आविष्कार
आविष्कार
मैं अपने दिन मशीन लर्निंग को सत्यापन-योग्य बनाने की कोशिश में बिताता हूँ। यह विचार कहने में सरल और करने में कठिन है: किसी परिणाम को अपना प्रमाण खुद साथ ले जाने में सक्षम होना चाहिए, ताकि जो व्यक्ति कमरे में मौजूद नहीं था, वह भी बाद में उसकी पुष्टि कर सके।
जिस समस्या से मैं बार-बार जूझता हूँ, वह यह नहीं है कि मॉडल कभी-कभी गलत होते हैं। समस्या यह है कि लगभग कोई भी यह नहीं बता सकता कि वे कब गलत होते हैं। सत्यापन-योग्यता, ऑडिट-योग्यता और विश्वसनीयता ऐसी सुविधाएँ नहीं हैं जिन्हें बाद में जोड़ा जाए; इन्हें शुरू से ही सिस्टम के काम करने के तरीके का हिस्सा होना चाहिए।
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एक सिस्टम चलता है
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यह उसने जो किया उसका प्रमाण उत्पन्न करता है
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कोई भी बाद में उस प्रमाण की जाँच कर सकता है
- AI के लिए सत्यापन-योग्य संगणना
- उद्गम और ऑडिट जिसे कोई तीसरा पक्ष स्वयं चला सके
- क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण जो रन खत्म होने के बाद भी बना रहता है
पेटेंट
पर्दे के पीछे, यह काम एक बढ़ते हुए पेटेंट पोर्टफोलियो में बदल गया है: सत्यापन-योग्य AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए लगभग 76 आवेदन प्रक्रिया में हैं, जिनमें से बीस पहले ही दाखिल किए जा चुके हैं, और और भी आ रहे हैं।