Modelis yra mažiau svarbus nei jį supantys sluoksniai

Dzmitry Yablonski, GeoPard Agriculture CTO

Praėjusią savaitę kažkas manęs paklausė, kokį modelį naudoja mūsų dirbtinio intelekto agronomas. Tai dažniausiai užduodamas techninis klausimas, ir dažniausiai jis yra netinkamas pradėti.

Štai sąžiningas atsakymas, o tada ir naudingesnis.

Sąžiningas atsakymas: keli

Kiekvieną užduotį nukreipiame į jai geriausiai tinkantį modelį. Praktiškai tai reiškia atskirus kelius:

• Geografinis samprotavimas. Zonos statistikos skaitymas, sluoksnių palyginimas, paaiškinimas, kodėl viena lauko dalis elgiasi kitaip nei kita.
• Įvertinkite matematiką. Pašalinimo koeficientai, kritinės ribos, kaupimosi konvencijos, vienetų konvertavimas.
• Pokalbis. Supratimas, ką agronomas iš tikrųjų turėjo omenyje sakydamas pusės sakinio prašymą.
• Užduočių klasifikacija. Nuspręsti, kuriai darbo eigai priklauso užklausa, prieš ką nors kita atliekant.
• Apsauginiai turėklai. Tikrinami rezultatai prieš jiems tampant artefaktais.

Nė vienas modelis nėra geriausias visose penkiose srityse. Tie, kurie gerai samprotauja netvarkingame erdviniame kontekste, ne visada išlaiko aritmetinę discipliną. Tie, kurie bendrauja natūraliai, ne visada patikimai klasifikuoja.

Maršrutų lentelės neskelbiame, ir nenorėdami būti drovūs. Ji keičiasi. Modelis išleidžia duomenis kas kelis mėnesius, ir kiekvienas iš jų pakeičia vieno ar dviejų tų maršrutų balansą. Atsakymo užšaldymas tinklaraščio įraše iki rudens jį padarytų neteisingu.

Naudingesnis atsakymas: sluoksniai

Jei rytoj pakeistumėte mūsų modelius kitu pasienio rinkiniu, produktas vis tiek veiktų ir vis tiek būtų atpažįstamai mūsų. Toks yra dizaino tikslas, ir verta paaiškinti, kodėl.

Agronominė rekomendacija nėra tekstinis atsakymas. Tai skaičius, kuris patenka į mašinos terminalą ir yra taikomas laukui. Atstumas tarp šių dviejų dalykų ir yra ta vieta, kur iš tikrųjų glūdi inžinerija.

Paimkime betono gedimo klasę. Modelis gali pateikti puikiai pagrįstą fosforo normą svarais fosforo.₂O₅ už akrą. Teisingas pašalinimo koeficientas, teisinga riba, teisinga kaupimo logika. Tada norma pridedama prie produkto, kuris sudaro 4 procentus fosforo.₂O₅, o barstytuvas jį gauna kaip produkto normą. Planas buvo teisingas. Paskleidimo dažnis neatitinka normos daugiau nei vienu dydžiu.

Jokia modelio kokybė to netrukdo. Konversijos sluoksnis tai daro.

Tas pats pasakytina ir apie vienetų sistemas, reglamentuojamas normas, dirvožemio tyrimų vertes, virš kurių agronomiškai teisinga norma yra lygi nuliui, skirtumą tarp to, ką praneša laboratorija, ir to, ko tikimasi pagal lygtį. Tai nėra samprotavimo problemos. Tai sisteminės problemos, ir jos lemia, ar rekomendacija yra saugi.

Taigi, sluoksniai aplink modelį atlieka svarbų darbą.

Įžeminimas. Asistentas nuskaito kliento duomenis. Jų dirvožemio tyrimus, nuvalytą derlių, topografiją, panaudotų augalų istoriją. Ne bendrą agronomijos vaizdą, o jų pačių.

Aiškūs parametrai. Kiekvienas koeficientas, slenkstis ir konvencija, naudojami normai apskaičiuoti, yra pateikiami ir redaguojami prieš generavimą. Jei agronomas nesutinka su prielaida, jis ją pakeičia. Skaičius, kurio vartotojas negali patikrinti, yra skaičius, kurio jis negali valdyti.

Deterministinė matematika. Skaičiavimas atliekamas kodu, o ne proza. Modelis nusprendžia, ką ir kodėl apskaičiuoti. Jis neatlieka aritmetikos.

Patvirtinimas prieš generavimą. Prieš sukuriant vieną žemėlapį, planai yra patikrinami pagal regiono agronomines taisykles ir kliento į savo žinių bazę įtrauktas taisykles.

Žmogaus pritarimas. Niekas nepasiekia mašinos, kol žmogus nepasirašo. Tai nėra UX nuolaida. Tai paskutinis ir svarbiausias sluoksnis.

Ką mes vertiname

Dėl viso to, kas išdėstyta pirmiau, modelio vertinimas atskirai mums pasako labai mažai.

Aukštas agronomijos atsakymų variantų balas rodo, kad modelis perskaitė vadovėlius. Tai nepasako, ar sistema teisingai konvertuos maistinių medžiagų normą į produkto normą, ar atsisakys rekomenduoti fosforą lauke, kuriame jo kiekis jau yra didelis, arba pastebės, kad dirvožemio ataskaita buvo gauta kitu ekstrahavimo metodu, nei numato lygtis.

Taigi, mes vertiname sistemą nuo pradžios iki galo. Ar ji iš kliento sąskaitos paima tinkamus sluoksnius. Ar ji naudoja pagrįstus koeficientus. Ar ji pateikia savo samprotavimus. Ar ji pastebi savo klaidas, kol jos nepalieka pastato. Tai sunkiau apibendrinti iki vieno skaičiaus, todėl manome, kad tai yra teisingas dalykas, kurį reikia išmatuoti.

Atsineškite savo modelį

Naudodamiesi MCP, galite nukreipti savo modelį į savo „GeoPard“ duomenis ir tiesiogiai užduoti klausimus apie savo laukus. Kai kurie mūsų techniniai vartotojai jau tai daro, ir mes manome, kad tai yra gerai. Dirbtinio intelekto asistento dokumentacija apima, kaip tai veikia.

Verta aiškiai pasakyti: taip darydami paveldite sluoksnius. Įžeminimą, parametrų skaidrumą, vienetų discipliną, patvirtinimą, patvirtinimą. Jų nėra modelyje. Tai dalis, kurią kažkas turi sukurti.

Kodėl tai statymas, o ne apsidraudimas

Modelių galimybės sparčiai tampa komercinės. Kas kelis mėnesius riba keičiasi ir visi gauna naujas grindis nemokamai. Statyti už vieną konkretų modelį reiškia statyti už laikiną pranašumą.

Sluoksniai susijungia. Juose kaupiamos agronominės taisyklės, regioninės konvencijos, klientų žinios ir visi mūsų rasti ir išspręsti gedimų režimai. Naudojant tai gerėja ir neatsistato iš naujo, kai išsiunčiamas naujas modelis.

Tai ilgas kelias į klausimą: ką sistema veikia, jei atsakymas yra neteisingas. Tai pasako daugiau nei žinojimas, kuris modelis ją sukūrė.

Štai asistentas, atliekantis būtent tai – nuo klausimo iki eksportuoto recepto – per dvi minutes:

Interaktyvią versiją, kurioje matomas kiekvienas samprotavimo žingsnis, žr. „GeoPard“ dirbtinio intelekto asistento puslapis.