Explainable AI (XAI) — це нова концепція, попит на яку серед компаній зростає, оскільки він допомагає їм інтерпретувати та пояснювати моделі штучного інтелекту та машинного навчання.
У сучасному світі все керується даними, а ШІ є центральною точкою інтересу.
Різні типи рішень штучного інтелекту використовуються у великій кількості операцій для різних галузей, щоб прискорити їх зростання та згладити роботу.
Це також допоможе вам зрозуміти, як працюють моделі ШІ та виробляють результати.
Якщо ви все ще думаєте, чому вам потрібно піклуватися про XAI, ця стаття для вас.
Давайте розпочнемо!
Що таке пояснюваний ШІ?
Пояснюваний штучний інтелект (XAI) — це набір методів і процесів, який спрямований на те, щоб допомогти користувачам зрозуміти вихідні дані та результати, надані моделями штучного інтелекту, і довіряти їм. По суті, XAI дозволяє користувачам отримати уявлення про те, як працює складний алгоритм машинного навчання та яка логіка керує прийняттям рішень у цих моделях.
XAI через свою структуру та набір інструментів допомагає розробникам і організаціям створити рівень прозорості в даній моделі штучного інтелекту, щоб користувачі могли зрозуміти логіку передбачення. Це вигідно в екосистемі організації, де штучний інтелект реалізується різними способами, оскільки підвищує точність, результати та прозорість штучного інтелекту.
Крім того, XAI допомагає продемонструвати, які упередження та проблеми складні алгоритми машинного навчання можуть викликати під час роботи над конкретним результатом. Модель чорного ящика, яка створюється в результаті складного алгоритму машинного навчання, майже неможливо зрозуміти навіть для дослідників даних, які створюють алгоритм.
Таким чином, прозорість, яку приносить XAI, є корисною для організації, щоб зрозуміти, як правильно використовувати потужність ШІ та прийняти правильне рішення. Пояснюваність, яку пропонує XAI, здебільшого у формі текстів або візуальних зображень, що дають змогу зрозуміти внутрішнє функціонування моделей ШІ.
Щоб пояснити додаткову інформацію метаданих моделі ШІ, XAI також використовує багато інших механізмів пояснення – релевантність функцій, спрощене пояснення та пояснення за допомогою прикладів.
Попит на XAI стрімко зростає, оскільки все більше організацій впроваджують їх у своїх екосистемах. Розвиваючись, техніка та процес пояснення за допомогою письма також вдосконалюються.
Чому XAI важливий?
Сьогодні більшість організацій використовують моделі штучного інтелекту у своїх бізнес-операціях і вирішують свої майбутні кроки відповідно до прогнозів штучного інтелекту. Однак він лише частково точний, і існує багато упереджень, що є основною проблемою в більшості моделей ШІ.
Упередження базуються на різних факторах, і це впливає на рішення моделей ШІ. Примітно, що рішення в режимі штучного інтелекту часто погіршуються, коли в модель штучного інтелекту надходять виробничі дані, які відрізняються від даних навчання.
Крім того, пояснити моделі машинного навчання та нейронні мережі складно, а дослідники даних часто не можуть їх інтерпретувати. Якщо ви повністю довіряєте кожному рішенню моделей штучного інтелекту щодо зростання вашої компанії, це може спричинити непередбачені проблеми та перешкодити загальному зростанню.
Таким чином, для організації стає життєво важливим повне розуміння процесу прийняття рішень ШІ та логіки, яка стоїть за кожним результатом, запропонованим цими моделями ШІ. Саме тут XAI стає зручним інструментом, який допомагає організаціям отримати повне пояснення процесу прийняття рішень у даній моделі ШІ разом із логікою, яку вона використовує.
Від розуміння алгоритмів машинного навчання до оцінки нейронних мереж і мереж глибокого навчання, XAI допомагає вам контролювати все й отримувати точні пояснення для кожного рішення. Коли ви впроваджуєте XAI, вам стає легше оцінити точність і підзвітність кожного рішення штучного інтелекту, а потім вирішити, чи підійде воно для вашої організації.
Крім того, XAI є важливим компонентом, оскільки він відповідає за впровадження та підтримку відповідальної моделі ШІ у вашій бізнес-екосистемі, яка дасть справедливі та точні рішення. XAI також допомагає зберегти довіру серед кінцевих користувачів, одночасно стримуючи будь-які ризики безпеки та відповідності.
Як працює XAI?
Сучасна технологія штучного інтелекту, яка реалізується в бізнесі, забезпечує результат або рішення за допомогою різних моделей. Але ці технології штучного інтелекту не визначають, як вони досягли результату або логіку свого рішення.
Джерело зображення: Darpa
Щоб заповнити цю прогалину, компанії зараз впроваджують XAI, який використовує пояснювальну модель і всю інформацію метаданих з пояснювальним інтерфейсом, щоб допомогти зрозуміти, як працює модель AI.
Коли технологія штучного інтелекту включена в бізнес-екосистему, методи штучного інтелекту впроваджуються на різних рівнях. Ці методи ШІ — це машинне навчання (ML), машинне мислення (MR) та інтеграція між MR і ML.
