Etapy wdrożenia rozwiązania bazującego na sztucznej inteligencji

Wszystko co wskazałem powyżej, można podsumować w następujących krokach (za Fundacją Panoptykon). Należy jednak pamiętać, że zakładamy tu, że przedsiębiorstwo wraz z dostawcą systemu dokonało już analizy problemu, dostępności danych, ograniczeń technologicznych i doszło do wniosku, że należy zastosować model z uczeniem maszynowym, i że AI jest najlepszym narzędziem do rozwiązania danego problemu.

Krok 1. Określenie celu, który ma realizować system.
Krok 2. Przetłumaczenie celu na język matematyki.
Krok 3. Określenie, co to znaczy „optymalny efekt” i jakie koszty się z nim wiążą.
Krok 4. Wybór zestawu danych treningowych.
Krok 5. Wybór modelu statystycznego odpowiedniego do założonego celu.
Krok 6. Testowanie, czy wybrany model działa prawidłowo.
Krok 7. Wnioski z testów i poprawa.

Zdaję sobie sprawę, że nie zawsze trzeba budować algorytmy i modele od początku. Obecnie dostępne są rozwiązania, które można kupić lub takie, które dostępne są dla każdego, chociażby w bibliotece scikit-learn. Są one już testowane na ogromnej liczbie danych i wprowadzenie mniejszej porcji danych w konkretnej implementacji może przynieść spodziewany efekt. Nie decydowałbym się jednak na bezkrytyczne korzystanie z nich z uwagi na możliwe błędy, niedostosowanie do specyfiki produkcyjnej, branżowej oraz różne cele biznesowe.

Podsumowując – decydując się na rozwiązanie oparte o AI odtajniajmy „czarną skrzynkę”. Jeśli tego nie zrobimy, to pamiętajmy, że konsekwencje decyzji ukrytych za tajnym algorytmem ponosi zwykły człowiek.

Jestem świadom tego, że technologia rozwija się dziś w niesamowitym tempie, co oznacza, że moja obecna opinia na temat AI w rozwiązaniach IT dla przemysłu już za kilka miesięcy może być nieaktualna. Aktualne jednak będą zalecenia odnośnie zdefiniowania naszych celów biznesowych, krytycznego, ale i rzetelnego spojrzenia na oferowane rozwiązanie i odpowiedniego przygotowania się do wdrożenia systemu IT opartego na sztucznej inteligencji.

Dariusz Kacperczyk, doradca zarządu eq system sp. z o.o.

Źródło: Redakcja Portal Przemysłowy