כלים ומוצרים של בינה מלאכותית

נתחיל בתיאור תוצאה שהמומחה יכול להשתמש בה בעבודתו. נגדיר יחד מה עליו לבדוק, אילו טעויות משנות את משמעות התשובה ואיך יודעים שהמשימה הושלמה.

נאסוף דוגמאות מאנשים שמכירים את העבודה ונהפוך את הניסיון שלהם לקריטריונים לאיכות. לפיהם נבחר את מבנה הכלי ונבדוק גרסאות עתידיות.

נבדוק אם המקור המצוטט אכן תומך במסקנה ואם טיוטה שהוכנה מסייעת להשלים את המשימה. כשאין מספיק מידע, הכלי חייב להראות בדיוק מה חסר.

נבחן את הגישה על קבוצת משימות מוסכמת, כולל מקרים מעורפלים. על סמך התוצאות נדון במה שמוכן לשימוש, היכן נדרש אדם ומה מצריך פתרון אחר.

נתכנן את תפקיד המומחה יחד עם שאר הכלי. עליו להבין מאין הגיע המידע, מה לבדוק, כיצד לתקן את התוצאה וכיצד להמשיך.

נסכם גישה למקורות ותנאים לטיפול בנתונים. נקבע איזה מידע אפשר להעביר לשירותים חיצוניים ומה חייב להישאר בחברה. התנאים האלה משפיעים על בחירת המודל, האחסון והממשק.

במהלך השימוש עולות תובנות חדשות. תיקון שחוזר על עצמו עשוי להעיד על חומרי מקור לקויים, כלל לא מתאים או מגבלה של הגישה שנבחרה. נבחן מקרים כאלה ונוסיף את החשובים שבהם לבדיקות.

כך ניסיונו של המומחה לא ייעלם בתוך עוד תשובה מתוקנת. הצוות ידייק בהדרגה את הבנת התוצאה הנחוצה לו ויקבל בסיס לשינוי הבא.

נספור את העיבוד, הניסיונות החוזרים וזמן המומחה עד לקבלת תוצאה שאפשר להשתמש בה. כך אפשר להשוות את עלות העבודה המלאה בין מודלים שונים.

כשמחליפים מודל, נחזור על הבדיקות לפי הקריטריונים שנשמרו ונבחן אם המעבר מוצדק. נבדוק חיבורים ופורמטים של נתונים כדי לאמוד את העבודה ואת עלות ההעברה.

עם המומחה האחראי נתרגל הערכת תוצאות, הוספת מקרה בדיקה חדש ותגובה לירידה באיכות. ההגדרות, החיבורים, קוד המקור, הקריטריונים וחומרי הבדיקה נשארים בידי הצוות.

נתעד את תנאי הספק החיצוני של המודל ואת החומרים שנשלחים אליו. קוד המקור של הכלי, ההגדרות וקריטריוני המשימה יישארו אצלכם לבחירה ולבדיקה של חלופות בעתיד.

תוכלו להרחיב משימות, לעדכן כללים ולנסות מודלים אחרים על סמך הדוגמאות שנאספו. גרסה חדשה צריכה להראות איזו עבודה היא עושה טוב יותר ומה משתנה עבור המומחה.

יחד עם המוצר נמסור שיטה לבדיקה ולשיפור עקבי של האיכות במשימות הצוות שלכם.