Utafiti huu unapendekeza mfumo unaoitwa Unified Variational Intelligence Framework (UVIF), ambao unafafanua akili si kama uwezo wa kuongeza hadi kiwango cha juu tuzo moja, hasara moja au kipimo kimoja cha utendaji, bali kama uwezo wa kudumisha uwiano endelevu kati ya kujifunza, ulinzi, gharama ya ukokotoaji, ufanisi wa hatua na uendelevu wa muda mrefu. Variational Equilibrium — Usawaziko wa Kivariationali, ulio katikati ya mfumo huu, unaeleza kwamba katika mazingira yanayobadilika na yenye kutokuwa na uhakika, mfumo hubaki ndani ya eneo la utendaji linaloweza kudumishwa ambako nguvu kadhaa husawazishwa pamoja, badala ya kufikia optimum moja thabiti. Utafiti unaunganisha mtazamo huu kwa dhana kati ya fizikia, homeostasis ya kibiolojia, ustahimilivu wa kiikolojia, utambuzi na akili bandia; na pia unalinganisha mbinu mbili za kufanya maamuzi zinazotumia modeli ileile ya utabiri ya CNN kwenye PneumoniaMNIST. Katika kulinganisha uwekaji wa kizingiti wa kawaida na safu ya maamuzi inayolenga UVIF, usahihi huongezeka kutoka 0,862 hadi 0,907, usahihi uliosawazishwa kutoka 0,817 hadi 0,905 na umaalumu kutoka 0,637 hadi 0,897; huku unyeti ukipungua kutoka 0,997 hadi 0,913. Kwa kuwa ROC-AUC ni 0,967 katika mbinu zote mbili, matokeo yanaonyesha zaidi uchakataji wa utabiri uleule kwa kanuni tofauti za maamuzi ya kiutendaji kuliko matumizi ya kiainishaji picha chenye nguvu zaidi.

Dai kuu la UVIF ni kwamba mifumo ya ulimwengu halisi inayofanya kazi kwa muda mrefu inaweza kuwa dhaifu ikiwa itatafuta tu “utendaji wa juu zaidi”. Kukusanya data zaidi kwa ajili ya kujifunza kunaweza kuongeza gharama ya ukokotoaji na muda; ulinzi uliopitiliza unaweza kuufanya mfumo ushindwe kubadilika; kutenda kwa kasi sana kunaweza kupunguza usalama; na kufuatilia tu ufanisi wa muda mfupi kunaweza kuharibu hali za utendaji wa mfumo kwa muda mrefu. UVIF inalenga kufanya migongano hii ionekane kama nguvu tofauti badala ya kuificha ndani ya funksi moja ya lengo yenye uzani.

Onyesho la kiasi la utafiti linaonyesha maana inayoweza kuwa ya wazo hili hasa kuhusu kizingiti cha maamuzi na usimamizi wa binadamu. Katika modeli ya kawaida, kizingiti cha τ = 0,50 kinatumika na visa vyote hulazimishwa kuwa maamuzi ya pande mbili; katika mfumo unaolenga UVIF, kizingiti cha tahadhari cha τ = 0,98 na eneo la mapitio linaloanza katika τ = 0,93 vimefafanuliwa. Mbinu hii inapunguza idadi ya chanya za uongo kutoka 85 hadi 24, lakini katika tathmini ya pande mbili inaongeza idadi ya hasi za uongo kutoka 1 hadi 34. Kwa hiyo, utafiti hauungi mkono hitimisho kwamba “vipimo vyote viliboreshwa kwa wakati mmoja”; badala yake unaweka wazi mabadilishano ya kiutendaji kati ya usalama, mzigo wa tahadhari za uongo, kutokuwa na uhakika na mapitio ya binadamu.

Kwa mtazamo wa Uturuki: Mbinu ya UVIF inatoa mfumo wa kubuni unaoweza kuchunguzwa nchini Uturuki katika maeneo kama akili bandia ya afya, mifumo inayojitegemea, usimamizi wa nishati, usalama wa mtandao au usaidizi wa maamuzi ya taasisi; hata hivyo, matokeo ya kiasi ya PneumoniaMNIST katika utafiti hayawezi kuhamishwa moja kwa moja kwenda katika matumizi ya kliniki nchini Uturuki au mifumo mingine ya akili bandia. Kwa matumizi ya ndani, idadi za wagonjwa wa Kituruki au data husika za uwanjani, mtiririko halisi wa kazi, usimamizi wa binadamu, gharama za makosa, kanuni, rasilimali za ukokotoaji na viwango vinavyokubalika vya hatari lazima vithibitishwe kwa kujitegemea.

Swali kuu la utafiti ni lipi?

