في سياق الأعمال المتعلقة بالبنية التحتية والذكاء الاصطناعي اليوم، لم تسبب اختلالات النظام أيضًا من قبل اختلالات بسيطة بل من خلال التفاعلات المعقدة بين ميكروفونات الخدمات والآلات والتعلم الآلي.لكن لكي نتفهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير مهارات الهندسة الائتمانية، كنا نتحدث مع Adithya Jakkaraju الذي كان مؤلفًا من مؤتمر IEEE الدولي حول التقدم في علوم الكمبيوتر في الجيل التالي (ICANCS) 2025 أفضل كتاب. وتشمل إطارًا عمليًا لتطوير الوقاية الموثوق بها، والتي يمكن التحقق منها عن طريق الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الكبيرة. "إدارة الذكاء الاصطناعي للخدمات الذكية المقاومة: نهج يهدف إلى التحقق" Q: Can you summarize the core idea behind your research? إن فكرة مركزية في هذه المقالة هي أن أنظمة الوقاية من الذكاء الاصطناعي لا تنتهي لأنها لا تنتمي إلى الذكاء، بل لأنها لا تنتمي إلى الشفافية.إن منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة تعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي لتحديد المشاكل، والتوسع المتوقع، والتخلص التلقائي.لكن، فإن هذه القرارات غالبا ما تعمل كحافلات سوداء.عندما تحدث الحوادث، لا يزال المهندسين لا يعرفون لماذا اتخذت التدابير.هذه الدراسة تشمل إطار الوقاية من الذكاء الاصطناعي الذي يدمج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر في دورة حياة الذكاء الاصطناعي حتى يتم Adithya: Q: What specific problems do black-box AI systems create in production environments? يقدم Black-box AI ثلاث مشاكل رئيسية خلال الحوادث ذات الحجم العالي: Adithya: 
 
 
 
 أضرار غير واضحة: لا يستطيع المهندسين تحديد أي خدمة أو مادة تسبب إجراء. تحليل الأسباب الجانبية المتوقعة: فقد الوقت لتقييم ما إذا كان قرار AI صحيحًا. انخفاض الثقة: يتردد فريقون في الاعتماد على التمويل عندما لا يستطيعون تفسيرها للمساهمين أو القيادات التنظيمية. في بيئات ميكروسوفت الكبيرة، فإن هذه المشاكل تزداد بسرعة، مما يؤدي إلى فشلات في الحد من الحوادث، وأوقات استرداد أطول. Q: How does your framework address these challenges? ويكمل الإطار التفصيلية كمتطلبات الأكاديمية ذات الدرجة الأولى، وتتبع تقنيات الذكاء الاصطناعي المحددة التي يمكن تفسيرها لمواقع مقاومة مثل اكتشاف المشاكل، وتطوير الفشل، والتوسع المتوقع. Adithya: مثال على ذلك: 
 
 
 
 يتم استخدام SHAP و LIME لترجمة السلوك غير المشروع على مستوى الميزات. يتم تطبيق شبكات بويزية لتحديد مسارات الفشل الإيجابي على مختلف اتجاهات الخدمة. تبرر التفسيرات النقدية إجراءات التوسع والتخفيف من خلال إظهار ما قد يمنع الفشل. هذا يضمن أن كل عمل AI يرافقه تفسيرًا واضحًا وصريحًا تقنيًا. Q: Was this approach validated with real system data? لقد تم تحديد الإطار باستخدام بيئة ميكروسوفت مثل الإنتاج مع أكثر من 38 خدمات يتم توزيعها على مجموعة Kubernetes. Adithya: وأظهرت النتائج: 
 
 
 
