Birka: MCP

Dzmitrijs Jablonskis, GeoPard lauksaimniecības tehnikas vadītājs

Pagājušajā nedēļā kāds man jautāja, ar kuru modeli strādā mūsu mākslīgā intelekta agronoms. Tas ir visbiežāk uzdotais tehniskais jautājums, un parasti tas ir nepareizais jautājums, ar ko sākt.

Lūk, godīgā atbilde un pēc tam noderīgākā.

Godīga atbilde: vairāki

Katru uzdevumu mēs novirzām uz tam vispiemērotāko modeli. Praksē tas nozīmē atsevišķus ceļus:

• Ģeotelpiskā spriešana. Zonas statistikas lasīšana, slāņu salīdzināšana, skaidrojums, kāpēc viena lauka daļa uzvedas atšķirīgi no citas.
• Novērtējiet matemātiku. Noņemšanas koeficienti, kritiskie sliekšņi, uzkrāšanās konvencijas, mērvienību konvertēšana.
• Saruna. Izpratne par to, ko agronoms patiesībā domāja ar pusteikuma pieprasījumu.
• Uzdevumu klasifikācija. Pirms jebkādu citu darbību veikšanas jāizlemj, kurai darbplūsmai pieprasījums pieder.
• Aizsargbarjeras. Izvades datu pārbaude, pirms tie kļūst par artefaktiem.

Neviens modelis nav labākais visās piecās kategorijās. Tie, kas labi spriež haotiskajā telpiskajā kontekstā, ne vienmēr ir tie, kas saglabā aritmētisko disciplīnu. Tie, kas dabiski sazinās, ne vienmēr ir tie, kas klasificē droši.

Mēs nepublicējam maršrutēšanas tabulu, un nekautrēšanās nolūkos. Tā mainās. Modelis atbrīvo zemi ik pēc dažiem mēnešiem, un katrs no tiem maina līdzsvaru vienā vai divos no šiem maršrutiem. Atbildes iesaldēšana emuāra ierakstā padarītu to nepareizu līdz rudenim.

Noderīgāka atbilde: slāņi

Ja rītdien apmainītu mūsu modeļus pret citu robežlīnijas komplektu, produkts joprojām darbotos un joprojām būtu atpazīstami mūsu. Tas ir dizaina mērķis, un ir vērts paskaidrot, kāpēc.

Agronomisks ieteikums nav teksta atbilde. Tas ir skaitlis, kas nonāk mašīnas terminālī un tiek piemērots laukam. Attālums starp šīm divām lietām ir vieta, kur faktiski atrodas inženiertehniskā informācija.

Apsveriet betona bojājumu klasi. Modelis var ģenerēt perfekti pamatotu fosfora devu mārciņās P.₂O₅ uz akru. Pareizs izvešanas koeficients, pareiza robežvērtība, pareiza uzkrāšanās loģika. Tad likme tiek pievienota produktam, kas ir 4 procenti fosfora.₂O₅, un izkliedētājs to saņem kā produkta devu. Plāns bija pareizs. Pielietojums atšķiras par vairāk nekā vienu kārtu.

To neliedz nekāda modeļa kvalitāte. To gan dara konversijas slānis.

Tas pats attiecas uz vienību sistēmām, regulētajām maksimālās devas prasībām, augsnes testu vērtībām, virs kurām agronomiski pareizā deva ir nulle, uz starpību starp laboratorijas sniegto informāciju un vienādojuma sagaidāmo rezultātu. Tās nav spriešanas problēmas. Tās ir sistēmu problēmas, un tās izlemj, vai ieteikums ir drošs rīcībai.

Tātad slāņi ap modeli veic svarīgo darbu.

Zemējums. Asistents nolasa klienta paša datus. Viņu augsnes analīzes, attīrīto ražu, topogrāfiju, pielietošanas vēsturi. Nevis vispārēju agronomijas ainu, bet gan viņu pašu.

