盖世汽车讯 据外媒报道，巴伊兰大学（Bar-Ilan University）在人工智能（AI）领域取得了里程碑式的进展，其最新研究解决了一个基本问题，即确认深度学习架构能够在保持总体平均置信度的同时，对大部分输入实现远高于平均水平的置信度。
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图片来源：巴伊兰大学
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该研究结果标志着人工智能辨别和响应分类任务中不同置信度水平能力的重大飞跃。通过利用对深层架构置信度的洞察，研究团队为从自动驾驶汽车到医疗保健等实际应用开辟了新途径。
这项研究由巴伊兰大学物理系和贡达（Goldschmied）多学科大脑研究中心（Multidisciplinary Brain Research Center）的Ido Kanter教授领导，且相关论文已发表于期刊《Physica A》。
这项研究的贡献者之一、本科生Ella Koresh表示：“了解人工智能系统的置信水平使我们能够开发优先考虑安全性和可靠性的应用程序，例如，在自动驾驶汽车的背景下，当识别路标的置信度极高时，系统可以自主做出决策。然而，在置信度较低的情况下，系统会提示人工干预，确保谨慎和知情决策。”
提高人工智能系统的置信水平对各个领域都有深远的影响，从基于人工智能的写作和图像分类到医疗保健和自动驾驶汽车的关键决策过程。通过使人工智能系统在面临不确定性时能够做出更细致、更可靠的决策，这项研究为人工智能性能和安全性设立了新标准。
