Kaj je negativni poziv ali negativna spodbuda? Negativni poziv v umetni inteligenci (UI) je uporabniško besedilno navodilo programski opremi, aplikaciji ali slikovni napravi, naj se pri ustvarjanju vsebine izogne uporabi določenih funkcij, da ne bi ustvarila neželenih rezultatov ali rezultatov zunaj konteksta.

S temi negativnimi pozivi umetno inteligenco naučimo, česa ne sme storiti ali povedati, da bi zagotovila natančnejše in ustreznejše rezultate. Primer uporabe negativnega poziva pri slikanju je, ko želimo ustvariti slike določenega predmeta, vendar želimo izključiti nekatere posebne značilnosti tega predmeta.

Na primer, če želimo ustvariti slike avtomobilov, vendar želimo modelu umetne inteligence preprečiti, da bi ustvaril avtomobile določenih barv, na primer zelene ali vijolične. V tem primeru lahko uporabimo negativni poziv, s katerim modelu umetne inteligence naročimo, naj teh barv ne vključi v ustvarjene slike.

Za ustvarjanje teh negativnih pozivov lahko model umetne inteligence usposobimo z nizom slik avtomobilov in jih označimo z barvami, ki jih ne želimo vključiti. To modelu pomaga razumeti, da te barve niso zaželene v ustvarjenih slikah.

Drug primer je ustvarjanje slik obrazov, kjer lahko z negativnimi pozivi modelu umetne inteligence naročimo, naj se izogne ustvarjanju nezaželenih lastnosti, kot so brazgotine ali materina znamenja.

V ta namen lahko modelu zagotovimo primer slik obrazov s temi značilnostmi in jih označimo kot "nezaželene". Model umetne inteligence se bo naučil izogibati ustvarjanju teh značilnosti v ustvarjenih slikah.

Lexica imager ima posebno pogovorno okno za vstavljanje negativnih pozivov

Negativni pozivi se lahko uporabljajo v različnih aplikacijah umetne inteligence, na primer pri razvrščanju slik, prevajanju jezikov in analizi čustev. V številnih primerih pomagajo preprečiti rezultate, ki niso relevantni ali ki bi lahko veljali za žaljive ali neprimerne. Če na primer ustvarjamo model klepetalnega robota za podjetje, ki prodaja veganske izdelke, lahko uporabimonegativne pozive, ki preprečujejo, da bi robot predlagal izdelke z živalskimi sestavinami.

Drug primer je jezikovno prevajanje. Recimo, da usposabljamo model umetne inteligence za prevajanje besedil iz angleščine v portugalščino, vendar mu želimo preprečiti prevajanje vulgarnih izrazov ali kletvic.

V tem primeru lahko zagotovimo negativne napotke, ki modelu naročijo, naj teh besed ne prevaja in namesto tega zagotovi ustrezen prevod ali besedo preprosto izpusti. Ti negativni napotki pomagajo zagotoviti, da je prevod natančen in primeren za ciljno občinstvo.

Kako uporabiti negativni poziv v umetni inteligenci?

Za uporabo negativnih pozivov v umetni inteligenci je treba opredeliti rezultate, ki se jim je treba izogniti, in ustvariti seznam besed ali besednih zvez, ki lahko privedejo do teh rezultatov. Te negativne pozive lahko nato dodamo algoritmu ali modelu umetne inteligence, da bi preprečili, da bi sistem ustvaril rezultate, ki niso zaželeni.

Drug primer uporabe negativne spodbude v umetni inteligenci je razvrščanje slik. Predpostavimo, da imamo umetno inteligenco, usposobljeno za prepoznavanje živali na slikah, vendar ji želimo preprečiti, da bi hišne živali razvrstila kot divje živali.

V tem primeru lahko oblikujemo negativne pozive, ki modelu naročajo, naj živali, kot sta "pes" ali "mačka", ne prepozna kot divje živali, čeprav imajo morda podobne značilnosti kot druge divje živali, kot so levi ali tigri.

Da bi ustvarili te negativne spodbude, lahko modelu ponudimo primer slik domačih živali in jih označimo z razredom "niso divje živali". Te slike pomagajo modelu razumeti, da teh živali ne smemo uvrstiti med divje živali.

Upoštevati je treba, da je učinkovitost negativnih pozivov odvisna od kakovosti podatkov za usposabljanje in natančnosti modela umetne inteligence na splošno. Zato je treba nenehno spremljati učinkovitost modela in po potrebi prilagajati negativne pozive.

Zakaj uporabiti negativni poziv?

Negativni pozivi so pomembno orodje za zagotavljanje natančnosti in ustreznosti rezultatov v aplikacijah umetne inteligence. Omogočajo usposabljanje sistema, da se izogne nezaželenim rezultatom, kar izboljša splošno kakovost ustvarjenih rezultatov.

Vendar je treba upoštevati, da je za pravilno izvajanje negativnih pozivov potrebno tehnično znanje in spretnosti podatkovne znanosti. Če torej razmišljate o uporabi negativnih pozivov v svojih projektih umetne inteligence, je priporočljivo, da se za ustrezne napotke posvetujete s strokovnjaki za umetno inteligenco.