 42% خفض متوسط الوقت إلى الاسترداد (MTTR) تحسين بنسبة 35٪ في عمليات التخفيف الناجحة إعادة تقييم الحوادث بسرعة تصل إلى 53٪ بسبب التشخيص الذي يعتمد على التفصيل وأظهرت هذه النتائج أن الشفافية تحسين بشكل مباشر النتائج التشغيلية. Q: Many engineers worry that explainability adds performance overhead. How does your work address this? هذا التحدي صحيح.تتقييم الدراسة قد تم تقييمه بشكل دقيق على المدى القصير.تقييمات في الوقت الحقيقي قدمت حوالي 15-20٪ من تكلفة الحساب إضافية، وبالتالي بسبب الحسابات SHAP.لكن هذا التوازن كان مبررًا من قبل انخفاضات كبيرة في الوقت المحدد ومعدلات التقدم.تعميم المجموعة يدعم أيضًا تقييمًا متزايدًا، باستخدام تقييمات خفيفة للموضوعات المعتادة والتحليلات العميقة فقط أثناء الحوادث المهمة، مع الحفاظ على السيطرة على المدى القصير. Adithya: Q: How does this research translate to regulated industries like finance and insurance? لا تتطلب الصناعات المرتبطة بالسياسات الرديئة فقط، بل تتطلب المسؤولية. يجب على أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تشرح قراراتها للمحققين والمديرين التنفيذيين والمواطنين التنفيذيين. من خلال إنتاج رسائل التفسيرات التي يمكن التحقق بها عن طريق التحقق الكمبيوترية والتحليلات المرتبطة بالسياسات، فإنه يتيح للهيئات مواجهة متطلبات الإدارة في حين لا يزالوا يستفيدون من التحكم. Adithya: Q: Did the explainability layer change how engineers interacted with incidents? نعم، بشكل كبير.في التقييمات المعتمدة مع المهندسين المستخدمين في مجال الائتمان، خفضت تشخيصات قابلة للتفسير عدم اليقين أثناء الاضطرابات.كان المهندسين قادرين على تحديد الأسباب الأساسية أسرع وأيضًا اتخاذ قرارات إصلاحية آمنة دون تحديد AI.تزايد نسبة الثقة في حل الحوادث من 3.1 إلى 4.6 من 5، وتراجع تقييمات التضخم بنسبة تقريبا 40% في سجلات الاضطراب المعقدة. Adithya: Q: What makes this work different from existing AIOps approaches? الأسئلة الكبيرة. معظم حلول AIOps تركز على دقة التوقعات ولكنها لا تفيد التفسير. هذا العمل يتعامل مع التفصيلية كهوية الوقاية، وليس تفكيرًا بعد التفكير. وهو يوفر نموذجًا إبداعيًا، ومواصفات الأداء، والنتائج المحددة التي تظهر كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التفصيلية بشكل آمن على نطاق واسع، بدلا من البقاء فكرة البحث. Adithya: Q: What is the broader takeaway for system architects and engineering leaders? من المهم أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتفكير أنظمة قابلة للتفكير.التوجيه الذكي دون التحقق يزيد من المخاطر بدلاً من تقليلها.من خلال إدخال التفكير في مقاومة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تحقيق استرداد أسرع، أقل التوسع، وأعلى الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.التفكير الذكي ليس تكلفة، بل هو مزيج من القوة للثقة. Adithya: Q: Last question - What’s next for this area of research? وسيتم التركيز في العمل المستقبلي على التفكير المزدوج في الضوء، والتعزيز من خلال التفكير في التفكير، وتصنيف التفكير المزدوج للدورات التفكيرية للشركات، مع أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر تميزاً في البنية التحتية الأساسية، سيكون التفكير مفيداً لإنشاء أنظمة غير ذكية فقط ولكن موثوق بها. Adithya: 
 
 تم نشر هذه القصة تحت برنامج HackerNoon Business Blogging. تم نشر هذه القصة تحت برنامج HackerNoon Business Blogging. تم نشر هذه القصة في HackerNoon . برنامج مدونات الأعمال برنامج مدونات الأعمال برنامج مدونات الأعمال

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

بناء أنظمة مالية مرنة مع الذكاء الاصطناعي والخدمات الذكية

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

The shortage of women in tech

Top 10 IoT Application Development Companies

Top Ecommerce Development Companies

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

The shortage of women in tech

Top 10 IoT Application Development Companies

Top Ecommerce Development Companies

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps