Сотрудничество человека, ИИ и Машинного обучения в оценке рисков для умной инфраструктуры

Collaboration of humans, AI, and Machine Learning in risk assessment for smart infrastructure.

В современном мире взаимосвязанной инфраструктуры умных систем невозможно переоценить важность точной оценки рисков. Крайне важно обеспечить безопасность, устойчивость и устойчивую работу городских систем. Сочетание человеческого опыта, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) предлагает большой потенциал для разработки сильной и адаптивной рамки оценки рисков. В данном описании исследуется сотрудничество между людьми, ИИ и МО в оценке рисков, связанных с умной инфраструктурой. Введен инновационный подход, который объединяет человеческую интуицию, анализ данных, основанный на ИИ, и алгоритмы машинного обучения.

Целью данного исследования является изучение эффективности интеграции человеческого понимания, прогнозов, основанных на ИИ, и алгоритмов машинного обучения для повышения точности, оперативности и адаптивности оценки рисков в проектах умной инфраструктуры. Исследование стремится прояснить, как сотрудничество между человеком, ИИ и МО может изменить способ идентификации, анализа и смягчения рисков в контексте умной инфраструктуры. Провайдеры облачных услуг в Индии действительно играют важную роль в современном ландшафте, особенно в контексте оценки рисков, управления данными и развития умной инфраструктуры.

Подходы к оценке рисков

Объяснимый искусственный интеллект для прозрачной оценки рисков

Объяснимый искусственный интеллект (XAI) стал важной концепцией в области оценки рисков. Он не только предсказывает результаты, но и обеспечивает более глубокое понимание процесса принятия решений. Это способствует прозрачности и укреплению доверия между людьми и системами ИИ. Внедрение XAI в оценку рисков позволяет связать сложные алгоритмы ИИ с человеческим пониманием, обеспечивая доступность и понятность интерпретации сложных прогностических моделей.

Объяснимый искусственный интеллект (ИИ) предоставляет значительные преимущества при оценке рисков в умной инфраструктуре. Увеличение надежности предоставляемых ИИ-прогнозов можно достичь, обеспечивая прозрачность в ИИ-генерируемых оценках рисков, что способствует доверию и принятию со стороны заинтересованных сторон. Сотрудничество: Присутствие объяснимости способствует обмену информацией между специалистами по ИИ и профессионалами в конкретных областях, способствуя командной работе и пониманию при анализе сложных рисков. В отраслях, подверженных регулированию, использование XAI может помочь доказать соответствие, предлагая объяснения для принятых решений. Раннее выявление новых рисков может быть достигнуто путем распознавания нетипичных или неожиданных шаблонов с использованием прозрачных моделей. Коллаборативная команда по разработке модели управления рисками включает провайдеров услуг IT-инфраструктуры (с широким видением и третьими сторонами для внедрения передовых технологий), корпоративные команды по безопасности IT, администраторов IT и разработчиков ИИ и МО для создания эффективной модели управления рисками.

Этические соображения в коллаборативной оценке рисков

В области оценки рисков сочетание человеческого опыта с ИИ и машинным обучением вносит этические соображения, которые крайне важны для создания надежной, справедливой и ответственной рамки.

  1. Предубеждение и справедливость: В коллаборативной оценке рисков не должно быть предубеждения, которое может иметь диспропорциональное влияние на определенные группы или результаты. Этический ИИ требует постоянной осторожности, чтобы предотвратить предвзятые данные и решить и уменьшить любые предвзятости, возникающие из алгоритмов ИИ.
  2. Информированное согласие и роль человеческого контроля в принятии решений: В ситуациях, где люди работают вместе, знания и навыки отдельных лиц имеют важное значение для понимания ситуации. Важно получить разрешение от этих экспертов перед включением их в процесс сотрудничества. Значимость включения человеческого суждения и контроля в ИИ-генерируемые оценки рисков подчеркивается этическими соображениями.
  3. Прозрачность и участие общественности: Процесс коллективной оценки рисков должен включать конструктивные обсуждения с общественностью, лицами и группами, имеющими заинтересованность, и сообществами, на которые влияют инициативы по умной инфраструктуре. Привлечение к этическим практикам гарантирует тщательную оценку рисков и эффективное их решение.

Машинное обучение с участием человека 

Это означает объединение силы искусственного интеллекта и человеческого опыта, где люди активно участвуют в процессе машинного обучения.

Концепция Машинного обучения с участием человека (HITL) включает сотрудничество между человеческим опытом и алгоритмами машинного обучения, работающими вместе для достижения лучших результатов в таких задачах, как оценка рисков. Этот подход является динамичным и интерактивным, позволяя вносить итеративные улучшения со временем. Процесс Машинного обучения с участием человека характеризуется итеративным циклом обучения. Специалисты в отрасли предоставляют маркированные данные, знания в области и процесс создания функций. Информация обрабатывается моделью машинного обучения, что приводит к генерации прогнозов.

  1. Исправление модельных предубеждений предполагает устранение предубеждений, присутствующих в модели. Присутствие предвзятости в моделях машинного обучения вызывает опасения. Участие человека позволяет выявить и исправить предубеждения в прогнозах модели, обеспечивая справедливые и инклюзивные результаты для разнообразных населенных групп.
  2. Непрерывное улучшение требует обратной связи: Процесс машинного обучения с участием человека создает непрерывный цикл улучшения модели. Специалисты имеют возможность обнаруживать ситуации, в которых модель не смогла уловить тонкие детали, что позволяет предоставить руководство по улучшению и настройке модели.

Сложные сценарии можно решать, используя познавательные вычисления

Текст описывает важность эффективного общения на рабочем месте и то, как оно может положительно сказаться на производительности и командной работе, имитируя познавательные способности человека. Познавательные вычисления стремятся имитировать познавательные способности человека, такие как выявление закономерностей, понимание языка и принятие решений на основе контекста. Эта функция позволяет машинам понимать сложные ситуации, связанные с оценкой рисков для интеллектуальной инфраструктуры. Познавательные вычисления проявляют исключительные навыки логического мышления, несмотря на наличие неопределенных обстоятельств. Они используют различные техники, такие как вероятностные модели, байесовские сети и нечеткая логика, для оценки рисков даже в ситуациях, когда данные не полностью доступны, неясны или противоречивы. Графы знаний являются способом представления сложных связей между различными элементами информации; познавательные системы создают графы знаний для иллюстрации связей между различными элементами, помогая понять сложные зависимости в интеллектуальных системах инфраструктуры и связанные с ними риски.

IT-консалтинговые компании работают над внедрением модели, которая объединяет усилия машин и человека для оценки риска, так как пока не существует единой модели, применяемой всеми организациями. Сочетание качественного анализа контекста с количественным анализом данных позволяет организациям всесторонне оценивать сложные риски, такие как нарушения кибербезопасности. Этот интегрированный подход позволяет эффективно определять приоритеты рисков, принимать обоснованные решения и внедрять целевые стратегии по смягчению рисков.

Вывод

Будущее будет характеризоваться непрерывными циклами обучения и адаптации, в которых модели искусственного интеллекта совершенствуют свои прогнозы на основе обратной связи от экспертов. Это постоянное развитие повышает точность и адаптивность стратегий оценки рисков со временем. Продвижение оценки рисков интеллектуальной инфраструктуры открывает перед нами будущее с потрясающим потенциалом. По мере развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, сотрудничество с человеческой экспертизой изменит то, как мы понимаем, управляем и смягчаем риски во все более связанном мире. Это динамичное сотрудничество не только предвидит вызовы будущего, но и заложит основу для более безопасных, умных и стойких городов и обществ.