Якщо бути точним, компоненти, які XAI вводить в існуючу модель AI, це пояснення, пояснюваність даних, пояснюваність MR і пояснюваність ML. Крім того, XAI також забезпечує можливість інтерпретації та пояснення між MR та ML.
Робота XAI поділяється на три типи:
- Пояснювані дані: висвітлює тип даних і вміст, які використовуються для навчання моделі ШІ. Крім того, він демонструє причину вибору, процес вибору та звіти про зусилля, необхідні для усунення упередженості.
- Зрозумілі прогнози: тут XAI пропонує всі функції, які модель AI використовувала для отримання результату.
- Зрозумілі алгоритми: вони розкривають усі рівні в моделі штучного інтелекту та пояснюють, як кожен рівень допомагає отримати кінцевий результат.
Однак пояснені прогнози та алгоритми все ще знаходяться на стадії розробки, і лише пояснювані дані можна використовувати для пояснення нейронних мереж.
Щоб пояснити процес прийняття рішення, XAI використовує два підходи:
- Проксі-моделювання: у цьому підході використовується наближена модель, яка відрізняється від оригіналу. Це призводить до приблизного результату, який може дати інший результат, ніж фактичний.
- Дизайн для інтерпретації: це популярний підхід, коли XAI розробляє модель, яку легко зрозуміти користувачам. Однак цим моделям не вистачає точності чи продуктивності порівняно з реальними моделями ШІ.
Переваги XAI
Explainable AI або XAI має значний вплив на розвиток ШІ, оскільки допомагає людям зрозуміти, як працює ШІ. Він пропонує багато переваг, як-от:
Покращує прозорість і довіру
Компанії, які впроваджують моделі штучного інтелекту у свої системи, можуть зрозуміти, як працює складна модель штучного інтелекту та чому вони виробляють певний результат за різних умов.
XAI також дуже корисний для підприємств, щоб зрозуміти причину результатів моделей чорної скриньки. Таким чином, це покращує прозорість і довіру між машиною та людиною.
Розширене впровадження моделей ШІ
Оскільки організації починають розуміти робочий і логічний процес моделі штучного інтелекту та визнавати її переваги, швидкість впровадження моделей штучного інтелекту зростає. Вони також зможуть більше довіряти своєму рішенню завдяки належним поясненням.
Підвищення продуктивності
Завдяки використанню XAI у режимі штучного інтелекту робочі групи машинного навчання можуть легко знаходити помилки, а також області, які потребують вдосконалення в існуючій системі. Це також допомагає робочим групам машинного навчання підтримувати безперебійну та ефективну роботу процесів ШІ.
Таким чином, продуктивність значно підвищиться, оскільки команда MLOps зможе зрозуміти логіку, за якою модель штучного інтелекту створює певний результат.
Зниження ризиків і витрат
XAI відіграв важливу роль у зниженні вартості управління моделлю ШІ. Оскільки він пояснює всі результати та області ризиків, він мінімізує потребу в ручній перевірці та ймовірність дорогих помилок, які заважатимуть відносинам із кінцевими користувачами.
Розкрийте нові можливості
Коли ваша технічна та бізнес-команда отримає можливість зрозуміти процеси прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту, це дасть їм шанс відкрити нові можливості. Коли вони глибше розглядають конкретні результати, вони можуть дізнатися нові речі, які спочатку не були помітні.
Виклики XAI
Деякі поширені проблеми XAI:
- Труднощі в інтерпретації: Є багато систем ML, які важко інтерпретувати. Тому користувачам важко зрозуміти пояснення, які надає XAI. Коли стратегію «чорної скриньки» неможливо пояснити, це може спричинити серйозні операційні та етичні проблеми.
- Справедливість: для XAI досить складно визначити, чи є конкретне рішення ШІ справедливим чи ні. Справедливість цілком суб’єктивна і залежить від даних, на яких була навчена модель ШІ.
- Безпека. Одна з суттєвих проблем із XAI полягає в тому, що клієнти можуть виконувати дії, щоб змінити процес прийняття рішень у моделі ML і впливати на результат для власної вигоди. Будь-який технічний персонал може відновити лише набір даних, який використовує алгоритм для навчання.
Різниця між XAI та AI
Незважаючи на те, що XAI і AI корельовані, між ними є деякі фундаментальні відмінності.
Пояснюваний AIAI Пояснювальний AI надає пояснення або логіку процесу прийняття рішень у складній моделі ML. Штучний інтелект лише надає вердикт або результат рішення, прийнятого моделлю ML. Оскільки XAI надає правильне пояснення, це допомагає користувачам мати більше довіряйте певній моделі штучного інтелекту. За допомогою штучного інтелекту ви отримуєте лише вердикт, а користувачі залишаються збентеженими думкою про те, як штучний інтелект дійшов висновку. Таким чином, рішення вимагатимуть більшої довіри. Це зменшує упередження, пов’язані з багатьма моделями ШІ. Він часто приймає рішення на основі упереджень у світі. Це зменшує вартість помилок, допущених режимом ШІ. Моделі ШІ не є 100% точними , і вони можуть робити неправильні прогнози. Якщо модель ШІ робить неправильний прогноз, це може призвести до збитків у бізнесі.