Swali kuu la utafiti ni hili: Kwa mfumo unaopaswa kufanya kazi kwa muda mrefu katika mazingira yanayobadilika, je, inawezekana kufafanua akili si kama uwezo wa kuongeza hadi kiwango cha juu funksi moja ya lengo, bali kama uwezo wa kudumisha uwiano endelevu kati ya nguvu kadhaa zinazokinzana?

Mwandishi anahoji kwamba katika sehemu kubwa ya mifumo ya sasa ya akili bandia, malengo ya skala kama kupunguza hasara, kuongeza tuzo au kuongeza uwezekano hutawala. Ingawa mbinu hii ina nguvu katika matatizo finyu na yaliyoelezwa vizuri, inaweza isitoshe peke yake katika changamoto kama mabadiliko ya usambazaji, matumizi ya rasilimali, unyonyaji wa tuzo, ufafanuzi usio sahihi wa lengo na urekebishaji wa muda mrefu.

Pendekezo la UVIF si kuondoa kabisa uboreshaji. Utafiti unaeleza kwamba uboreshaji, reinforcement learning, active inference na ujifunzaji unaoongozwa na data vinaweza kutumika kama taratibu za ndani ndani ya UVIF; tofauti kuu iko katika kanuni gani ya upangaji itawekwa juu ya taratibu hizi.

Kuhama kutoka uboreshaji hadi Usawaziko wa Kivariationali kunamaanisha nini?

Katika uboreshaji wa kawaida, mfumo mara nyingi husogea kuelekea sehemu bora zaidi ya uso mmoja wa lengo. Katika UVIF, badala ya “sehemu moja bora zaidi”, eneo la usawaziko linaloweza kudumishwa ambalo shinikizo tofauti zinaweza kutimizwa pamoja linawekwa mbele. Katika Kielelezo 3 cha utafiti, tofauti hii inaonyeshwa kwa macho: upande wa uboreshaji wa kawaida unasogea kuelekea kilele kimoja, huku upande wa UVIF ukiwakilishwa na eneo pana ambako nguvu tofauti husawazishwa pamoja.

Katika mbinu hii, utendaji wa juu wa muda mfupi pekee si kiashirio cha akili. Uwezo wa mfumo kuendelea kufanya kazi mazingira yanapobadilika, kudumisha kazi zake kwa nishati na rasilimali ndogo za ukokotoaji, kutopoteza maarifa muhimu na kurudi katika eneo la utendaji linaloweza kudumishwa baada ya kuvurugika huchukuliwa kuwa sifa za msingi zaidi.

Usawaziko wa Kivariationali unafafanuliwaje?

Utafiti unaonyesha nafasi ya hali za mfumo wenye akili kwa \(S\), na hali yake inayotegemea muda kwa \(s(t)\in S\). Katika chanzo, mienendo ya mfumo imefafanuliwa kama ifuatavyo:

\[ \dot{s}(t)=F(s(t),t) := E_{\mathrm{pull}} - D_{\mathrm{drag}} - P_{\mathrm{prot}} + A_{\mathrm{eff}} + S_{\mathrm{sus}} \]

Hapa \(E_{\mathrm{pull}}\) inawakilisha mvuto wa kiepistemiki, \(D_{\mathrm{drag}}\) ukinzani/gharama ya ukokotoaji, \(P_{\mathrm{prot}}\) ulinzi teule, \(A_{\mathrm{eff}}\) ufanisi wa hatua na \(S_{\mathrm{sus}}\) uga wa uendelevu. Mlinganyo unaonyesha kiini rasmi cha nguvu tano cha UVIF.

Sharti la msingi la Usawaziko wa Kivariationali lililotolewa katika chanzo ni:

\[ F(s^*,t)=0, \qquad s^*\in C_{\mathrm{adm}} \]

\(s^*\) inaonyesha hali ya usawaziko, na \(C_{\mathrm{adm}}\) inaonyesha seti ya hali zinazokubalika ambamo mfumo unapaswa kubaki.

Mwandishi haoni usawaziko kama sehemu moja tu. Anapendekeza kwamba katika mifumo halisi, Usawaziko wa Kivariationali mara nyingi unaweza kuwa manifold, yaani eneo thabiti la utendaji la vipimo vingi ambamo mfumo unaweza kusogea unapojirekebisha kulingana na hali mbalimbali.

Ni nguvu gani tano za msingi za UVIF?

