ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
ukiyo journal - 日本と世界をつなぐ新しいニュースメディア โลโก้
  • บทความทั้งหมด
  • 🗒️ สมัครสมาชิก
  • 🔑 เข้าสู่ระบบ
    • 日本語
    • English
    • 中文
    • Español
    • Français
    • 한국어
    • Deutsch
    • हिंदी
cookie_banner_title

cookie_banner_message นโยบายความเป็นส่วนตัว cookie_banner_and นโยบายคุกกี้ cookie_banner_more_info

การตั้งค่าคุกกี้

cookie_settings_description

essential_cookies

essential_cookies_description

analytics_cookies

analytics_cookies_description

marketing_cookies

marketing_cookies_description

functional_cookies

functional_cookies_description

ความน่าเชื่อถือของ AI จะพัฒนาไปถึงไหน? ความตื่นเต้นของการรับประกันข้อผิดพลาด 0%: ทฤษฎีใหม่ที่ควบคุมความไม่แน่นอนของ AI ด้วยสมการ

ความน่าเชื่อถือของ AI จะพัฒนาไปถึงไหน? ความตื่นเต้นของการรับประกันข้อผิดพลาด 0%: ทฤษฎีใหม่ที่ควบคุมความไม่แน่นอนของ AI ด้วยสมการ

2025年07月02日 01:21

บทนำ―คำถามที่ว่า "AI ปลอดภัยจริงหรือ?"

ในขณะที่กระแส AI สร้างสรรค์กำลังบูม ในด้านที่เกี่ยวข้องกับชีวิตเช่นการแพทย์และการขับขี่อัตโนมัติ"อุบัติเหตุที่มีความน่าจะเป็น 0.01 %" อาจนำไปสู่สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด กุญแจสำคัญคือการวัด "ความไม่แน่นอน (Uncertainty)" อย่างเป็นปริมาณ อย่างไรก็ตาม วิธีการประมาณแบบดรอปเอาท์หรือการอนุมานแบบเบย์ที่ใช้กันทั่วไปในปัจจุบันเป็นเพียง "การประมาณ" เท่านั้น **"วิธีการที่รับประกันทางคณิตศาสตร์ว่าไม่มีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น"** แทบไม่มีอยู่จริง


ความก้าวหน้าของ TU Wien

ในเดือนมิถุนายน 2025 Andrey Kofnov และทีมจาก **มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีเวียนนา (TU Wien)** ได้เปิดตัววิธีการที่ "แบ่งพื้นที่อินพุตออกเป็นโพลีโทปหลายมิติ และคำนวณขอบเขตบน/ล่างของการกระจายผลลัพธ์อย่างแม่นยำในแต่ละพื้นที่" บทความนี้ได้รับการเผยแพร่ใน arXiv และได้รับการยอมรับใน ICML 2025phys.org.


อะไรคือสิ่งใหม่?

  1. การแบ่งพาร์ติชันทางเรขาคณิต

    • แมปเครือข่าย ReLU และแบ่งพื้นที่อินพุตออกเป็นโพลีโทปนูนแบบกระเบื้อง

    • ทำการ "กักขัง" ด้วยการแมปเชิงเส้นในแต่ละพื้นที่โพลีโทป และวิเคราะห์การกระจายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์

  2. คำนวณขอบเขตบนและล่างอย่าง "แม่นยำ"

    • ไม่ใช่การประมาณ แต่เป็นการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่า "จะไม่ออกนอกขอบเขตนี้"

  3. สามารถจัดการการกระจายความน่าจะเป็นทั้งหมดได้

    • สามารถทั่วไปกับ ReLU/tanh/ซอฟต์แม็กซ์ เป็นต้น

  4. จำกัดเฉพาะ NN ขนาดเล็ก

    • สำหรับ LLM ยังมีปริมาณการคำนวณที่มาก (ผู้เขียนก็ระบุว่าเป็นปัญหา)phys.org.


หัวใจของเทคโนโลยี: การทำให้พื้นที่หลายมิติ "มองเห็นได้"

  • พื้นที่อินพุต: พิกเซล×เสียงรบกวน×แสงสว่าง เป็นต้น เป็น "จักรวาล n มิติ"

  • การแบ่ง: สร้างโพลีโทปที่ขอบเขตที่รูปแบบการกระตุ้นเปลี่ยนแปลง

  • การวิเคราะห์: ภายในแต่ละโพลีโทป NN เป็นเชิงเส้น ดังนั้นการกระจายผลลัพธ์คือการกระจายความน่าจะเป็นหลังการแปลงเชิงเส้น

  • การรวม: รวมโพลีโทปทั้งหมดและให้ขอบเขตบนและล่างแก่ฟังก์ชันการกระจายสะสม (CDF) ของผลลัพธ์


การเปรียบเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ลักษณะUQ แบบประมาณ (MC Dropout เป็นต้น)วิธีการใหม่ (TU Wien)
การรับประกันการประมาณทางสถิติ (มีข้อผิดพลาด)แม่นยำทางคณิตศาสตร์
ขนาดรองรับ NN ขนาดใหญ่จำกัดเฉพาะ NN ขนาดเล็ก
ปริมาณการคำนวณประมาณการด้วย GPUการระเบิดเชิงผสม (ต้องการการปรับให้เหมาะสม)
การประยุกต์ใช้LLM, CV ทั่วไปอุปกรณ์การแพทย์, การควบคุมอุตสาหกรรม เป็นต้น ในพื้นที่ที่ "เล็กแต่สำคัญต่อชีวิต"


สถานการณ์การประยุกต์ใช้

  1. AI ฝังตัวทางการแพทย์: อุปกรณ์ที่การวินิจฉัยผิดพลาดอาจเป็นอันตราย เช่น โมเดลการจำแนกภาพของหุ่นยนต์สายสวน

  2. การผสมผสานเซ็นเซอร์ในรถยนต์อัตโนมัติ: ตรวจสอบ NN ที่ผสมผสานอัลตราซาวด์/เรดาร์ด้วยการพิสูจน์ 100%

  3. การคำนวณความเสี่ยงทางการเงิน: รวม NN ขนาดเล็กในการตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อรับประกันเกณฑ์


ปฏิกิริยาบน SNS

  • ผู้ใช้ Hacker News @quant_curious

    "ทฤษฎีนี้สวยงามกว่าการวัดคุณภาพด้วยการตรวจสอบการปฏิเสธใน UQ ที่มีอยู่"news.ycombinator.com

  • ความคิดเห็นใน Hacker News @esafak

    "แม้ว่า Bayes NN จะสามารถให้ความไม่แน่นอนได้ แต่การปรับเทียบเป็นเรื่องยาก การรับประกันทางคณิตศาสตร์คือการเปลี่ยนเกม"news.ycombinator.com

  • กระทู้ Reddit r/MachineLearning

    "UQ ของ Deep Learning ถูกกล่าวว่า 'อีกก้าวเดียว' หากมีการพิสูจน์แล้ว การรับรองจาก FDA ก็อาจเป็นไปได้"reddit.com

  • ใน X (Twitter เดิม) บัญชีอย่างเป็นทางการของ TU Wien ได้

    "เปิดบทใหม่ของ #AI ด้านความปลอดภัย" และรายงานการยอมรับใน ICML ได้รับมากกว่า 500 ไลค์ (โพสต์เมื่อ 2025-07-01)tuwien.at


เสียงจากผู้เชี่ยวชาญ

  • Prof. Ezio Bartocci (ผู้ร่วมเขียน)

    "แม้ว่าโมเดลขนาดใหญ่เช่น ChatGPT จะเป็นเป้าหมายที่ห่างไกล แต่เราต้องการสร้างวัฒนธรรมการพิสูจน์ความปลอดภัยจากโมเดลขนาดเล็ก"phys.org

  • ความคิดเห็นจากนักวิจัยภายนอก
    นักสถิติแบบเบย์แสดงความคิดเห็นว่า "ความแม่นยำเป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยม แต่การประนีประนอมกับความเป็นจริงของการใช้งานยังคงเป็นปัญหา" (Hacker News)news.ycombinator.com.


ปัญหาและอนาคต

  1. การลดต้นทุนการคำนวณ: ลดการเพิ่มขึ้นแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลของจำนวนโพลีโทปด้วยการสุ่มตัวอย่าง/การประมาณ

  2. การขยายไปยัง NN ขนาดกลาง: ต้องการประเมินพารามิเตอร์ระดับหมื่นด้วย GPU ภายในไม่กี่นาที

  3. การตอบสนองต่อกฎระเบียบ: การผสมผสานการรับประกันทางคณิตศาสตร์ในการตรวจสอบ "ระบบความเสี่ยงสูง" ของ EU AI Act


สรุป

  • ความสำคัญ: เปิดทางให้ AI มีความปลอดภัยโดย "ไม่ใช้ความน่าจะเป็น แต่ใช้คณิตศาสตร์เพื่อพิสูจน์"

  • ผลกระทบ: หากแพร่หลายในอุปกรณ์การแพทย์ การควบคุมการบิน เป็นต้น ในพื้นที่ที่ "ไม่มีความอดทนต่อข้อผิดพลาด" การนำ AI มาใช้จะเร่งขึ้น

  • ภาพอนาคต: ในปี 2030 อาจมีการยอมรับว่างานแรกคือการลดขนาด NN เพื่อการตรวจสอบอย่างแม่นยำ แล้วจึงกลั่นกรองไปยังโมเดลขนาดใหญ่

บทความอ้างอิง

การทำให้ความไม่แน่นอนของ AI สามารถวัดได้ด้วยวิธีการทางคณิตศาสตร์
ที่มา: https://phys.org/news/2025-06-mathematical-approach-uncertainty-ai-quantifiable.html

← กลับไปที่รายการบทความ

contact |  ข้อกำหนดการใช้งาน |  นโยบายความเป็นส่วนตัว |  นโยบายคุกกี้ |  การตั้งค่าคุกกี้

© Copyright ukiyo journal - 日本と世界をつなぐ新しいニュースメディア สงวนลิขสิทธิ์