Pe măsură ce AI devine un practică de afaceri bine stabilită în cadrul companiilor inovatoare, unele sarcini sunt mai potrivite decât altele pentru implementarea inteligenței artificiale. Pentru echipele de cercetare și dezvoltare și IP care își împing organizațiile prin ciclul de viață al inovației, AI reduce timpul mediu de căutare a literaturii non-brevet de la 10 ore la doar două. Căutarea semantică bazată pe procesarea limbajului natural democratizează procesul de căutare a brevetelor, extinzând accesul la literatură puternică de brevete și non-brevet, dincolo de profesioniștii instruiți în domeniul PI. Aceste beneficii – și impactul lor asupra costului inovării – nu pot fi ignorate sau reduse, indiferent de societatea (și de C-suite's) neîncrederea generală în AI.
Există cazuri de utilizare a inteligenței artificiale care fac de înțeles neîncrederea în AI. Mașinile care se conduc singure au accidente. Algoritmii Facebook amplifică părtinirile cognitive periculoase. Cu toate acestea, am acceptat AI în aplicațiile care ne fac traieste mai usor: modul portret pregătit pentru Instagram de la recomandările Apple, Spotify și Netflix și căutarea vocală pentru a numi doar câteva.
Antidotul împotriva neîncrederii angajatorilor și angajaților față de AI este modelele explicabile, instruite, testate și observate, precum motorul IP.com Semantic Gist®, care fac viața mai ușoară. Atunci când un căutator introduce o parte a unei dezvăluiri de invenție în bara de căutare din suita noastră de software, motorul AI identifică cea mai relevantă literatură tehnică existentă. Căutătorul ar putea ezita să accepte aceste rezultate ca fiind cuprinzătoare, deoarece, pentru utilizatorul obișnuit, natura fundamentală a „cutiei negre” a AI face ca explicabilitate dificil. Cu toate acestea, angajamentul IP.com de a antrena modele AI în interior și de a le testa, observa și menține în timp cu date din lumea reală nestructurate și actualizate, crește transparența motorului nostru AI în ansamblu.
Antrenamentul AI
IP.com a început să-și antreneze motorul NLP acum aproape două decenii să înțeleagă structura lingvistică conținută în brevete și utilizată de persoanele care caută aceste tipuri de documente tehnice. AI a fost (și continuă să fie) instruit folosind un set de date de înaltă calitate compus din sute de milioane de puncte de date de la corporații, dosare de litigii, brevete și altă literatură tehnică. Acest angajament pentru date uniforme și de calitate este cheia pentru formarea AI. Inteligența artificială învață din informațiile pe care le oferă; dacă intrările sunt de calitate scăzută, ieșirile vor fi și ele.
Multe motoare AI de utilizare generală, inclusiv alți algoritmi NLP, cum ar fi Set de instrumente pentru limbaj natural, aflați din seturi de date mai generale. Antrenarea unui motor intern a permis IP.com să-și predea modulele AI folosind date specifice aplicației – în acest caz, documente tehnice precum brevetele și publicațiile.
Testarea AI
La fel ca studenții umani (și chiar animale), există șansa ca AI să memoreze modele în timpul antrenamentului, mai degrabă decât să învețe să facă predicții și să descopere perspective. Fără testarea intrărilor noi, autorul unui motor AI nu ar fi conștient de acest neajuns. Testarea și evaluare procesul trebuie să utilizeze date nestructurate, din lumea reală și să identifice orice părtiniri implicite, inconsecvențe sau erori.
La IP.com, testarea asigură că modelele de inteligență artificială care alimentează soluțiile de flux de lucru funcționează conform așteptărilor, oferind rezultate relevante de căutare a brevetelor într-o fracțiune din timpul necesar cercetătorilor umani instruiți pentru a îndeplini aceleași sarcini. Utilizatorii pot adăuga suita de software la fluxul lor de inovare cu încredere, știind că AI IP.com înțelege exact ceea ce caută.
- Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.Click aici
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://ip.com/blog/training-ai-how-ip-coms-ai-engine-learned-to-accelerate-innovation/