1. Mvuto wa kiepistemiki: Mfumo unapaswa kujifunza kiasi gani?

Epistemic Pull inawakilisha mwelekeo wa mfumo wa kupunguza kutokuwa na uhakika kuhusu mazingira yake, hali yake na matokeo ya vitendo vyake. Katika utafiti, nguvu hii inaunganishwa na gradient ya faida ya taarifa inayotarajiwa:

\[ E_{\mathrm{pull}}(s) \propto \nabla_s EIG(s) \]

Hapa faida ya taarifa inayotarajiwa inaonyesha ni kwa kiasi gani kuhamia hali mpya kunaweza kupunguza kutokuwa na uhakika kwa mfumo. Kwa mtazamo wa UVIF, taarifa zaidi si bora kila wakati; muda wa kukusanya taarifa, matumizi ya nishati, gharama ya ukokotoaji na hatari huzuiwa na nguvu nyingine.

2. Ulinzi teule: Mfumo haupaswi kubadilisha nini?

Selective Protection inaonyesha hitaji la mfumo kulinda maarifa yake ya msingi na muundo wa utendaji dhidi ya masasisho ya muda mfupi, kelele au ingizo zenye uhasama. Kwa akili bandia, dhana hii inalingana na wazo la kulinda kwa nguvu zaidi maarifa muhimu na kuruhusu maarifa mapya kusasishwa kwa unyumbufu zaidi, badala ya kuruhusu vigezo vyote kubadilika kwa kasi moja.

Mwandishi anahusisha nguvu hii hasa na tatizo la catastrophic forgetting. Hata hivyo, chanzo hakitoi funksi tofauti na kamili ya kiasi kwa ulinzi teule kama ilivyo kwa baadhi ya nguvu nyingine.

3. Ukinzani wa ukokotoaji: Ukokotoaji zaidi huwa wa ziada lini?

Computational Drag huweka moja kwa moja katika mienendo ya mfumo gharama ya matumizi ya rasilimali kama ukokotoaji, nishati na kumbukumbu. Katika chanzo:

\[ D_{\mathrm{drag}}(s,\dot{s}) \propto \|\dot{s}\|^2 C(s) \]

uhusiano huu umetolewa. \(C(s)\) ni mgawo wa gharama unaotegemea hali unaoonyesha ukubwa wa matumizi ya rasilimali wakati wa kufanya kazi katika hali fulani. Hali zenye gharama kubwa ya ukokotoaji zinapaswa kupendelewa kidogo na mfumo ikiwa faida ya taarifa au hatua inayotolewa haitoshi kulipa gharama hiyo.

4. Ufanisi wa hatua: Mfumo unapaswa kufanya maamuzi vipi chini ya kutokuwa na uhakika?

Action Efficiency haimaanishi tu ukokotoaji kuwa wa haraka, bali hatua kuwa na manufaa kwa taarifa na matokeo ya vitendo. Fomula katika utafiti ni:

\[ A_{\mathrm{eff}}(s,a) \propto \mathbb{E}_{p(s'|s,a)} \left[ V(s')-C(a) \right] \]

\(V(s')\) inawakilisha thamani ya hali inayowezekana inayofuata kulingana na ukaribu wake na Usawaziko wa Kivariationali; \(C(a)\) inawakilisha gharama ya hatua. Kwa hivyo mfumo hauelekezwi kukusanya taarifa nyingi iwezekanavyo au kutenda kwa haraka iwezekanavyo tu, bali kusawazisha manufaa yanayotarajiwa na gharama.

5. Uendelevu: Mfumo unaweza kuendelea kufanya kazi siku zijazo?

Sustainability huingiza moja kwa moja katika mienendo wazo kwamba mfumo haupaswi kumaliza hali zake za baadaye za kufanya kazi:

\[ S_{\mathrm{sus}}(s) \propto -\nabla_s R_{\mathrm{env}}(s) \]

\(R_{\mathrm{env}}(s)\) inawakilisha kasi ambayo hali fulani ya utendaji hutumia rasilimali za mazingira au za kiutendaji. Lengo ni kuunda mrejesho hasi dhidi ya hali zinazoharakisha matumizi ya rasilimali na kuunga mkono hali zinazolinda uwezekano wa kuendelea kufanya kazi kwa muda mrefu.

Kwa nini seti ya hali zinazokubalika inahitajika?

UVIF haisawazishi tu nguvu kwa njia laini. Mwandishi pia anafafanua mipaka migumu ambayo mfumo haupaswi kuipita kupitia seti ya hali zinazokubalika \(C_{\mathrm{adm}}\). Katika utafiti, seti hii ina vipengele vinne:

• Uwezekano wa kimwili: hali lazima iwezekane kwa rasilimali halisi na masharti ya kimwili.
• Usalama: mfumo au mazingira yake hayapaswi kuwekwa katika hatari isiyokubalika.
• Ulinganifu wa kimaadili: hali lazima ilingane na kanuni za kimaadili za matumizi.
• Uhalali: sheria na kanuni husika lazima zifuatwe.

