видят участники дискуссии при внедрении ИИ.
Анил Чаудхари, директор по федеральному внедрению искусственного интеллекта Управления общих служб (GSA), сказал, что в типичной ИТ-организации, использующей традиционную разработку программного обеспечения, решение разработчика имеет лишь ограниченное влияние. Что касается ИИ, «необходимо учитывать влияние на людей, избирателей и целый класс заинтересованных сторон. Простым изменением алгоритма вы можете отложить или допустить огромные просчеты в принесении пользы миллионам людей. Это самый значительный риск», — сказал он.
Он сказал, что просит своих партнеров по контракту держать «в курсе дела человека и человека в курсе».
Киннард поддержал это, заявив: «Мы не собираемся расшатывать людей. На самом деле речь идет о том, чтобы дать людям возможность принимать более правильные решения».
Он подчеркнул важность мониторинга моделей ИИ после их развертывания. «Модели могут меняться по мере изменения базовых данных», — сказал он. «Поэтому вам нужен уровень критического мышления не только для того, чтобы действовать, но и для того, чтобы оценить, приемлемо ли то, что делает модель ИИ, или нет».
Он добавил: «Мы создали сценарии использования и установили партнерские отношения с правительством, чтобы обеспечить внедрение ответственного ИИ. Мы никогда не заменим людей алгоритмами».
Леде из ВВС сказал: «У нас часто бывают случаи, когда данных не существует. Мы не можем отследить боевые данные за 50 лет, поэтому используем моделирование. Риск заключается в обучении алгоритма тому, что у вас есть «симуляции с реальной разницей», что представляет собой реальный риск. Вы не уверены, как алгоритм будет отображаться в реальном мире».
Чаудхари подчеркнул важность стратегии тестирования систем искусственного интеллекта. Он предостерег разработчиков, «которые становятся одержимы инструментом и забывают цель упражнения». Он рекомендовал менеджеру по развитию разработать стратегию независимой проверки и валидации. “Ваш тест – это то, на чем вы должны сосредоточить свою энергию как лидер. Прежде чем передать ресурсы лидеру, вам необходимо иметь представление о том, как они оправдают, были ли инвестиции успешными или нет”.
Руководство ВВС говорило о важности интерпретации. Он сказал: «Я технолог. Я не создаю законы. Способность объяснять работу ИИ так, чтобы с ним могли взаимодействовать люди, важна. ИИ — это партнер, с которым мы взаимодействуем, ИИ приходит к выводу, который у нас нет возможности проверить».
Узнайте больше здесь Мировое Правительство ИИ.
