مدل جعبه سیاه چیست؟

در علم، محاسبات و مهندسی، جعبه سیاه به دستگاه، سیستم یا شیئی اشاره دارد که اطلاعات مفیدی تولید می‌کند بدون اینکه اطلاعاتی درباره عملکرد داخلی خود ارائه دهد. توضیحات مربوط به نتایج آن مبهم یا «سیاه» باقی می‌ماند.

تحلیلگران مالی، مدیران صندوق‌های پوشش ریسک و سرمایه‌گذاران ممکن است از نرم‌افزارهایی استفاده کنند که بر اساس مدل جعبه سیاه ساخته شده‌اند تا داده‌ها را به یک استراتژی سرمایه‌گذاری مفید تبدیل کنند.

پیشرفت‌ها در قدرت محاسباتی، هوش مصنوعی و قابلیت‌های یادگیری ماشین باعث گسترش استفاده از مدل‌های جعبه سیاه در بسیاری از حرفه‌ها شده و به رمز و راز اطراف آن‌ها افزوده است.

مدل‌های جعبه سیاه در بسیاری از حرفه‌ها با احتیاط مورد توجه کاربران بالقوه قرار می‌گیرند. همان‌طور که یک پزشک در مقاله‌ای درباره استفاده از این مدل‌ها در قلب‌شناسی نوشته است: «جعبه سیاه اصطلاحی است برای مدل‌هایی که آن‌قدر پیچیده هستند که به‌راحتی برای انسان‌ها قابل تفسیر نیستند.»

نکات کلیدی

• مدل جعبه سیاه ورودی‌ها را دریافت کرده و خروجی‌هایی تولید می‌کند، اما عملکرد داخلی آن ناشناخته است.
• مدل‌های جعبه سیاه به‌طور فزاینده‌ای برای هدایت تصمیم‌گیری‌ها در بازارهای مالی استفاده می‌شوند.
• پیشرفت‌های فناوری، به‌ویژه در قابلیت‌های یادگیری ماشین، تحلیل یا درک دقیق نحوه تولید نتایج توسط مدل‌های جعبه سیاه را برای ذهن انسان غیرممکن کرده است.
• مقابل مدل جعبه سیاه، جعبه سفید است که نتایج آن شفاف بوده و توسط کاربر قابل تحلیل است.
• اصطلاح مدل جعبه سیاه ممکن است به‌راحتی سوءاستفاده شود و صرفاً نشان‌دهنده نیاز به حفاظت از نرم‌افزارهای اختصاصی یا تمایل به اجتناب از توضیحات روشن باشد.

درک مدل جعبه سیاه

بسیاری از چیزها می‌توانند به‌عنوان جعبه سیاه توصیف شوند: یک ترانزیستور، یک الگوریتم و حتی مغز انسان.

مقابل جعبه سیاه، سیستمی است که عملکرد داخلی آن برای بررسی در دسترس است. این سیستم معمولاً به‌عنوان جعبه سفید شناخته می‌شود، اگرچه گاهی اوقات به آن جعبه شفاف یا جعبه شیشه‌ای نیز گفته می‌شود.

مدل جعبه سیاه در امور مالی

در بازارهای مالی، استفاده روزافزون از روش‌های جعبه سیاه نگرانی‌هایی را ایجاد کرده است.

مدل جعبه سیاه به‌خودی‌خود خطرناک نیست، اما سوالاتی در زمینه مدیریت و اخلاقیات مطرح می‌کند.

مشاوران سرمایه‌گذاری که از روش‌های جعبه سیاه استفاده می‌کنند، ممکن است ریسک واقعی دارایی‌هایی که توصیه می‌کنند را تحت پوشش حفاظت از فناوری اختصاصی پنهان کنند. این امر باعث می‌شود که سرمایه‌گذاران و رگولاتورها بدون اطلاعات لازم برای ارزیابی دقیق ریسک‌های پذیرفته‌شده باقی بمانند.

