Штучний інтелект, що піддається поясненню (XAI), – це нова парадигма, яка набирає популярності серед компаній, оскільки сприяє інтерпретації та роз’ясненню моделей штучного інтелекту та машинного навчання.
У сучасному світі, де панують дані, ШІ займає центральне місце.
Різноманітні рішення на базі штучного інтелекту застосовуються в численних операціях різних галузей для прискорення їхнього розвитку та оптимізації процесів.
Такий підхід також допомагає збагнути, як працюють моделі ШІ та як вони генерують результати.
Якщо ви досі вагаєтеся щодо важливості XAI, ця публікація саме для вас.
Розпочнімо!
Що таке ШІ, який можна пояснити?
ШІ, що піддається поясненню (XAI), – це комплекс методів і процесів, розроблений для того, щоб допомогти користувачам осягнути вихідні дані та результати, надані моделями штучного інтелекту, та підвищити довіру до них. По суті, XAI дозволяє користувачам отримати чітке уявлення про функціонування складних алгоритмів машинного навчання та логіку, що лежить в основі їхніх рішень.
XAI, завдяки своїй структурі та інструментарію, надає розробникам і компаніям можливість створювати прозорість у моделях штучного інтелекту, дозволяючи користувачам розуміти логіку прогнозування. Це особливо вигідно в організаціях, де ШІ застосовується різними способами, оскільки підвищує точність, якість результатів і прозорість ШІ.
Крім того, XAI допомагає виявити упередження та проблеми, які можуть виникати в процесі роботи складних алгоритмів машинного навчання при отриманні конкретних результатів. Модель “чорної скриньки”, створена складними алгоритмами машинного навчання, часто є майже незбагненною навіть для аналітиків даних, які їх розробляють.
Таким чином, прозорість, яку забезпечує XAI, є цінною для організацій, дозволяючи зрозуміти, як правильно використовувати потенціал ШІ та приймати обґрунтовані рішення. Пояснення XAI зазвичай подаються у вигляді текстів або візуальних матеріалів, що спрощують розуміння внутрішньої роботи моделей ШІ.
Щоб прояснити додаткову інформацію про метадані моделі ШІ, XAI також використовує різноманітні механізми пояснення, такі як виділення ключових особливостей, спрощені роз’яснення та наведення прикладів.
Попит на XAI постійно зростає, оскільки дедалі більше компаній впроваджують їх у своїх системах. Паралельно з цим удосконалюються техніки та процеси надання письмових пояснень.
Чому XAI є важливим?
Сьогодні більшість організацій використовують моделі штучного інтелекту у своїй діяльності та планують свої майбутні кроки на основі прогнозів ШІ. Проте, ці прогнози не є абсолютно точними, і значна кількість упереджень становить головну проблему для більшості моделей ШІ.
Упередження можуть виникати через різні фактори та впливати на рішення, які приймають моделі ШІ. Зокрема, продуктивність моделей ШІ часто погіршується при обробці виробничих даних, які відрізняються від даних, використаних для навчання.
Крім того, пояснення моделей машинного навчання та нейронних мереж є складним завданням, і аналітики даних часто не можуть їх інтерпретувати. Повна довіра до рішень моделей ШІ щодо зростання вашого бізнесу може призвести до непередбачуваних проблем і перешкодити загальному прогресу.
Тому для організацій стає вкрай важливим повне розуміння процесів прийняття рішень ШІ та логіки, що стоїть за кожним результатом, який надають ці моделі. Саме тут XAI стає цінним інструментом, що допомагає організаціям отримати повне пояснення процесу прийняття рішень певною моделлю ШІ разом із логікою, яку вона використовує.
Від розуміння алгоритмів машинного навчання до аналізу нейронних мереж і мереж глибокого навчання, XAI дає змогу контролювати все і отримувати точні пояснення для кожного рішення. Застосування XAI дає вам змогу оцінити точність і підзвітність кожного рішення ШІ, а потім визначити, чи підходить воно для вашої організації.
Крім того, XAI є важливим елементом, оскільки він відповідає за впровадження та підтримку відповідальної моделі ШІ у вашому бізнесі, яка забезпечуватиме чесні та точні рішення. XAI також сприяє збереженню довіри серед кінцевих користувачів, мінімізуючи ризики безпеки та відповідності.
Як працює XAI?
Сучасні технології штучного інтелекту, які застосовуються в бізнесі, надають результати або рішення за допомогою різних моделей. Однак ці технології ШІ не вказують, як вони досягли результату або яка логіка лежить в основі їхніх рішень.
Джерело зображення: Darpa
Щоб усунути цей пробіл, компанії впроваджують XAI, яка використовує модель пояснення та всю інформацію з метаданими разом із пояснювальним інтерфейсом, щоб допомогти зрозуміти функціонування моделі ШІ.
Коли технологія штучного інтелекту інтегрується в бізнес-екосистему, методи ШІ використовуються на різних рівнях. Ці методи ШІ включають машинне навчання (ML), машинне мислення (MR) та інтеграцію між MR і ML.
