On Thursday, December 3, 2020 at 11:51:26 AM UTC+1, slawek wrote:
> 1. Można AI zastosować do szukania rozwiązań, a potem to co
> znajdzie weryfikować algorytmem deterministycznym. Czyli np. AI
> wybiera optymalną trasę jazdy, ale jednocześnie "głupi" algorytm
> sprawdza czy jest ona bezpieczna. Tak aby w najgorszym przypadku
> system zaparkował w bezpieczny sposób - np. poprosił o decyzję
> człowieka.

Oczywiście że można, a wraz z upływem czasu działania, napływa
więcej danych uczących. Teoretycznie na większej ilości danych
można zbudować lepszy system AI. W praktyce zależy jakie to jest
AI, np. mój program szachowy (oparty o jeden liniowy neuron) grał
gorzej gdy ilość danych była duża. Gdy próbowałem stosować
bardziej rozbudowane sieci, to grał gorzej, uczenie trwało długo... i
pojawiały się jeszcze inne problemy.



> 2. Błędy - obojętnie AI czy zwykłe bugi - są "acceptable" - jeżeli
> ich skutki (w sensie ile i jakich szkód rocznie, czyli
> "sumaryczna kwota strat") są mniej dotkliwe niż w rozwiązaniu
> alternatywnym. Czyli nie narzekamy że AI rozwaliła produkcję...
> Tylko sprawdzamy czy per saldo nie wyszliśmy nawet lepiej... Bo z
> AI to było raz na rok, a bez AI to było raz na kwartał.

Albo gdy w ogóle nie ma (dobrego) algorytmu, jak np. zadania związane z
rozpoznawaniem obrazu, choćby prowadzenie pojazdu. Generalnie zawsze
dopuszcza się dane rozwiązanie jeśli straty są mniejsze od zysków z
uwzględnieniem kosztu alternatywnego.


Pozdrawiam.