XAI ще має повністю розвинутися, оскільки все ще існують обмеження, особливо коли йдеться про пояснення складних чорних скриньок. ШІ в цілому значно розвинувся, і він може швидко вирішувати багато проблем без особливих проблем. Оскільки XAI пояснює кожну логіку та Процес прийняття рішень у моделі штучного інтелекту, будь-хто може легко вплинути на цей процес задля поганих засобів. Моделі штучного інтелекту не надають основної причини чи логіки свого остаточного прогнозу, тому навряд чи хтось може вплинути на його рішення.
Вплив XAI на різні сектори
Поява XAI справила значний вплив на різні сектори, де ШІ відіграє вирішальну роль у прийнятті рішень. Давайте поглянемо на них.
#1. Фінанси
Рішення на основі ШІ переважають у фінансах, і більшість компаній використовують їх для різних завдань. Однак фінансовий сектор жорстко регулюється і вимагає багато перевірок перед прийняттям фінансового рішення.
XAI може допомогти в цій частині та надати обґрунтування фінансового рішення. Це важливо для збереження довіри кінцевих користувачів, оскільки вони розуміють причину фінансового рішення, яке приймає організація.
#2. Охорона здоров’я
Включення XAI принесло багато переваг системам охорони здоров’я. Це може допомогти виявити та діагностувати багато захворювань та усунути першопричину. Це може допомогти лікарям призначити правильне лікування.
#3. Виробництво
Зараз моделі штучного інтелекту широко впроваджуються у виробничих секторах для таких додатків, як управління, ремонт, логістика тощо. Але ці моделі штучного інтелекту не завжди узгоджені, і це призводить до проблем з довірою.
Для цього XAI вирішив багато таких проблем, оскільки він може забезпечити найкращий спосіб для багатьох виробничих програм разом із поясненнями. Це продемонструє логіку та причину конкретного рішення, прийнятого працівниками, що зрештою допоможе їм зміцнити довіру.
#4. автомобільний
Інтеграція XAI в безпілотні автомобілі була необхідною, оскільки це дозволило транспортному засобу обґрунтувати кожне рішення, яке воно приймає під час аварій. Вивчаючи різні ситуації та аварії, XAI допомагає автономним автомобілям приймати рішення та покращувати загальну безпеку пасажирів і пішоходів.
Навчальні ресурси
Окрім наведеної вище інформації, ось кілька книг і курсів, які ви можете розглянути, якщо хочете дізнатися більше про XAI.
#1. Зрозумілий ШІ з Python
Програма Explainable AI with Python від Udemy розроблена Parteek Bhatia. Це допоможе вам вивчити різні аспекти XAI, зокрема програми, різноманітні методи XAI та інструменти «Що, якщо» від Google. Ви також знайдете категоризацію XAI за різними аспектами.
#2. Конвеєри моделювання машинного навчання
Якщо ви хочете вивчити Explainable AI і отримати знання про впровадження інструментів і методів для керування ресурсами моделювання, конвеєр моделювання машинного навчання від Coursera саме для вас.
Це один із найкращих курсів, який має сотні хороших відгуків, і його викладає відомий викладач Роберт Кроу. Ви також отримаєте багатогодинні навчання для аналізу моделей та інтерпретації.
#3. Пояснюваний штучний інтелект
Написана спільно Удаєм Каматом і Джоном Лю, Explainable AI є чудовою книгою для навчання інтерпретації в машинному навчанні.
Ви знайдете багато тематичних досліджень і супутніх матеріалів для вивчення XAI. Автори цієї книги надали багато практичних прикладів, які стануть у пригоді для розуміння XAI.
#4. Практичний пояснювальний штучний інтелект (XAI) з Python
Hands-on Explainable AI (XAI) with Python — добре відома книга Деніса Ротмана.
Він пропонує детальне вивчення інструментів і методів XAI для розуміння результатів штучного інтелекту, які необхідні сучасному бізнесу. Ви також навчитеся вирішувати та уникати різних проблем, пов’язаних із упередженнями в ШІ.
Висновок
Explainable AI — це ефективна концепція, яка дозволяє власникам бізнесу, аналітикам даних та інженерам зрозуміти процес прийняття рішень за допомогою моделей AI. XAI може інтерпретувати складні моделі машинного навчання, які навіть неможливо розшифрувати спеціалістам із обробки даних.
Незважаючи на те, що з часом він прогресує, все ще є сфери, які потрібно вдосконалити. Я сподіваюся, що ця стаття дасть вам більше ясності щодо XAI, як він працює, його переваги та проблеми, а також застосування в різних секторах. Ви також можете звернутися до вищезазначених курсів і книг, щоб отримати більше ідей щодо XAI.
Ви також можете прочитати Штучний вузький інтелект (ANI).