Skaidri parametri. Katrs koeficients, slieksnis un konvencija, ko izmanto likmes aprēķināšanai, tiek parādīta un rediģējama pirms ģenerēšanas. Ja agronoms nepiekrīt pieņēmumam, viņš to maina. Skaitlis, ko lietotājs nevar pārbaudīt, ir skaitlis, ko viņš nevar iegūt.

Deterministiskā matemātika. Likmes aprēķins tiek veikts kodā, nevis prozā. Modelis izlemj, ko un kāpēc aprēķināt. Tas neveic aritmētiku.

Validācija pirms ģenerēšanas. Pirms vienotas kartes izveides plāni tiek pārbaudīti atbilstoši reģiona agronomiskajiem noteikumiem, kā arī noteikumiem, ko klients ir pievienojis savai zināšanu bāzei.

Cilvēka piekrišana. Nekas nesasniedz iekārtu, kamēr cilvēks nav parakstījies. Tā nav lietotāja pieredzes piekāpšanās. Tas ir pēdējais un vissvarīgākais slānis.

Ko mēs vērtējam

Visu iepriekš minēto iemeslu dēļ modeļa novērtēšana atsevišķi sniedz ļoti maz informācijas.

Augsts rezultāts agronomijas atbilžu variantos norāda, ka modelis ir izlasījis mācību grāmatas. Tas nepasaka, vai sistēma pareizi konvertēs barības vielu devu produkta devā, atteiksies ieteikt fosforu laukā, kurā jau ir augsts fosfora līmenis, vai pamanīs, ka augsnes ziņojums ir saņemts ar citu ekstrakcijas metodi, nekā paredzēts vienādojumā.

Tātad mēs izvērtējam sistēmu no sākuma līdz beigām. Vai tā no klienta konta izgūst pareizos slāņus. Vai tā izmanto pamatotus koeficientus. Vai tā parāda savu pamatojumu. Vai tā konstatē savas kļūdas, pirms tās atstāj ēku. To ir grūtāk reducēt līdz vienam skaitlim, tāpēc mēs uzskatām, ka tas ir pareizi jāmēra.

Paņemiet līdzi savu modeli

Izmantojot MCP, jūs varat norādīt savu modeli uz saviem GeoPard datiem un tieši uzdot tam jautājumus par jūsu laukiem. Daži no mūsu tehniski pieredzējušākajiem lietotājiem to jau dara, un mēs uzskatām, ka tā ir laba lieta. Mākslīgā intelekta palīga dokumentācija aptver, kā tas darbojas.

Tomēr ir vērts skaidri pateikt: to darot, jūs mantojat slāņus. Pamatojumu, parametru caurspīdīgumu, vienības disciplīnu, validāciju, apstiprināšanas soli. Tie nav iekļauti modelī. Tie ir daļa, kas kādam ir jāveido.

Kāpēc šī ir likme, nevis riska ierobežošana

Modeļu iespējas strauji kļūst par komercializāciju. Ik pēc dažiem mēnešiem robeža mainās, un visi bez maksas saņem jaunu grīdu. Likmju likšana uz vienu konkrētu modeli ir likme uz īslaicīgu priekšrocību.

Slāņi veido saplūšanas formu. Tie apkopo agronomijas noteikumus, reģionālās konvencijas, klientu zināšanas un visus atrastos un slēgtos bojājumu veidus. Tas uzlabojas ar lietošanu, un tas netiek atiestatīts, kad tiek piegādāts jauns modelis.

Kas ir tālu no pareizās atbildes: pajautājiet, ko sistēma dara, atbildot uz nepareizu atbildi. Tas pasaka vairāk nekā zināšanas par to, kurš modelis to radīja.

Lūk, asistents, kas paveic tieši to, sākot no jautājuma līdz eksportētai receptei, divu minūšu laikā:

Interaktīvo versiju, kurā redzams katrs spriešanas solis, skatiet šeit: GeoPard mākslīgā intelekta palīga lapa.