آیا مزایای روش‌های جعبه سیاه از معایب آن‌ها پیشی می‌گیرد؟ نظرات در این باره متفاوت است.

چه کسانی از مدل‌های مالی جعبه سیاه استفاده می‌کنند؟

استفاده از مدل‌های جعبه سیاه برای تحلیل سرمایه‌گذاری‌ها در طول سال‌ها به‌صورت دوره‌ای محبوب و غیرمحبوب شده است، که معمولاً به وضعیت صعودی یا نزولی بازارهای مالی بستگی دارد.

در دوره‌های پرنوسان بازارهای مالی، استراتژی‌های جعبه سیاه به دلیل ماهیت بالقوه مخرب خود مورد توجه قرار می‌گیرند. سطح ریسک‌های پذیرفته‌شده ممکن است تا زمانی که زیان‌های شدید آن‌ها را آشکار کند، مشخص نباشد.

پیشرفت‌ها در قدرت محاسباتی، برنامه‌های داده بزرگ، هوش مصنوعی و قابلیت‌های یادگیری ماشین استفاده از مدل‌های جعبه سیاه را که از روش‌های کمی پیچیده استفاده می‌کنند، افزایش داده و به رمز و راز اطراف آن‌ها افزوده است.

صندوق‌های پوشش ریسک و برخی از بزرگ‌ترین مدیران سرمایه‌گذاری جهان اکنون به‌طور معمول از مدل‌های جعبه سیاه برای مدیریت استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کنند.

حقیقت مهم: استفاده از مدل جعبه سیاه در روان‌شناسی به بی.اف. اسکینر، پدر مکتب رفتارگرایی، بازمی‌گردد. اسکینر استدلال کرد که روان‌شناسان باید پاسخ‌های مغز را مطالعه کنند، نه فرآیندهای آن.

انفجارهای جعبه سیاه

موارد برجسته‌ای وجود داشته که شامل زیان‌های شدید در پرتفوی‌هایی بوده که به استراتژی‌های جعبه سیاه اختصاص داده شده بودند. استراتژی‌های جعبه سیاه مقصر این رویدادها نبودند. با این حال، سرمایه‌گذارانی که به این استراتژی‌ها وابسته بودند، از آن‌ها آسیب دیدند، همان‌طور که بسیاری از سرمایه‌گذاران دیگر که در طوفان گرفتار شدند، متضرر شدند.

این رویدادها شامل موارد زیر هستند:

• دوشنبه سیاه، ۱۹ اکتبر ۱۹۸۷: زمانی که شاخص صنعتی داو جونز در یک روز حدود ۲۲٪ افت کرد.
• فروپاشی صندوق پوشش ریسک لانگ‌ترم کپیتال منیجمنت در سال ۱۹۹۸: این صندوق با استفاده از استراتژی آربیتراژ برای خرید اوراق قرضه سودهای کلانی به دست آورد تا اینکه نکول اوراق قرضه توسط دولت روسیه باعث فروپاشی آن شد و تقریباً سیستم مالی جهانی را با خود به پایین کشید.
• سقوط ناگهانی در ۲۴ آگوست ۲۰۱۵: سقوط‌های ناگهانی که اکنون به‌صورت دوره‌ای رخ می‌دهند، شامل افت کوتاه‌مدت و کنترل‌نشده در ارزش یک دارایی است که بلافاصله با بازیابی قیمت آن همراه می‌شود. افزایش سفارش‌های کامپیوتری معمولاً مقصر شناخته می‌شود. در سال ۲۰۱۵، در واقع دو سقوط ناگهانی رخ داد. رویداد اوت شامل شاخص اس‌اندپی ۵۰۰ بود و دیگری در ۱۸ مارس شامل معاملات دلار آمریکا بود.

مدل جعبه سیاه در محاسبات

تکنیک‌های یادگیری ماشین که به‌طور قابل‌توجهی به رشد و پیچیدگی مدل‌های جعبه سیاه کمک کرده‌اند، به‌ویژه در زمینه یادگیری ماشین مرتبط هستند.

