Model je manj pomemben kot plasti okoli njega

Dzmitry Yablonski, tehnični direktor, GeoPard Agriculture

Prejšnji teden me je nekdo vprašal, na katerem modelu deluje naš agronom z umetno inteligenco. To je najpogostejše tehnično vprašanje, ki ga dobimo, in ponavadi je napačno za začetek.

Tukaj je iskren odgovor, nato pa še tisti bolj uporaben.

Iskren odgovor: več

Vsako nalogo usmerimo k modelu, ki je zanjo najbolj primeren. V praksi to pomeni ločene poti za:

• Geoprostorsko sklepanje. Branje statistike con, primerjava plasti, razlaga, zakaj se en del polja obnaša drugače kot drugi.
• Oceni matematiko. Koeficienti odstranjevanja, kritični pragovi, konvencije kopičenja, pretvorbe enot.
• Pogovor. Razumevanje, kaj je agronom dejansko mislil s polstavčno zahtevo.
• Klasifikacija nalog. Odločitev, kateremu delovnemu toku zahteva pripada, preden se zgodi karkoli drugega.
• Varnostne ograje. Preverjanje izhodov, preden postanejo artefakti.

Noben posamezen model ni najboljši pri vseh petih. Tisti, ki dobro sklepajo v neurejenem prostorskem kontekstu, niso vedno tisti, ki ohranjajo aritmetično disciplino. Tisti, ki se naravno pogovarjajo, niso vedno tisti, ki zanesljivo klasificirajo.

Tabele usmerjanja ne objavljamo, pa naj ne bi bili sramežljivi. Spreminja se. Izdaje modelov izidejo vsakih nekaj mesecev in vsaka od njih premakne ravnotežje na eni ali dveh od teh poti. Če bi odgovor zamrznili v objavi na blogu, bi bil do jeseni napačen.

Bolj uporaben odgovor: plasti

Če bi jutri naše modele zamenjali za drug komplet Frontier, bi izdelek še vedno deloval in bi bil še vedno prepoznavno naš. To je cilj oblikovanja in vredno je pojasniti, zakaj.

Agronomsko priporočilo ni besedilni odgovor. Je številka, ki se vnese v terminal stroja in se uporabi na polju. Razdalja med tema dvema stvarema je dejansko shranjena v inženiringu.

Vzemimo za primer konkretno vrsto odpovedi. Model lahko ustvari popolnoma utemeljen recept za fosfor v funtih P.₂O₅ na hektar. Pravilen koeficient odstranitve, pravilen prag, pravilna logika kopičenja. Nato se stopnja veže na izdelek, ki je 4 odstotke P₂O₅, in trosilnik ga prejme kot količino proizvoda. Načrt je bil pravilen. Uporaba je za več kot velikostni razred napačna.

Nobena kakovost modela tega ne prepreči. Pretvorniška plast to stori.

Enako velja za sisteme enot, za zgornje meje regulativnih stopenj, za vrednosti talnih testov, nad katerimi je agronomsko pravilna stopnja nič, za razliko med tem, kar poroča laboratorij, in tem, kar pričakuje enačba. To niso problemi sklepanja. To so sistemski problemi in prav oni odločajo o tem, ali je priporočilo varno upoštevati.

Torej plasti okoli modela opravljajo pomembno delo.

Ozemljitev. Asistent prebere podatke stranke. Njihove teste tal, očiščene pridelke, topografijo, zgodovino uporabe. Ne splošno sliko agronomije, temveč njihovo.

Eksplicitni parametri. Vsak koeficient, prag in konvencija, ki se uporabljajo za izračun stopnje, so pred generiranjem prikazani in jih je mogoče urejati. Če se agronom ne strinja s predpostavko, jo spremeni. Številka, ki je uporabnik ne more pregledati, je številka, ki je ne more imeti v lasti.

Deterministična matematika. Izračun cene poteka v kodi, ne v besedilu. Model se odloči, kaj bo izračunal in zakaj. Ne izvaja aritmetike.

Validacija pred generiranjem. Načrti se pred izdelavo enotnega zemljevida preverijo glede na agronomska pravila za regijo in pravila, ki jih je stranka dodala v svojo bazo znanja.

Človeško odobravanje. Nič ne pride do stroja, dokler se oseba ne prijavi. To ni koncesija za uporabniško izkušnjo. To je zadnja in najpomembnejša plast.

Kaj ocenjujemo

Zaradi vsega zgoraj navedenega nam ocenjevanje modela samo po sebi pove zelo malo.

Visok rezultat pri agronomiji z izbirnimi odgovori vam pove, da je model prebral učbenike. Ne pove vam, ali bo sistem pravilno pretvoril količino hranil v količino produkta, ali zavrnil priporočilo fosforja na polju, ki je že tako visoko, ali pa je opazil, da je poročilo o tleh prišlo z drugačno metodo ekstrakcije, kot jo predvideva enačba.

Torej sistem ovrednotimo od začetka do konca. Ali pridobi prave plasti iz računa stranke? Ali uporablja utemeljljive koeficiente? Ali prikaže svojo logiko? Ali zazna lastne napake, preden zapustijo stavbo? To je težje zreducirati na eno samo število, zato menimo, da je to prava stvar za merjenje.

Prinesi svoj model

Z MCP lahko svoj model usmerite na podatke GeoPard in ga neposredno vprašate o svojih poljih. Nekateri naši bolj tehnični uporabniki to že počnejo in menimo, da je to dobro. Dokumentacija za pomočnika umetne inteligence zajema, kako deluje.

Vendar je vredno povedati: ko to storite, podedujete plasti. Ozemljitev, preglednost parametrov, disciplino enot, validacijo, korak odobritve. Teh ni v modelu. So del, ki ga mora nekdo zgraditi.

Zakaj je to stava, ne varovanje pred tveganjem

Zmogljivost modela se hitro komodificira. Vsakih nekaj mesecev se meja premakne in vsi dobijo novo dno brezplačno. Staviti na en sam model je stava na začasno prednost.

Plasti se seštevajo. Zbirajo agronomska pravila, regionalne konvencije, znanje strank in vse načine napak, ki smo jih odkrili in odpravili. To se z uporabo izboljša in se ne ponastavi, ko izide nov model.

Kar je na dolg način povedano: vprašajte, kaj sistem naredi z napačnim odgovorom. To vam pove več kot vedeti, kateri model ga je ustvaril.

Tukaj je asistent, ki v dveh minutah naredi točno to, od vprašanja do izvoženega recepta:

Za interaktivno različico, kjer je viden vsak korak sklepanja, glejte Stran GeoPard AI Assistant.