Việc dựa vào các mô hình AI dự đoán trong các lĩnh vực ra quyết định khác nhau có nguy cơ gây ra hậu quả thảm khốc vì thực tế là chúng thường coi mối tương quan là nguyên nhân. Do đó, những người ra quyết định phải áp dụng một cách tiếp cận khác, AI nhân quả, có thể giúp xác định chính xác mối quan hệ giữa kết quả và nguyên nhân. Tính nhân quả hiện được coi là một trong những yếu tố còn thiếu quan trọng nhất cần thiết để tạo ra sự tiến bộ thực sự trong lĩnh vực AI.

AI nhân quả hiểu được nguyên nhân và kết quả

Từ khá lâu, các chuyên gia về lĩnh vực đã nói rằng hãy kích hoạt máy móc có khả năng suy luận về tác động và nguyên nhân. Những thương hiệu lớn như Google, Microsoft, Facebook, Uber, Amazon đang đầu tư mạnh vào AI nhân quả nên nghiên cứu về nhân quả cũng được đẩy nhanh.

Nguồn: Gartner.

Gartner, công ty phân tích công nghệ hàng đầu, cũng liệt kê AI nhân quả trong số 25 công nghệ đang phát triển có tiềm năng thay đổi thực tiễn kinh doanh. Giờ đây, có vẻ như một cuộc đua trong ngành nhằm tận dụng những lợi thế đặc biệt của công nghệ này bằng cách áp dụng nó sớm hơn, nhưng để điều này xảy ra, trước tiên việc xây dựng AI nhân quả trưởng thành là điều cần thiết.

Để có trí tuệ thực sự, yêu cầu cần thiết là phải ưu tiên nhân quả. Đây là vấn đề mà các hệ thống AI dự đoán còn thiếu và các chuyên gia đang cố gắng giải quyết nó bằng AI nhân quả. 

Con người chúng ta thông minh hơn dữ liệu vì chúng ta hiểu được nguyên nhân và kết quả, nhưng dữ liệu thì không. Chúng ta sử dụng khả năng suy luận thông qua kiến ​​thức nhân quả để dự đoán xem một hành động nhất định sẽ tác động như thế nào đến một vấn đề, từ đó chúng ta đưa ra các chiến lược và kế hoạch phù hợp. Chúng ta có thể hình dung ra những kết quả không mong muốn hoặc khác với những kết quả mong đợi bằng cách tùy thuộc vào khả năng suy luận nhân quả của mình. Đây là khả năng của con người trong việc xác định lý do tại sao một việc nào đó lại kết thúc như vậy. Vì vậy, AI biết nhân quả cũng có thể có khả năng này, thường rất mạnh.

Kiến thức về tên miền trên tàu

Một trong những lợi ích chính của AI nhân quả là sử dụng kiến ​​thức miền có thể được lấy từ các chuyên gia trong lĩnh vực này và được tích hợp vào quy trình hệ thống. bằng cách này, người lập trình có thể xác định một số mối quan hệ và hạn chế mô hình để tôn trọng mối tương quan. Khả năng này mang lại kiến ​​thức chuyên môn về miền cho việc học máy.

Nguồn: Marketsandmarets.

Phát hiện các yếu tố cơ bản không phải là lợi ích duy nhất của việc sử dụng AI thông thường; nó cũng cho phép thiết kế các quy trình có thể thay đổi kết quả bằng cách sử dụng thuật toán của AI thông thường để đặt câu hỏi lý luận. 

Giả sử bạn muốn đánh giá một chương trình đào tạo dành cho người hướng dẫn để nâng cao năng lực của họ. Một học viên nên mong đợi bao nhiêu để cải thiện điểm số của mình? Hoặc, ví dụ, người giám sát nhà máy sản xuất biết rằng khi nhiệt độ trong buồng X tăng thì áp suất trong buồng Y cũng tăng. Vì vậy, kiến ​​thức con người thu được này có thể được nhúng vào AI và đảm bảo rằng hệ thống luôn tôn trọng các tiêu chí này. 

Các hệ thống AI hiện tại không phù hợp với giá trị con người một cách thông minh. AI nhân quả là đỉnh cao của trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được và tính công bằng của hệ thống AI. Các hệ thống dựa trên quan hệ nhân quả mang lại hiệu suất tốt hơn và khả năng giải thích của quy trình, trong khi AI thông thường tập trung vào những kỳ vọng nhất định về độ chính xác và bỏ qua tính minh bạch. Biết câu trả lời cho các câu hỏi giả định phức tạp giúp chúng ta hiểu cách thế giới thực vận hành và cho phép chúng ta đưa ra quyết định đúng đắn để có kết quả tốt hơn.

Câu chuyện gốc có thể được nhìn thấy ở đây.