Vikwazo hivi havifafanuliwi kama nguvu, bali kama mipaka migumu ambamo mienendo ya nguvu inaweza kufanya kazi.

Kutofautiana kwa “nguvu tano / nguvu sita” ndani ya chanzo

Kiini rasmi cha utafiti na Mlinganyo 1 vinafafanua wazi nguvu tano: mvuto wa kiepistemiki, ulinzi teule, ukinzani wa ukokotoaji, ufanisi wa hatua na uendelevu. Hata hivyo, katika Kielelezo 5, Risk Force huru inaonyeshwa pamoja na vipengele hivi vitano. Katika tafsiri ya kati ya nyanja katika Kielelezo 7, hatari pia huwa mstari tofauti wa nguvu.

Toleo hili halitoi istilahi tofauti inayofafanua jinsi Risk Force inavyounganishwa kimahesabu na mlinganyo mkuu wa mienendo wenye nguvu tano. Katika baadhi ya maelezo ya matumizi, hatari hushughulikiwa ndani ya kukubalika, mzigo wa kiutendaji au gharama ya maamuzi; lakini chanzo hakijapatanisha haya wazi chini ya ufafanuzi mmoja rasmi. Kwa hiyo, maonyesho ya nguvu tano na nguvu sita hayawezi kuunganishwa kimya kimya kana kwamba ni kitu kilekile.

Wazo kuu lililochukuliwa kutoka kwa asili ni lipi?

UVIF haifafanui asili kama mfumo wa uboreshaji wenye ufahamu. Dai la mwandishi ni finyu zaidi: kutokana na uchunguzi kwamba mifumo ya kibiolojia na kiikolojia inayodumu kwa muda mrefu hudumisha usawaziko kati ya michakato kadhaa ya udhibiti badala ya kuongeza hadi kiwango cha juu kigezo kimoja, inawezekana kutoa kanuni za upangaji kwa ajili ya kubuni mifumo bandia.

Homeostasis, homeodynamics, ustahimilivu wa kiikolojia, kujipanga na kanuni ya free energy vinajadiliwa kama misingi tofauti ya kisayansi ya mfumo huu wa dhana. Utafiti hausemi kuwa haya ni nadharia ileile na UVIF; unaweka UVIF kama jaribio la kuunda lugha ya upangaji iliyo ya jumla zaidi juu ya mawazo haya.

UVIF inapendekeza inaweza kutumika katika maeneo gani?

Utafiti unajadili kanuni ileile ya upangaji katika mizani mitano mipana:

• udhibiti wa kibiolojia na homeostasis,
• ustahimilivu wa kiikolojia,
• utambuzi wa binadamu na kufanya maamuzi chini ya kutokuwa na uhakika,
• akili bandia na mifumo inayojitegemea,
• mashirika ya kitaasisi na kijamii.

Sehemu kubwa ya mifano inayotolewa kwa afya, mifumo mahiri ya nishati, usafiri unaojiendesha, usalama wa mtandao na usimamizi wa taasisi wa muda mrefu ni matukio ya matumizi ya kidhanifu. Haya hayamaanishi kuwa UVIF imethibitishwa kwa majaribio katika maeneo hayo.

Kwa nini jaribio la PneumoniaMNIST ni muhimu?

Sehemu ya majaribio iliyo wazi zaidi ya utafiti ni mfano wa usaidizi wa maamuzi ya kitabibu unaotumia picha za PneumoniaMNIST. Katika jaribio, modeli ileile ya msingi ya kompakt ya CNN ya utabiri imetumika kwa mbinu ya kawaida na mbinu ya UVIF. Kwa hiyo, kigezo kikuu cha kulinganisha si usanifu wa CNN, bali kanuni ya kuhamia kutoka uwezekano wa utabiri hadi uamuzi wa mwisho wa kiutendaji.

Katika mbinu ya kawaida, kizingiti cha uwezekano \(τ=0,50\) kimewekwa na kila kisa kimewekwa moja kwa moja katika darasa la kawaida au nimonia. Katika mbinu inayolenga UVIF, kizingiti cha tahadhari \(τ=0,98\), na mwanzo wa eneo la kuelekeza visa kwa mapitio ya binadamu umewekwa katika \(τ=0,93\).

Kielelezo 11 kinaonyesha kwamba visa 624 vya test vilielekezwa katika tafsiri ya kiutendaji ya UVIF kama tahadhari 380, mapitio 34 na visa 210 vya ufuatiliaji/visivyohitaji hatua ya haraka. Muundo huu wa hali tatu unatofautiana na uainishaji wa kawaida wa pande mbili na unafanya kuacha visa visivyo na uhakika chini ya usimamizi wa binadamu kuwa sehemu muhimu ya UVIF.