در واقع، استدلال شده است که عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده جعبه سیاه که از الگوریتم‌ها ساخته شده‌اند، می‌تواند آن‌قدر پیچیده شود که هیچ انسانی نتواند تمام متغیرهای دخیل در پیش‌بینی را بررسی کند.

مدل جعبه سیاه در مهندسی

مدل جعبه سیاه در مهندسی برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای استفاده می‌شود که به‌صورت کد کامپیوتری وجود دارند، نه به شکل فیزیکی.

متغیرها سپس می‌توانند مشاهده، تحلیل، آزمایش و اصلاح شوند بدون نیاز به فرآیند پرهزینه و زمان‌بر ساخت واقعی آن‌ها در دنیای واقعی.

مدل جعبه سیاه در امور مالی چیست؟

مدل جعبه سیاه طراحی‌شده برای استفاده در بازارهای مالی، یک برنامه نرم‌افزاری است که داده‌های بازار را تحلیل می‌کند و استراتژی خرید و فروش را بر اساس آن تحلیل تولید می‌کند.

کاربر جعبه سیاه می‌تواند نتایج را درک کند، اما منطق پشت آن‌ها را نمی‌بیند. هنگامی که تکنیک‌های یادگیری ماشین در ساخت مدل استفاده می‌شوند، ورودی‌ها در واقع برای مغز انسان بیش از حد پیچیده هستند تا تفسیر شوند.

مدل جعبه سیاه رفتار مصرف‌کننده چیست؟

مدل جعبه سیاه رفتار مصرف‌کننده از رشته دانشگاهی روان‌شناسی رفتاری گرفته شده است.

روان‌شناسان رفتاری مغز انسان را به‌عنوان یک جعبه سیاه در نظر می‌گیرند. ذهن انسان به محرک‌ها پاسخ می‌دهد. برای تغییر رفتار، باید محرک‌ها تغییر کنند، نه ذهنی که به محرک‌ها واکنش نشان می‌دهد.

این نظریه توسط بازاریابان به‌عنوان راهی برای تحلیل فرآیند تصمیم‌گیری مصرف‌کننده پذیرفته شده است. این تحلیل سعی دارد با مشاهده پاسخ مصرف‌کننده به محرک‌های خاص، تصمیم‌های خرید را درک و تحت تأثیر قرار دهد.

مدل جعبه سیاه در مقابل مدل جعبه سفید چیست؟

در زمینه هوش مصنوعی، مدل جعبه سیاه از یک الگوریتم یادگیری ماشین برای پیش‌بینی استفاده می‌کند، در حالی که توضیح برای آن پیش‌بینی ناشناخته و غیرقابل ردیابی باقی می‌ماند.

مدل جعبه سفید سعی دارد محدودیت‌هایی را شامل شود که فرآیند یادگیری ماشین را شفاف‌تر می‌کند.

شفافیت یا «تفسیرپذیری» می‌تواند یک هدف اخلاقی و قانونی در مدل‌های مورد استفاده در مراقبت‌های بهداشتی، بانکداری یا بیمه و سایر صنایع باشد.

نتیجه‌گیری

مدل‌های جعبه سیاه به‌طور فزاینده‌ای برای ایجاد نرم‌افزارهایی نه‌تنها برای کاربردها در دنیای سرمایه‌گذاری، بلکه برای استفاده در مراقبت‌های بهداشتی، بانکداری، مهندسی و سایر زمینه‌ها استفاده می‌شوند.

مدل جعبه سیاه همراه با قابلیت‌های یادگیری ماشین در حال توسعه است و هر دو در پیچیدگی فرآیندهای خود در حال افزایش هستند.

در واقع، آن‌ها در حال مبهم‌تر شدن هستند. به این معنا که ما به نتایج آن‌ها وابسته هستیم بدون اینکه درک کنیم چگونه این نتایج تولید می‌شوند.