Зокрема, компонентами, які XAI вводить в існуючу модель ШІ, є пояснення даних, пояснення MR і пояснення ML. Крім того, XAI забезпечує можливість інтерпретації та пояснення взаємодії між MR та ML.
Робота XAI розпадається на три основні типи:
- Пояснювані дані: вони демонструють тип даних та їхній зміст, що використовується для навчання моделі ШІ. Крім того, він показує обґрунтування вибору, процес вибору та зусилля, необхідні для усунення упереджень.
- Зрозумілі прогнози: тут XAI надає всі функції, які модель ШІ використовувала для отримання результату.
- Зрозумілі алгоритми: вони розкривають усі рівні моделі ШІ та пояснюють, як кожен рівень сприяє отриманню кінцевого результату.
Проте, пояснення прогнозів та алгоритмів все ще перебувають на стадії розробки, і наразі для роз’яснення нейронних мереж доступні лише пояснювані дані.
Для пояснення процесу прийняття рішень XAI застосовує два підходи:
- Проксі-моделювання: цей підхід використовує наближену модель, яка відрізняється від оригіналу. Це призводить до наближених результатів, які можуть відрізнятися від фактичних.
- Дизайн для інтерпретації: це популярний підхід, у якому XAI розробляє модель, яку користувачам легко зрозуміти. Проте, ці моделі часто мають нижчу точність або продуктивність порівняно з реальними моделями ШІ.
Переваги XAI
Штучний інтелект, що піддається поясненню (XAI), має значний вплив на розвиток ШІ, оскільки він дає змогу людям зрозуміти, як працює ШІ. Він пропонує багато переваг, серед яких:
Збільшення прозорості та довіри
Компанії, які впроваджують моделі ШІ у свої системи, можуть розуміти механізми роботи складних моделей ШІ та причини отримання певних результатів за різних умов.
XAI також є цінним інструментом для підприємств, оскільки він допомагає збагнути причини результатів, що генеруються моделями “чорної скриньки”. Це сприяє підвищенню прозорості та довіри між машиною та людиною.
Швидше впровадження моделей ШІ
Оскільки організації починають розуміти робочий процес та логіку моделей ШІ, а також їхні переваги, темпи впровадження моделей ШІ зростають. Завдяки отриманим поясненням, зростає довіра до прийнятих рішень.
Покращення продуктивності
Застосування XAI в ШІ дозволяє командам машинного навчання легко знаходити помилки та області, які потребують покращення в існуючій системі. Це також допомагає командам машинного навчання забезпечувати безперебійну та ефективну роботу процесів ШІ.
Завдяки цьому, продуктивність значно зростає, оскільки команда MLOps може зрозуміти логіку, за якою модель ШІ генерує певний результат.
Зменшення ризиків та витрат
XAI відіграє важливу роль у зменшенні витрат на управління моделями ШІ. Оскільки він роз’яснює всі результати та області ризиків, він мінімізує потребу в ручній перевірці та ймовірність дорогих помилок, що можуть погіршити стосунки з кінцевими користувачами.
Відкриття нових можливостей
Коли технічна та бізнес-команди отримують можливість зрозуміти процеси прийняття рішень ШІ, це дає їм шанс відкрити нові можливості. Детальніше вивчаючи конкретні результати, вони можуть виявити нові аспекти, що раніше були непомітними.
Виклики XAI
Серед поширених проблем XAI:
- Складність інтерпретації: Існує багато систем ML, які є важкими для інтерпретації. Тому користувачам важко зрозуміти пояснення, надані XAI. Неможливість пояснити стратегію “чорної скриньки” може призвести до серйозних операційних та етичних проблем.
- Справедливість: XAI досить важко визначити, чи є певне рішення ШІ справедливим. Справедливість є суб’єктивною та залежить від даних, на яких була навчена модель ШІ.
- Безпека: Однією з суттєвих проблем XAI є можливість клієнтів маніпулювати процесом прийняття рішень моделі ML, щоб вплинути на результат на власну користь. Будь-який технічний персонал може відновити набір даних, використаний алгоритмом для навчання.
Відмінності між XAI та AI
Хоча XAI та AI пов’язані, між ними існують деякі фундаментальні відмінності.
