هندسة البيانات
العمل على البيانات الذي يجعل الذكاء الاصطناعي ممكنًا
قبل توسيع تجربة للذكاء الاصطناعي، تحققوا من التعريفات والسجلات المصدرية وعملية التقييم التي تستند إليها الإجابات. ويمكن لمراجعة الجاهزية أن تكشف الفجوات.
قد تنتج إجابة الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة عن أسباب عدة: فقد لا يكون النموذج مناسبًا، أو قد يسترجع معلومات خاطئة، أو قد تكون السجلات الأساسية متناقضة أصلًا. ولن تحل زيادة قدرات النموذج كل هذه المشكلات. وتساعد مراجعة الجاهزية على تحديد ما ينبغي تغييره قبل أن توسع المؤسسة التجربة.
ابدأوا بسؤال واحد يتعلق بالأعمال
اختاروا سؤالًا يتطلب من أحدهم اتخاذ إجراء. مثلًا: ما طلبات العملاء المتأخرة؟ اتفقوا على تعريف التأخير والطابع الزمني المعتمد وكيفية التعامل مع الإلغاءات أو التسليم الجزئي. ثم تتبعوا الإجابة عبر الأنظمة وعمليات التحويل التي تنتجها. وهذا أجدى من وصف منظومة البيانات كلها بأنها جاهزة أو غير جاهزة.
اجعلوا فحوصات الجودة واضحة
تتعامل إرشادات Google الهندسية مع اختبار البنية التحتية وحداثة البيانات والإخفاقات الصامتة والملكية بوصفها اعتبارات صريحة في أنظمة تعلم الآلة. وفي المراجعة التجارية، حوّلوا هذه الاعتبارات إلى فحوصات يمكن ملاحظتها. والقائمة التالية أداة عمل مقترحة؛ إذ تعتمد الحدود المناسبة على العملية وعواقب الإجابة الخاطئة.
مرروا أفقيًا لعرض جميع الأعمدة ←
| الفحص | الأدلة المطلوب طلبها | الإجراء عند فشل الفحص |
|---|---|---|
| التعريفات | تعريف متفق عليه ومسؤول عن كل حقل حاسم للقرار | عالجوا الالتباس قبل مقارنة المخرجات. |
| الحداثة | وقت آخر تحديث ناجح والفاصل المتوقع بين التحديثات | أشيروا إلى النتائج القديمة وأصلحوا تدفق البيانات. |
| الاكتمال | السجلات المفقودة والمكررة في عينة تمثيلية | أصلحوا المصدر أو وثقوا القيد. |
| الوصول | اختبارات توضح ما يمكن لكل دور مستخدم استرجاعه وما يتعذر عليه | صححوا مسار الوصول قبل التوسع في الإتاحة. |
| التقييم | أسئلة جرت مراجعتها وإجابات متوقعة وفئات الإخفاقات | حددوا خط أساس قبل الادعاء بحدوث تحسن. |
قيّموا المسار المؤدي إلى الإجابة
اختبروا كل حد على حدة. هل احتوى المصدر على السجل الصحيح؟ وهل جرى تحميله بنجاح؟ وهل استطاع المستخدم المقصود الوصول إليه؟ وهل اختار الاسترجاع المادة ذات الصلة؟ وهل عكست الإجابة النهائية تلك المادة بدقة؟ يساعد فصل هذه الفحوصات على التمييز بين سجل مفقود وخطأ في التوليد.
- أدرجوا سجلات غير مكتملة وتعريفات متضاربة ومستندات قديمة وأسئلة لا يمكن الإجابة عنها.
- سجلوا المصدر الذي يدعم الإجابة المتوقعة واسم من راجعها.
- احتفظوا ببعض أمثلة التقييم منفصلة عن الأمثلة المستخدمة لضبط النظام.
- أعيدوا المراجعة عند تغير بنية المصدر أو قواعد الوصول أو سلوك النظام.
اتفقوا على ما يُسمح للنظام باستنتاجه
ينبغي تحديد استجابة النظام عند غياب الأدلة أو تقادمها أو خروجها عن صلاحيات المستخدم. وقد يعني ذلك، بحسب العملية، الامتناع عن الإجابة أو إظهار حدودها أو إحالة السؤال إلى شخص مسؤول. والهدف هو توفير مسار موثوق لاتخاذ القرار، بما في ذلك الحالات التي يتعذر فيها على النظام تقديم إجابة.
اختتموا المراجعة بسجل مرتب حسب الأولوية للفجوات والمسؤولين وفحوصات القبول. تتطلب بعض الفجوات عملًا هندسيًا، فيما يتطلب بعضها الآخر قرارًا تجاريًا بشأن التعريفات أو الصلاحيات. ويحدد هذا السجل نطاقًا واضحًا للمرحلة التالية ويسهل تقييم التحسن لاحقًا.
المراجع ومواد إضافية للقراءة
تستند هذه المقالة إلى إرشادات خارجية. أما الأمثلة وأطر اتخاذ القرار أعلاه فهي إرشادات تحريرية من Kōt Dynamics.
- Google · قواعد تعلّم الآلة
تتناول القواعد ٥ و٨ و١٠ و١١ اختبار البنية التحتية وحداثة البيانات والإخفاقات الصامتة وملكية البيانات.
- NIST · دليل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
مرجع أوسع لتوثيق سياق نظام الذكاء الاصطناعي وتقييم مخاطره.
