Mis on negatiivne juhis ehk negatiivne üleskutse? Negatiivne üleskutse on tehisintellekti (AI) puhul kasutaja poolt antud tekstiline juhis tarkvarale, rakendusele või pildiandjale, et vältida teatud funktsioonide kasutamist sisu loomisel, et mitte genereerida soovimatuid või kontekstiväliseid tulemusi.

Neid negatiivseid juhiseid kasutatakse selleks, et õpetada tehisintellektile, mida mitte teha või öelda, et tagada täpsemad ja asjakohasemad tulemused. Üks näide negatiivse juhise kasutamisest pilditöötluses on see, kui me tahame luua pilte konkreetsest objektist, kuid soovime välistada selle objekti mõned spetsiifilised omadused.

Näiteks kui me tahame genereerida autode pilte, kuid soovime takistada tehisintellekti mudelil genereerida teatud värvidega autosid, näiteks rohelist või lillat. Sellisel juhul saame kasutada negatiivset käsku, et anda tehisintellekti mudelile korraldus mitte lisada neid värve genereeritud piltidele.

Nende negatiivsete märguannete loomiseks võime treenida tehisintellekti mudelit autopiltide komplektiga ja märgistada neid värvidega, mida me ei soovi lisada. See aitab mudelil mõista, et need värvid ei ole genereeritud piltidel soovitud.

Teine näide on näokujutiste genereerimine, kus me saame kasutada negatiivseid juhiseid, et juhendada tehisintellekti mudelit vältima ebasoovitavate tunnuste, näiteks armide või sünnimärkide genereerimist.

Selleks võime anda mudelile näitepildid selliste tunnustega nägudest ja märgistada need "soovimatuteks". Tehisintellekti mudel õpib vältima selliste tunnuste tekkimist genereeritud piltidel.

Lexica imageril on spetsiaalne dialoogiboks negatiivsete käskude sisestamiseks

Negatiivseid vihjeid saab kasutada erinevates tehisintellekti rakendustes, näiteks piltide klassifitseerimisel, keeletõlkimisel ja sentimentaalanalüüsil. Paljudel juhtudel aitavad need vältida tulemusi, mis ei ole asjakohased või mida võidakse pidada solvavaks või sobimatuks. Näiteks kui me loome vestlusroboti mudelit ettevõttele, mis müüb veganitooteid, saame kasutadanegatiivsed märguanded, et bott ei soovita loomseid koostisosi sisaldavaid tooteid.

Teine näide on keeletõlge. Oletame, et me koolitame tehisintellekti mudelit, et tõlkida tekste inglise keelest portugali keelde, kuid me tahame takistada seda tõlkimast vulgaarseid väljendeid või vandesõnu.

Sellisel juhul saame anda negatiivseid juhiseid, mis juhivad mudelit mitte tõlkima neid sõnu ja selle asemel pakkuda sobivat tõlget või lihtsalt jätta sõna välja. Need negatiivsed juhised aitavad tagada, et tõlge on täpne ja sihtrühmale sobiv.

Kuidas kasutada tehisintellekti puhul negatiivset üleskutset?

Selleks, et kasutada tehisintellektis negatiivseid juhiseid, on vaja kindlaks teha tulemused, mida tuleks vältida, ja koostada nimekiri sõnadest või fraasidest, mis võivad nende tulemusteni viia. Neid negatiivseid juhiseid saab seejärel lisada tehisintellekti algoritmile või mudelile, et vältida süsteemi soovimatuid tulemusi.

Teine näide negatiivse üleskutse kasutamisest tehisintellekti puhul on piltide klassifitseerimine. Oletame, et meil on tehisintellekt, mis on koolitatud loomi piltidel ära tundma, kuid me tahame vältida, et ta klassifitseeriks lemmikloomi metsloomadeks.

Sellisel juhul võime luua negatiivseid juhiseid, mis juhivad mudelit mitte tunnistama selliseid loomi nagu "koer" või "kass" metsloomadeks, kuigi neil võivad olla sarnased omadused teiste metsloomadega, nagu lõvid või tiigrid.

Nende negatiivsete üleskutsete loomiseks võime anda mudelile näidispilte lemmikloomadest ja märgistada need klassiga "mitte metsloomad". Need pildid aitavad mudelil mõista, et neid loomi ei tohiks liigitada metsloomadeks.

Oluline on meeles pidada, et negatiivsete meeldetuletuste tõhusus sõltub treeninguandmete kvaliteedist ja tehisintellekti mudeli täpsusest üldiselt. Seetõttu on oluline pidevalt jälgida mudeli tulemuslikkust ja vajadusel kohandada negatiivseid meeldetuletusi.

Miks kasutada negatiivset üleskutset?

Negatiivsed märguanded on oluline vahend tulemuste täpsuse ja asjakohasuse tagamiseks tehisintellekti rakendustes. Need võimaldavad süsteemi treenida, et vältida soovimatuid tulemusi, parandades seeläbi toodetud tulemuste üldist kvaliteeti.

Siiski on oluline meeles pidada, et negatiivsete häälte õige rakendamine nõuab tehnilisi teadmisi ja andmetöötlusoskusi. Seega, kui te kaalute negatiivsete häälte kasutamist oma tehisintellekti projektides, on soovitatav konsulteerida tehisintellekti ekspertidega, et saada asjakohaseid juhiseid.