I djupinlärning, där data och algoritmer formar de prediktioner och beslut systemen fattar, är det viktigt att kunna lita på att dessa system är både tillförlitliga och rättvisa. Certifiering av tillförlitlighet är en process som säkerställer att djupinlärningsmodeller (DL) verkligen uppfyller vissa krav när det gäller robusthet, rättvisa och numerisk stabilitet. De specifika hotmodellerna som används för att bedöma och säkerställa denna tillförlitlighet varierar beroende på vilken aspekt av systemet som granskas. Dessa hotmodeller definierar de potentiella störningar eller manipulationer som en modell kan utsättas för, och är grundläggande för att kunna certifiera dess pålitlighet i olika miljöer.

En viktig del av certifieringen handlar om att säkerställa att träningen av en DL-modell inte har manipulerats på ett sätt som påverkar dess resultat. För detta kan en adversarie (en angripare) ges möjligheten att manipulera träningsdatasetet genom att byta ut eller ändra enskilda sekvenser av uppgifter som tränar modellen. Varje sådan manipulation kan ändra modellens beteende och påverka de prediktioner den gör. Genom att mäta den så kallade "symmetriska skillnaden" mellan det ursprungliga och det manipulerade datasetet kan man kvantifiera hur mycket modellens tillförlitlighet har påverkats. Hotmodellen här definieras som alla möjliga dataset som har manipulerats genom att byta eller ta bort sekvenser, vilket leder till att modellen lär sig felaktiga mönster eller förstärker oönskade bias.

Förutom att beakta datamanipulation är rättvisa en annan grundläggande aspekt av tillförlitligheten i DL-system. Många modeller riskerar att överföra bias, där resultat från olika grupper (t.ex. baserat på kön, etnicitet eller andra skyddade attribut) kan ge skilda resultat, vilket innebär att modellen är orättvis. För att identifiera och åtgärda detta problem, krävs det att modellen kan visa god prestanda även på en rättvis och balanserad dataset. En rättvis distribution betyder inte bara att ingen grupp är missgynnad, utan även att den modell som tränas på den ska kunna generalisera på ett rättvist sätt. Hotmodellen för rättvisa handlar om att säkerställa att modellen inte bara presterar bra på de data som den har tränats på utan även på andra rättvisa och balanserade distributioner. Att certifiera en modell mot rättvisa innebär att identifiera och åtgärda bias innan modellen tas i bruk.

En tredje aspekt av tillförlitligheten, som inte får underskattas, är numerisk stabilitet. I praktiken kan DL-system ibland misslyckas genom att generera resultat som är ogiltiga, som NaN (Not a Number) eller oändliga värden (INF), vilket orsakar systemkrascher eller felaktiga prediktioner. Dessa numeriska fel uppstår ofta när vissa operatorer i modellen får ogiltiga indata, exempelvis när en logaritmisk funktion får ett negativt tal som indata. Certifieringen av numerisk stabilitet handlar om att säkerställa att alla inputdata till modellen alltid är inom ett giltigt intervall, vilket är särskilt viktigt i tillämpningar där systemet måste vara robust även under extrema förhållanden.

Det är också viktigt att beakta hur certifieringsmetoder för DL-system varierar i fråga om effektivitet, täthet, validitet, och den extra belastning de medför under inferensprocessen. En certifieringsmetod måste vara tillräckligt effektiv för att kunna hantera stora modeller, vilket är avgörande med tanke på den ökande storleken och komplexiteten hos moderna DL-system. Samtidigt måste metoderna vara täta och ge ett klart och tydligt resultat: om en certifieringsmetod säger att en modell inte är tillförlitlig, bör den inte kunna manipulera resultatet för att framställa modellen som mer pålitlig än den faktiskt är. Men detta innebär en trade-off, då det är svårt att uppnå både effektivitet och täthet samtidigt, särskilt när modellerna blir större.

Ytterligare utmaningar rör certifieringens påverkan på systemets prestanda. Vissa certifieringsmetoder kräver att modellen genomgår specialiserade inferensprocedurer som kan vara mycket kostsamma i termer av tid och resurser. Detta kan innebära en betydande overhead, vilket kan göra det svårt att implementera certifiering i produktionsmiljöer där snabbhet och effektivitet är avgörande.

För att sammanfatta, att förstå och hantera de olika hotmodellerna är avgörande för att säkerställa pålitligheten hos DL-system. Det handlar inte bara om att kontrollera och åtgärda tekniska problem som numeriska fel, utan även om att granska de data och de fördomar som modellen kan ha lärt sig och påverka rättvisan i dess beslut. Certifiering av pålitlighet i DL handlar om att bygga robusta, rättvisa och stabila system som kan fungera effektivt och korrekt under varierande förhållanden och utan att utsättas för manipulation.

Hur kan nätverkskvalitet och infrastruktur påverka prestanda och robusthet hos maskininlärningsapplikationer?