Ni utendaji gani ulibadilika wakati CNN ileile ilipotumika?

Matokeo yaliyoripotiwa katika Jedwali 1 ni kama ifuatavyo:

Tafsiri muhimu zaidi ni kwamba ROC-AUC haikubadilika. Kanuni ya maamuzi inayolenga UVIF haikuongeza uwezo wa CNN ya msingi kupanga au kutofautisha visa; ilibadilisha hatua ambayo matokeo yaleyale ya utabiri yanageuzwa kuwa tahadhari, mapitio au hatua yenye hatari ndogo.

Mzigo wa chanya za uongo na hasi za uongo ulibadilikaje?

Matriki za mkanganyiko za pande mbili za sampuli ya test yenye visa 624 zinaonyesha mabadiliko yafuatayo:

Kizingiti cha kawaida hufanya kazi kwa ukali mkubwa ili kutokosa visa vya nimonia na hutokeza hasi moja tu ya uongo huku kikiashiria visa 85 vya kawaida kama chanya za uongo. Kizingiti kinacholenga UVIF kinapunguza chanya za uongo hadi 24 lakini, kwa mtazamo wa uainishaji wa pande mbili, hutokeza hasi 34 za uongo.

Hata hivyo, tafsiri ya kiutendaji ya UVIF katika utafiti haiangalii visa hivi 34 visivyo na uhakika kama “visa vilivyokosekana” tu; katika Kielelezo 11 hali tofauti ya Review / Mapitio ya visa 34 imefafanuliwa. Kwa hiyo, wakati wa kutathmini thamani ya kliniki ya mfumo, si matriki ya mkanganyiko ya pande mbili pekee bali pia utaratibu wa kuelekeza visa kwa mapitio ya binadamu unapaswa kuzingatiwa.

Vielelezo 12–15 vinaonyesha nini?

Kielelezo 12 kinaonyesha uhusiano kati ya uwezekano uliotabiriwa wa nimonia na kutokuwa na uhakika kwa utabiri, pamoja na uga wa maamuzi-nishati wa UVIF. Kutokuwa na uhakika huongezeka karibu na eneo la mpito kati ya madarasa na hupungua kwenye uwezekano wa miisho. Utafiti unatumia muundo huu kuelekeza visa visivyo na uhakika kwenye eneo tofauti la mapitio badala ya kuvilazimisha kiotomatiki katika darasa la uhakika.

Katika Kielelezo 13, ukali wa uchunguzi unalinganishwa na mzigo wa kliniki uliopimwa kwa uzani. Mstari unaonyesha kwamba uamuzi mkali kupita kiasi unaweza kuongeza mzigo wa tahadhari za uongo na kwamba mzigo unaweza kuwa mdogo katika eneo la kati la utendaji. Hata hivyo, chanzo hakitoi uthibitishaji wa nje wa funksi hii ya mzigo kwa kutumia gharama halisi za kliniki.

Kielelezo 14 kinaonyesha eneo la mapitio la UVIF lililofafanuliwa kati ya \(τ=0,93\) na \(τ=0,98\); Kielelezo 15 kinaonyesha mabadilishano ambapo alama ya usalama-uaminifu iliyoelezwa katika utafiti hupungua kadiri kiwango cha otomatiki kinavyoongezeka. Vielelezo hivi vinaunga mkono tafsiri ya kiutendaji ya UVIF inayotetea usimamizi wa binadamu unaodhibitiwa badala ya “otomatiki ya kiwango cha juu zaidi”.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Usanifu wa kinadharia ulio wazi unaoitwa UVIF umefafanuliwa, ukitazama shinikizo kadhaa za kiutendaji kama nguvu tofauti nje ya uboreshaji wa lengo moja.
• Usawaziko wa Kivariationali umewekwa rasmi ndani ya UVIF kama eneo la utendaji linaloweza kudumishwa chini ya hali zinazobadilika badala ya optimum moja thabiti.
• Katika onyesho la PneumoniaMNIST, kuchakata matokeo yaleyale ya CNN kwa sera tofauti ya maamuzi kumebadilisha kwa kiasi kikubwa uwiano wa chanya za uongo/hasi za uongo.
• Katika kanuni ya maamuzi inayolenga UVIF, umaalumu, usahihi uliosawazishwa, precision na F1 ni za juu zaidi; unyeti ni wa chini kuliko katika uwekaji wa kizingiti wa kawaida wenye ukali mkubwa.
• ROC-AUC ya 0,967 katika mbinu zote mbili inaunga mkono kwamba tofauti ya utendaji haitokani na uwezo wa ubaguzi wa CNN ya msingi.
• Hali ya tatu ya kiutendaji inayolekeza visa visivyo na uhakika kwa mapitio ya binadamu imeonyeshwa kama mbadala wa uainishaji wa lazima wa pande mbili.

Matokeo ambayo utafiti haujathibitisha au haujayajaribu bado

• Haijaonyeshwa kwamba UVIF ni nadharia ya ulimwengu wote na iliyothibitishwa ya akili.
• Muundo wa nguvu tano haujathibitishwa kwa sheria moja ya kiasi katika biolojia, ikolojia, utambuzi, akili bandia na mashirika.
• Jaribio la PneumoniaMNIST halithibitishi kwamba UVIF huboresha matokeo ya mgonjwa katika mazingira halisi ya kliniki.
• Haijaonyeshwa kwamba UVIF imeunda modeli mpya au yenye nguvu zaidi ya uainishaji wa picha; CNN ya msingi ni ileile katika ulinganisho wote.
• Haijaonyeshwa kwamba vizingiti vya 0,93 na 0,98 ni optimum ya ulimwengu wote kwa seti tofauti za data, hospitali au wasifu wa hatari.
• Mifano mingi ya magari yanayojiendesha, gridi ya nishati, usalama wa mtandao, ikolojia au usimamizi wa taasisi si uthibitishaji wa majaribio wa UVIF; ni matukio ya matumizi ya kidhanifu.
• Hakuna jaribio la muda mrefu la uwanjani lililotolewa linaloonyesha kwamba UVIF huboresha kweli matumizi ya rasilimali, usalama au uendelevu katika mifumo bandia inayofanya kazi kwa miaka mingi.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muundo wa utafiti

Utafiti una tabaka mbili. Tabaka la kwanza ni uundaji wa dhana wa kifalsafa na kihisabati wa UVIF. Hapa, usanifu wa upangaji wenye nguvu tano umeendelezwa kupitia kanuni za kivariationali, homeostasis, homeodynamics, ustahimilivu wa kiikolojia na mbinu ya free energy. Tabaka la pili ni sehemu ya majaribio inayolinganisha uwekaji wa kizingiti wa kawaida na uelekezaji wa maamuzi unaolenga UVIF kwenye PneumoniaMNIST ili kuonyesha wazo la maamuzi ya kiutendaji la usanifu huu.

Vipengele rasmi vya UVIF

Data ya majaribio na modeli ya msingi

Katika ulinganisho wa majaribio, seti ya data ya PneumoniaMNIST ilitumika na CNN ileile ya kompakt ilihifadhiwa kama uti wa mgongo wa utabiri kwa AI ya kawaida na AI inayolenga UVIF. Kigezo kinacholinganishwa katika utafiti si uwezo wa modeli kujifunza vipengele vya picha, bali jinsi uwezekano unaozalishwa na CNN unavyogeuzwa kuwa uamuzi wa kiutendaji.

Kutoka kwenye matriki za mkanganyiko na Kielelezo 11, tathmini ya test inaonekana kuripotiwa kwa jumla ya N=624 visa. Katika matriki ya mkanganyiko ya kawaida, madarasa halisi yana visa 234 vya kawaida na visa 390 vya nimonia.

Kanuni za maamuzi

Tafsiri ya matokeo ya kiasi

Kanuni ya maamuzi inayolenga UVIF imepunguza kwa kiasi kikubwa mzigo wa chanya za uongo ikilinganishwa na uwekaji wa kizingiti wa kawaida wa τ=0,50: idadi ya chanya za uongo imepungua kutoka 85 hadi 24, na kiwango cha chanya za uongo kutoka 0,363 hadi 0,103. Kwa upande mwingine, katika tathmini ya pande mbili idadi ya hasi za uongo imeongezeka kutoka 1 hadi 34 na kiwango cha hasi za uongo kutoka 0,003 hadi 0,087.

Mabadiliko haya yanaonekana katika mwelekeo tofauti kwa unyeti na umaalumu. Unyeti umeshuka kutoka 0,997 hadi 0,913, huku umaalumu ukiongezeka kutoka 0,637 hadi 0,897. Kuongezeka kwa usahihi uliosawazishwa kutoka 0,817 hadi 0,905 kunaonyesha kwamba uwiano wa utendaji kati ya madarasa ulikuwa wa juu zaidi katika eneo la utendaji la UVIF lililofafanuliwa katika chanzo.