| XAI (ШІ, що пояснюється) | AI (Штучний інтелект) |
| XAI надає пояснення або логіку процесу прийняття рішень у складній моделі ML. | ШІ лише надає висновок або результат рішення, прийнятого моделлю ML. |
| XAI забезпечує точні пояснення, що допомагає користувачам більше довіряти певній моделі ШІ. | За допомогою ШІ ви отримуєте лише висновок, що часто викликає питання щодо того, як ШІ дійшов висновку. Це вимагає більшої довіри. |
| XAI зменшує упередження, властиві багатьом моделям ШІ. | ШІ часто приймає рішення на основі упереджень, що існують у світі. |
| XAI знижує вартість помилок, зроблених ШІ. | Моделі ШІ не є 100% точними і можуть робити помилкові прогнози. Якщо модель ШІ робить невірний прогноз, це може призвести до збитків для бізнесу. |
| XAI ще перебуває на стадії розвитку і має обмеження, особливо щодо роз’яснення складних “чорних скриньок”. | ШІ значно розвинувся і може швидко вирішувати багато проблем без особливих труднощів. |
| Оскільки XAI пояснює кожну логіку та процес прийняття рішень у моделі ШІ, хто завгодно може спробувати вплинути на цей процес з поганою метою. | Моделі ШІ не розкривають основну причину або логіку остаточного прогнозу, тому навряд чи хтось може вплинути на їхнє рішення. |
Вплив XAI на різні сектори
Поява XAI справила значний вплив на різні сектори, де ШІ відіграє важливу роль у прийнятті рішень. Розгляньмо деякі з них.
#1. Фінанси
Рішення на базі ШІ є популярними у фінансовому секторі, і більшість компаній використовують їх для різних завдань. Проте, фінансовий сектор є жорстко регульованим і вимагає багатьох перевірок перед прийняттям фінансового рішення.
XAI може допомогти в цій області, забезпечуючи обґрунтування для фінансового рішення. Це важливо для підтримки довіри кінцевих користувачів, оскільки вони розуміють причини фінансових рішень, що приймає організація.
#2. Охорона здоров’я
Застосування XAI принесло багато користі системам охорони здоров’я. XAI допомагає виявляти та діагностувати багато захворювань та усувати їхні першопричини. Це може допомогти лікарям призначити правильне лікування.
#3. Виробництво
Моделі ШІ зараз широко впроваджуються у виробничих секторах для таких застосувань, як управління, ремонт, логістика тощо. Але ці моделі ШІ не завжди є послідовними, що призводить до проблем з довірою.
XAI допомагає вирішити багато таких проблем, надаючи найкращі методи для різних виробничих програм разом із необхідними поясненнями. Це демонструє логіку та причини конкретних рішень, прийнятих працівниками, що сприяє зміцненню їхньої довіри.
#4. Автомобільна промисловість
Інтеграція XAI в безпілотні автомобілі є необхідною, оскільки вона дозволяє транспортним засобам обґрунтовувати кожне рішення, яке вони приймають під час аварій. Аналізуючи різні ситуації та аварії, XAI допомагає автономним автомобілям приймати обґрунтовані рішення та підвищувати загальну безпеку пасажирів і пішоходів.
Навчальні ресурси
Крім вищезазначеної інформації, ось кілька книг і курсів, які можуть бути корисними для поглибленого вивчення XAI.
#1. ШІ, що пояснюється, за допомогою Python
Курс “Explainable AI with Python” від Udemy розроблений Parteek Bhatia. Він допомагає вивчити різні аспекти XAI, включно із застосуваннями, різними методами XAI та інструментами “Що якби” від Google. Курс також пропонує категоризацію XAI за різними аспектами.
#2. Конвеєри моделювання машинного навчання
Якщо ви зацікавлені у вивченні XAI та отриманні знань про впровадження інструментів та методів для керування ресурсами моделювання, курс “Конвеєри моделювання машинного навчання” від Coursera саме для вас.
Це один із найкращих курсів, який має сотні позитивних відгуків і викладається відомим викладачем Робертом Кроу. Ви отримаєте багато навчальних годин для аналізу моделей та інтерпретації.
#3. ШІ, що пояснюється
Книга “Explainable AI”, написана Удеєм Каматом і Джоном Лю, є чудовим ресурсом для вивчення інтерпретації в машинному навчанні.
Вона містить багато тематичних досліджень і додаткових матеріалів для вивчення XAI. Автори надали багато практичних прикладів, що допоможуть вам зрозуміти концепції XAI.
#4. Практичний ШІ, що пояснюється (XAI) за допомогою Python
Книга “Практичний ШІ, що пояснюється (XAI) за допомогою Python” від Деніса Ротмана є відомим ресурсом.
Вона пропонує детальне вивчення інструментів та методів XAI для розуміння результатів ШІ, що необхідні сучасному бізнесу. Ви також навчитеся розв’язувати та уникати різних проблем, пов’язаних з упередженнями в ШІ.
Висновок
ШІ, що пояснюється, є ефективною концепцією, яка допомагає власникам бізнесу, аналітикам даних та інженерам зрозуміти процес прийняття рішень за допомогою моделей ШІ. XAI дозволяє інтерпретувати складні моделі машинного навчання, що часто неможливо навіть для фахівців з обробки даних.
Хоча XAI прогресує з часом, є ще сфери, які потребують вдосконалення. Сподіваюся, що ця стаття дала вам чітке уявлення про XAI, принципи його роботи, переваги та проблеми, а також його застосування в різних галузях. Ви також можете скористатися згаданими курсами та книгами, щоб поглибити свої знання про XAI.
Ви також можете ознайомитися зі статтею про Штучний вузький інтелект (ANI).