I dagens digitala värld är det avgörande att förstå de komplexa relationerna mellan nätverkskvalitet, infrastruktur och maskininlärningsapplikationers prestanda. Vid dataöverföring genom nätverk utsätts dessa applikationer ofta för variationer i datakvalitet (DQ), vilket kan påverka deras resultat. Genom att analysera nätverksinfrastrukturens kvalitet och de tjänster som erbjuds (QoS) kan vi bättre förstå och förbättra maskininlärningens robusthet under sådana variationer.

Ett exempel på detta är hur olika typer av data, som ljud, bilder och video, påverkar maskininlärningens prestanda när nätverkskvaliteten försämras. Forskning har visat att det är möjligt att justera nätverksparametrar för att undvika en försämring av datakvaliteten, vilket direkt påverkar maskininlärningens resultat. Genom att studera sambandet mellan nätverkskvalitetens nedgång under dataöverföring och applikationens prestanda kan vi utveckla strategier för att justera nätverket och därmed förbättra maskininlärningens robusthet. För att ge ett konkret exempel: när datakvaliteten varierar, kan en förändring av transportprotokollet – som UDP, TCP eller QUIC – rekommenderas baserat på nätverksmått och maskininlärningens prestanda.

Vid vår empiriska studie visade det sig att UDP-protokollet kan användas med minimal påverkan på maskininlärningens prestanda (mindre än 5% förlust) och en låg paketförlust (mindre än 2,5%). Däremot, om maskininlärningens prestanda minskar med mer än 10%, rekommenderas QUIC-protokollet för att återställa stabiliteten. Dessa observationer belyser vikten av att kontinuerligt övervaka och justera nätverksparametrar för att säkerställa optimal applikationsprestanda under varierande nätverksförhållanden.

En annan viktig aspekt av att hantera variationer i datakvalitet är Transfer Learning (TL). TL är en metod där vi återanvänder förtränade maskininlärningsmodeller när indata eller applikationsdomän förändras. Detta tillvägagångssätt kan användas för att förbättra prestandan hos en maskininlärningsapplikation som lider av låg datakvalitet på grund av nätverksvariationer. Vi har till exempel arbetat med den öppna VGG16-baserade bildigenkänningsmodellen och förbättrat den genom att återträna den med TL. Detta har visat sig förbättra applikationens förmåga att hantera olika typer av data – oavsett om de är original, förvrängda eller en blandning av båda.

Vid analysen av återträningens prestanda har vi observerat hur olika lärhastigheter påverkar klassificeringsfel under både tränings- och testfaser. Genom att identifiera lämpliga hyperparametrar kan vi undvika överanpassning och underanpassning, vilket förbättrar maskininlärningens förmåga att hantera variationer i datakvalitet och undvika prestandaförluster.

I en distribuerad maskininlärningsmiljö som Federated Learning (FL) är det också viktigt att förstå och hantera datakvalitetens variationer. FL löser problem som rör sekretess genom att möjliggöra träningsprocesser på lokala datamängder, vilket minimerar behovet av att överföra känslig information. Vår metod för att identifiera komprometterade lokala klienter inom FL bygger på att beräkna en klusterindelning av modeller och beräkna avståndet till klustercentra för att mäta och värdera deras tillförlitlighet och rykte. Om en klients tillförlitlighet faller under ett visst tröskelvärde, anses den vara komprometterad och utesluts från vidare aggregering. Denna metod bidrar till att stärka säkerheten och integriteten i FL-miljöer samtidigt som den förbättrar maskininlärningens robusthet mot variationer i datakvaliteten.

För att ytterligare förbättra prestanda och robusthet hos maskininlärningsapplikationer under variationer i datakvalitet, introducerar vi mLINK-ramverket. Detta ramverk implementerar metakognitiva strategier för att informera feedback och anpassa maskininlärningens infrastruktur (MLIN) till de dynamiska förändringarna i indata. Metakognitivitet i denna kontext handlar om att använda ackumulerad kunskap för att utveckla och tillämpa åtgärder som kontinuerligt förbättrar systemets prestanda.

Metakognitionen genom mLINK fungerar genom att ta in data från nätverksparametrar, datakvalitet och maskininlärningsapplikationens prestanda, och generera feedback för att genomföra justeringar i nätverksinfrastrukturen. Detta kan inkludera förändringar som att byta datakällor eller justera nätverksprotokoll för att säkerställa att maskininlärningssystemet fortsätter att fungera optimalt under varierande förhållanden. Genom att kontinuerligt använda denna metakognitiva process kan vi uppnå en mer robust och anpassningsbar maskininlärningsapplikation.

Denna förståelse för hur nätverkskvalitet och infrastruktur påverkar maskininlärningens prestanda är av avgörande betydelse för att bygga system som inte bara fungerar effektivt under idealiska förhållanden, utan också klarar av att hantera variationer och störningar på ett robust sätt. Genom att utnyttja transfer learning, federated learning och metakognitiva strategier, kan vi skapa mer motståndskraftiga och dynamiska maskininlärningssystem som lär sig att anpassa sig efter den föränderliga miljön och användarnas behov.

Hur kan metakognitiv AI förändra militära operationer?