ROC-AUC ni 0,967 kwa mbinu zote mbili. Matokeo haya yanaendana na ukweli kwamba modeli ya msingi ya utabiri haikubadilika. Kwa hiyo, kutafsiri matokeo ya UVIF kama “imeongeza uwezo wa CNN wa kutambua ugonjwa” kunazidi muundo wa majaribio wa utafiti wa chanzo.

Maelezo ya majaribio ambayo hayakuripotiwa katika utafiti

Ingawa katika toleo la kurasa 64 matokeo ya majaribio yanawasilishwa kwa grafu za kina na matriki za mkanganyiko, usanifu wa tabaka wa CNN ya msingi, idadi ya vigezo, maelezo ya mgawanyo wa train/validation/test, optimizer, kiwango cha kujifunza, idadi ya epoch, batch size, utaratibu wa data augmentation, random seed na ikiwa mafunzo yalirudiwa hayakuripotiwa wazi.

Pia haijaelezwa ni kwa algoritimu gani vizingiti vya 0,93 na 0,98 vilichaguliwa kutoka seti huru ya validation kwa UVIF, wala vipindi vya kujiamini kwa kutokuwa na uhakika kwa vizingiti hivyo havijatolewa. Chanzo kinaeleza kwamba vizingiti vimetokana na utaratibu wa kiutendaji wa “equilibrium-aware”; hata hivyo, utaratibu wa kina wa kalibresheni unaotosha kurudia uteuzi huu hauonekani katika toleo hili.

Hakuna pia vipindi vya kujiamini kwa thamani za utendaji zilizoripotiwa au jaribio la dhana kuhusu umuhimu wa kitakwimu wa ulinganisho. Kwa hiyo, vipimo vinaweza kuwasilishwa kama matokeo mahususi ya test-set, lakini haiwezi kusemwa kwamba tofauti hizo ni ubora uliothibitishwa kitakwimu katika sampuli huru.

Nguvu za utafiti

• Dai la kinadharia na mfano wa maamuzi wa kiasi vimeunganishwa ndani ya utafiti mmoja.
• Matumizi ya uti wa mgongo uleule wa utabiri katika mbinu ya kawaida na UVIF hurahisisha kutenganisha athari ya safu ya maamuzi na mabadiliko ya modeli ya msingi.
• Kuripoti vipimo vingi kama balanced accuracy, sensitivity, specificity, precision, F1, ROC-AUC, FP na FN pamoja na Accuracy hufanya mabadilishano yaonekane wazi.
• Utafiti unajadili wazi hatari yake ya ujumlishaji uliopitiliza na mapungufu ya rasmi/ya majaribio.
• Kuchukulia usimamizi wa binadamu kama hali ya kimfumo ya maamuzi kwa visa visivyo na uhakika kunatoa modeli ya kiutendaji ambayo haitegemei tu uainishaji wa lazima wa pande mbili.

Mapungufu makuu

• UVIF bado si nadharia kamili ya kihisabati; inafafanuliwa kama programu ya utafiti inayoendelea.
• Jinsi ya kupima kwa kiasi nguvu tano katika maeneo tofauti inategemea kwa kiasi kikubwa matumizi.
• Hakuna ulinganifu kamili wa kihisabati kati ya kiini rasmi cha nguvu tano na Risk Force tofauti inayoonekana katika vielelezo.
• Onyesho la majaribio limetolewa kwa seti moja ya data na CNN moja ya msingi.
• Madai mapana zaidi ya mfumo, kama urekebishaji wa muda mrefu, matumizi ya nishati, mabadiliko ya usambazaji na uendelevu wa miaka mingi, hayakujaribiwa moja kwa moja kwa jaribio la PneumoniaMNIST.
• Sehemu muhimu ya maelezo ya mafunzo yanayohitajika kwa urudufu haipo katika toleo hili.
• Rejeleo katika taarifa ya data/kodi lina placeholder badala ya anwani halisi ya GitHub.
• Pendekezo la “kanuni ya ulimwengu wote” kati ya nyanja halijathibitishwa kwa majaribio ya pamoja ya kiasi katika biolojia, ikolojia, utambuzi, akili bandia na mashirika.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la awali la utafiti:
UVIF: A Nature-Aligned Framework for Intelligence, Stability, and Long-Term Adaptation
Toward Variational Equilibrium as a Universal Principle of Persistent Intelligent Organization

Mwandishi: Habib Hamam.

Mpangilio wa mwandishi: Utafiti wa mwandishi mmoja.

Mchango sawa/mwandishi wa kwanza sawa: Haitumiki; utafiti una mwandishi mmoja.

Mwandishi anayewajibika: Habib Hamam.

Taasisi zilizotolewa katika chanzo: Faculty of Engineering, Université de Moncton, Moncton, Kanada; School of Electrical Engineering, University of Johannesburg, Johannesburg, Afrika Kusini; International Institute of Technology and Management (IITG), Libreville, Gabon.

