Метрологическая модель процесса оценивания функциональных характеристик систем искусственного интеллекта

Законодательная и прикладная метрология. 2024. № 6 (192). С. 23–32.

Гарбук С. В., Шамина Е. О., Яшин А. В.

При принятии решений о возможности использования систем искусственного интеллекта для решения ответственных задач обработки данных и управления обязательным условием является понимание потребителем и другими заинтересованными сторонами функциональных характеристик этих систем в предусмотренных условиях эксплуатации. В статье сделана попытка формулировки и интерпретации задачи оценки функциональных характеристик систем искусственного интеллекта с позиций метрологии. Показано, что в метрологическом контексте задача оценивания функциональных характеристик систем искусственного интеллекта может быть рассмотрена по аналогии с оценкой соответствия средств измерений. Последние представляют собой в этом случае тестовые наборы данных, от репрезентативности которых зависит погрешность измерений функциональных характеристик. Рассмотрен механизм формирования погрешности измерений. В качестве моделей измерений предложены модели с использованием эталонных наборов данных, оценкой репрезентативности тестовых наборов данных и с использованием эталонных алгоритмов машинного обучения.

Ключевые слова: искусственный интеллект, measurement error, погрешность измерений, artificial intelligence, measurement task, metrological model, evaluation of functional characteristics, test data set, измерительная задача, метрологическая модель, оценка функциональных характеристик, тестовый набор данных