Metakognitiva AI-system står i begrepp att fundamentalt förändra militärens sätt att tänka, planera och agera. Till skillnad från traditionella AI-lösningar, som begränsas till externa sensoriska indata och fördefinierade beslutsträd, öppnar metakognition för en intern självreflektion inom systemet. Det handlar inte längre bara om att reagera på omvärlden – utan att förstå och korrigera sin egen förståelse, att känna igen sina egna begränsningar, att identifiera fel i sitt resonemang, och att anpassa sina beslut i realtid. I en militär kontext där oförutsägbarhet, osäkerhet och hastighet är avgörande, kan denna form av AI innebära en kvalitativ förändring i hela försvarsmaktens funktionssätt.

AI-system inom militären kan grovt delas in i tre domäner: datadrivna system som genererar produkter ur stora informationsmängder, cyber-fysiska system som samverkar direkt med den fysiska världen, och beslutsvetenskapliga system som stödjer strategiska val. Alla tre kan dra nytta av metakognitiva funktioner – men på olika sätt. Ett övervakningssystem som analyserar mönster i fiendens rörelsemönster behöver kunna avgöra när dess tolkning inte längre är tillförlitlig, baserat på förändrade förhållanden. En autonom drönare måste inte bara fatta beslut utifrån sensoriska indata, utan också förstå när dess sensorer är opålitliga eller när målsättningen måste omformuleras. Ett system som optimerar försörjningslinjer måste förstå sin egen brist på kunskap om väderförhållanden eller logistiska begränsningar, och kunna kommunicera denna osäkerhet till befälet i tid.

Det metakognitiva skiktet fungerar som ett överordnat kontrollsystem – ett slags AI:s "själ". Det övervakar den kognitiva aktiviteten, utvärderar prestanda, diagnostiserar problem, och initierar förändringar i hur det egna tänkandet bedrivs. Detta innebär inte att systemen blir mänskliga – men att de i viss mening närmar sig självmedvetenhet. För militären innebär detta att AI-system inte längre bara är verktyg – utan adaptiva, autonoma samarbetspartner.

Metakognition i AI tillför också en dimension av säkerhet och etik. Genom att kunna övervaka sina egna beslut och processer, kan AI-system upptäcka potentiellt farliga eller oetiska handlingsvägar innan de verkställs. I scenarier där dödligt våld kan vara ett resultat av en AI:s beslut, är denna förmåga kritisk. Det möjliggör implementation av dynamiska etiska ramar där AI-system inte bara följer förprogrammerade regler, utan även kan identifiera när sådana regler är otillräckliga eller står i konflikt med situationens kontext.

AI som har förmåga till metakognition kan också förbättra samverkan med människor. Genom att identifiera när deras resonemang skiljer sig från en mänsklig operatörs, och varför, kan de förklara sina beslut på ett sätt som är begripligt, transparent och tillitsfullt. Det bidrar till att minska det kognitiva avståndet mellan människa och maskin – en nyckelfaktor i framtida hybridförband där mänskliga och artificiella aktörer samverkar.

I takt med att metakognitiv forskning utvecklas, växer också förståelsen för hur dessa förmågor måste anpassas beroende på AI-systemets syfte. Ett system som ska samverka med ett stridsflygplan behöver annan typ av metakognition än ett system som ska stödja underrättelsetjänsten i analys av stora datamängder. Anpassning och modularitet blir därmed centrala designprinciper. Samtidigt måste försvarsmakter förhålla sig till frågan om hur mycket självständighet ett metakognitivt system får ha. Autonomi är en styrka – men också en riskfaktor om självövervakningen brister eller manipuleras.

Utöver tekniska och operativa dimensioner öppnar metakognition för en mer filosofisk diskussion om vad det innebär att tänka, veta, och agera – och vem som har rätten att fatta beslut i komplexa etiska dilemman. AI:s metakognitiva skikt fungerar som en spegel av mänsklig kognition, men utan mänskliga känslor. I ett framtida slagfält, där beslut fattas inom millisekunder, kan denna typ av AI bli den mest rationella – men också den mest avlägsna från vår traditionella förståelse av ansvar, intuition och moral. Det är därför avgörande att förstå och styra hur denna teknologi implementeras, inte bara ur tekniskt perspektiv, utan även strategiskt och etiskt.

För att detta ska vara möjligt måste både militära och civila beslutsfattare utveckla en djup förståelse för metakognitiva AI-system – inte bara som verktyg, utan som förändringsaktörer i själva grunden för militärt beslutsfattande. Det kräver tvärvetenskaplig kompetens, robusta regleringsstrukturer, och en medvetenhet om att den mest kraftfulla teknologin inte bara förändrar våra verktyg – utan förändrar oss själva.

Hur en entreprenörs resa i kasinobranschen slutade i motgång och arv
Vilka udda vägattraktioner på Route 66 borde du inte missa?
Hur skador på havslevande djur belyser vårt ansvar som människor
Hur teknologi har förändrat vårt samhälle: En översikt över de mest inflytelserika uppfinningarna
Hur fungerar webbläsare och deras funktioner?