تصميم الذكاء الاصطناعي الموثوق: من المفهوم إلى نموذج السيارة العملي

تحتل [الشبكات العصبية العميقة](/tag/[الشبكات](/tag/الشبكات)-العصبية-العميقة) (Deep [Neural Networks](/tag/neural-networks)) موقع الريادة في [تطوير](/tag/تطوير) [تقنيات](/tag/تقنيات) [إدراك](/tag/إدراك) [القيادة](/tag/القيادة) الذاتية، غير أن غموضها يتعارض مع المبادئ التوجيهية الناشئة حول [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) الموثوق، مما يجعل من الصعب ضمان [الأمان](/tag/الأمان) والتدقيق والمراقبة البشرية. وبينما تتوفر بعض الأطر النظرية للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ([Explainable AI](/tag/explainable-ai) - XAI)، فإن التطبيق العملي لمفاهيم [الذكاء الاصطناعي الموثوق](/tag/الذكاء-الاصطناعي-الموثوق) في [فهم المشاهد](/tag/[فهم](/tag/فهم)-المشاهد) ثلاثية الأبعاد لا يزال محدودًا.

لمعالجة هذه الفجوة، نقدم وحدة [إدراك](/tag/إدراك) تعتمد على [الذكاء الاصطناعي الموثوق](/tag/الذكاء-الاصطناعي-الموثوق) تتميز بالقوة والدمج بين [الشفافية](/tag/الشفافية) الموثوقة وتقديرات [عدم اليقين](/tag/عدم-اليقين) المعتمدة. نستند في تصميمنا إلى كاشف يعتمد على آلية التحويل، حيث نستخرج [التفسير](/tag/التفسير) من آلية [الانتباه](/tag/الانتباه) أثناء مرحلة الاستدلال، وندعم مصداقيتها باستخدام [اختبارات](/tag/اختبارات) الاتساق المدفوعة بالاضطراب. كما ندمج وحدة تقدير وعدم اليقين وضبطها، ونعتمد طرق [تدريب](/tag/تدريب) تعزز من القوة. تظهر [التجارب](/tag/التجارب) سلوكيًا موثوقًا وتحسنًا في القوة مع تقديرات دقيقة لعدم اليقين. وأخيرًا، نقوم بنقل هذه العناصر إلى [نموذج أولي](/tag/[نموذج](/tag/نموذج)-أولي) للسيارة، حيث نقدم [واجهة](/tag/واجهة) XAI تعرض مستندات التوثيق، وحالة [عدم اليقين](/tag/عدم-اليقين) للنموذج، وخرائط السالينسي، مما يُظهر إمكانية [مراقبة](/tag/مراقبة) الإدراك الموثوق في الوقت الحقيقي. مزيد من [المعلومات](/tag/المعلومات) متاحة في [الموقع الرسمي](https://tillbeemelmanns.github.io/trustworthy_ai/).