Kognitivní ověřovací vzor rozkládá složité otázky na menší, zvládnutelné podotázky. Odpovědi na tyto podotázky se pak spojí do komplexní odpovědi na hlavní otázku. Tento přístup je užitečný v případech, kdy jsou počáteční otázky příliš vysoké úrovně nebo kdy je k poskytnutí úplné odpovědi zapotřebí dodatečné objasnění.
Například:
Uživatel: „Pokud položím otázku týkající se změny klimatu, rozdělte ji na tři menší otázky, které by vám pomohly poskytnout přesnější odpověď. Zkombinujte odpovědi na tyto dílčí otázky, abyste poskytli konečnou odpověď“.
V tomto scénáři umělá inteligence rozdělí složitou otázku o změně klimatu na tři zvládnutelné podotázky. Po obdržení odpovědí na tyto podotázky je umělá inteligence zkombinuje, aby poskytla komplexnější a přesnější odpověď.
Tento vzorec zahrnuje generování více otázek, aby bylo možné získat přesnější konečnou odpověď. Jedná se o proces ověřování a konsolidace informací pro získání robustního konečného výstupu.
Jde o designový vzor v oblasti softwarového inženýrství, který se zaměřuje na ověření údajů nebo transakcí prostřednictvím technik založených na umělé inteligenci a strojovém učení. Tento vzor je obzvláště užitečný v systémech, kde je potřeba automaticky identifikovat neobvyklé nebo podezřelé vzory chování, jako je například ve finančních službách, bezpečnostních systémech nebo v monitoringových systémech.
Klíčové aspekty Cognitive Verifier Pattern zahrnují:
-
Data Collection (Sběr dat): Shromažďování a příprava dat potřebných pro trénink a testování modelů AI.
-
Model Training (Trénink modelu): Vývoj a trénink prediktivních modelů, které mohou rozpoznat validní a nevalidní vzory na základě historických dat.
-
Validation (Validace): Použití AI modelů k ověření nových dat nebo transakcí v reálném čase. Modely mohou identifikovat anomálie nebo potenciálně podvodné chování.
-
Feedback Mechanism (Mechanismus zpětné vazby): Integrace mechanismu zpětné vazby, který umožňuje modelům se učit z nových dat a přizpůsobovat se měnícím se podmínkám.
Cognitive Verifier Pattern je užitečný pro zvyšování efektivity a přesnosti v procesech ověřování a může pomoci snížit riziko chybného pozitivního nebo negativního hodnocení, zvýšit automatizaci a poskytnout lepší ochranu proti podvodům.
