Mitsubishi Electric Uzman Seviyesinde Karar Alabilen Çoklu Yapay Zekâ Teknolojisi Geliştiriyor

Mitsubishi Electric Corporation, üretim sektöründe bir ilk olma özelliği taşıyan ve argümantasyon çerçevesinden yararlanarak uzman yapay zekâ ajanları arasında otomatik olarak karşıt tartışmalar (adversarial debates) oluşturabilen çok ajanlı bir yapay zekâ teknolojisi geliştirdiğini ve bu teknoloji sayesinde şeffaf gerekçelendirmeyle hızlı ve uzman seviyesinde karar alma süreçlerinin mümkün hâle geldiğini duyurdu. Bu teknoloji, şirketin MAISART® yapay zekâ programı kapsamında geliştirildi ve karmaşık uzman karar süreçlerinde verimliliği artırmak üzere tasarlandı.

Günümüzde işletmeler, güvenlik risk değerlendirmesi ve üretim planlaması gibi farklı çıkarların dengelenmesini gerektiren giderek daha karmaşık karar süreçleriyle karşı karşıya kalıyor ancak bu süreçler ileri düzey uzmanlık gerektirdiği için belirli kişilere bağımlılık yaratabiliyor. Bu durum, kilit personelin bulunmadığı durumlarda karar almayı zorlaştırırken, uzlaşma sağlamak için uzun süren değerlendirme süreçlerine de neden olabiliyor. Ayrıca yapay zekânın karar verme mantığının şeffaf olmaması konusundaki endişeler, kritik karar süreçlerinde yapay zekâ kullanımına karşı direnç oluşturabiliyor. Özellikle güvenlik ve emniyetle ilgili karar alanlarında, şeffaf gerekçelendirme ve kanıta dayalı değerlendirme gerekliliği nedeniyle yapay zekâ kullanımının sınırlı kaldığı görülüyor.

Mitsubishi Electric, bu zorlukları aşmak amacıyla Generative Adversarial Networks (GANs) (Çekişmeli Üretici Ağlar) teknolojilerinde kullanılan “karşıt üretim (adversarial generation)” yaklaşımını çok ajanlı yapay zekâ tartışmalarına uyarlayan yeni bir teknoloji geliştirdi. Bu sayede uzman yapay zekâ ajanları birbirleriyle rekabet ederek daha güçlü sonuçlara ulaşabiliyor. Söz konusu teknoloji, karşıt tartışmalar aracılığıyla derinlemesine içgörü ve kanıta dayalı karar alma imkânı sunarak, geleneksel iş birliğine dayalı çok ajanlı yapay zekâ sistemleriyle elde edilmesi zor analizlerin gerçekleştirilmesini sağlıyor. Mitsubishi Electric’in çözümü; güvenlik analizi, üretim planlaması ve risk değerlendirmesi gibi karmaşık çıkar dengelerini içeren yüksek uzmanlık gerektiren karar süreçlerinde yapay zekâ kullanımını mümkün kılarak operasyonel verimliliğe katkı sağlıyor.

Özellikler

1) Birden fazla uzman yapay zekâ ajanının ve aralarındaki karşıt ilişkilerin otomatik oluşturulması

• Kullanıcılar yalnızca konu başlığı ve koşullar gibi tartışma temasını sisteme girdiğinde, sistem argümantasyon çerçevesi aracılığıyla bu girdileri analiz ederek tartışma için gerekli uzman yapay zekâ ajanlarını otomatik olarak oluşturur.
• Sistem, argümanlar ile bunların saldırı/destek ilişkilerini gösteren bir tartışma grafiği oluşturur ve her yapay zekâ ajanına hangi argümanları destekleyeceğini veya karşı çıkacağını belirten özel komutlar (promptlar)⁶sağlar.
• Sistem, tema içinden çıkarılan anahtar kelimelerle web araması yapar ve arama sonuçları ile dış dokümanlardan elde edilen ilgili bilgileri tartışma süreci ilerledikçe yapay zekâ ajanlarına dinamik şekilde atar.

2) “Karşıt üretim” yaklaşımı temel soruları netleştirerek daha derin içgörüler sağlar

• Argümantasyon çerçevesini kullanan bir kolaylaştırıcı ajan, tartışmanın genel akışına göre uzman yapay zekâ ajanları arasındaki söz sırasını yönetir. Her ajan, saldırı/destek ilişkileri netleştirilmiş komutlar doğrultusunda kendi uzmanlık bilgisine dayanarak argümanlar geliştirir. Uzman yapay zekâ ajanları, diğer ajanların argümanlarından farklı bakış açıları sunarak aktif şekilde karşı argümanlar ve destekleyici görüşler ortaya koyar. Böylece konular çok yönlü biçimde incelenir.
• “Karşıt üretim” yaklaşımı kritik konuların sistematik şekilde ortaya çıkarılmasını sağlar ve geleneksel çok ajanlı yapay zekâ sistemlerine kıyasla daha kapsamlı içgörüler sunar.

3) Tartışma geçmişinin kanıt olarak sunulmasıyla daha iyi sonuçlara ulaşılması