Aina ya chanzo: Maandishi ya utafiti wa kuendeleza mfumo wa kinadharia/kidhanifu wenye uthibitisho wa dhana wa majaribio kwenye PneumoniaMNIST.

Hali ya mapitio ya kitaaluma: Utafiti huu ni preprint ambayo haijapitia peer review; matokeo yake yanapaswa kutathminiwa kwa kuzingatia hatua hii ya uchapishaji.

Jukwaa: SSRN.

DOI: 10.2139/ssrn.6963232

Kiungo rasmi cha chanzo: https://ssrn.com/abstract=6963232

Jarida lengwa: Chanzo kina usemi “Preprint submitted to BioSystems June 15, 2026”. Usemi huu haukutafsiriwa kama uthibitisho wa kukubaliwa au kuchapishwa baada ya peer review katika BioSystems.

Mwaka/tarehe: Utafiti ni wa 2026; maandishi ya chanzo yanatoa tarehe ya kuwasilishwa BioSystems kuwa 15 Juni 2026. Tarehe kamili ya kwanza ya kupakiwa kwenye SSRN haikuthibitishwa kwa kujitegemea katika tathmini hii.

Juzuu/toleo/nambari ya makala: Hakuna juzuu/toleo/nambari ya makala ya jarida lililopitia peer review kwa toleo hili.

Leseni: Toleo la chanzo halionyeshi wazi leseni ya Creative Commons au leseni sawa ya wazi inayoruhusu matumizi tena. Kwa hiyo, vielelezo vya asili vya makala havikunakiliwa moja kwa moja kwenye Verianla HTML; data za kiasi zimewasilishwa upya kwa majedwali ya HTML yanayodumisha uaminifu kwa chanzo.

Ufadhili: Utafiti unaripoti kuungwa mkono na Université de Moncton, University of Johannesburg, IITG na CRSNG/NSERC; na unatoa nambari ya NSERC Grant RGPIN-2025-05918.

Upatikanaji wa data na kodi: Chanzo kinaeleza kwamba kodi ya utekelezaji, vyanzo vya seti za data, majedwali ya matokeo yaliyochakatwa, vielelezo vilivyotengenezwa na nyenzo za urudufu vinapatikana katika rejeleo la Hamam (2026). Hata hivyo, anwani ya GitHub katika rejeleo la bibliografia ni placeholder yenye muundo “https://github.com/REPLACE-ME/UVIF”. Kwa hiyo, hazina halisi ya kodi haiwezi kuthibitishwa kutoka toleo la sasa.

Mgongano wa maslahi: Mwandishi anatangaza kwamba hakuna maslahi ya kifedha yanayoshindana yanayojulikana au uhusiano wa kibinafsi unaoweza kuathiri utafiti.

Taarifa ya kimaadili: Katika chanzo imeandikwa “Not applicable”.

Taarifa ya mchango wa CRediT: Habib Hamam — Conceptualization, Methodology, Investigation, Software, Formal analysis, Validation, Writing – review & editing.

Kutofautiana rasmi ndani ya chanzo: Kiini cha maandishi na kihisabati cha utafiti kinafafanua UVIF kwa nguvu tano za msingi; hata hivyo, Kielelezo 5, Kielelezo 7 na baadhi ya mijadala ya matumizi vinaonyesha Risk Force kama nguvu ya sita tofauti. Kwa kuwa mlinganyo mkuu wa mienendo hauna istilahi huru ya hatari, maonyesho haya mawili hayajaunganishwa kimya kimya kuwa formalism moja.

Kizuizi cha mbinu ya majaribio: Katika matokeo ya PneumoniaMNIST imeelezwa wazi kuwa CNN ileile ya kompakt imetumika; hata hivyo, vigezo vingi vya juu na maelezo ya mgawanyo wa data yanayohitajika kurudia usanifu wa modeli na utaratibu wa mafunzo hayajaripotiwa wazi katika toleo hili. Zaidi ya hayo, utaratibu wa kalibresheni wa vizingiti vya maamuzi haujaelezwa kwa kina.

Kikomo cha maudhui ya kisayansi: Usanifu wa UVIF, milinganyo, matokeo ya PneumoniaMNIST, thamani za utendaji, tafsiri za vielelezo na mapungufu katika maandishi haya ya Verianla yanategemea utafiti uliochunguzwa. Hakuna jaribio jipya la kisayansi, kipimo cha utendaji au ugunduzi wa ziada unaounga mkono UVIF ulioongezwa kwenye maandishi makuu kutoka vyanzo vya nje.