Explainable AI (XAI) este un concept în curs de dezvoltare a cărui cerere în rândul companiilor este în creștere, deoarece le ajută să interpreteze și să explice inteligența artificială și modelele de învățare automată.
În lumea modernă, totul este bazat pe date, iar AI servește drept punct central de interes.
Diferite tipuri de soluții AI sunt utilizate într-un număr mare de operațiuni pentru diverse industrii pentru a le spori creșterea și a le utimi funcționarea.
Acest lucru vă ajută, de asemenea, să înțelegeți cum funcționează modelele AI și cum produc rezultate.
Dacă încă te întrebi de ce ar trebui să-ți pese de XAI, acest articol este pentru tine.
Să începem!
Cuprins
Ce este IA explicabilă?
Explainable AI (XAI) este un set de metode și procese care se concentrează pe a ajuta utilizatorii să înțeleagă și să aibă încredere în rezultatele și rezultatele oferite de modelele AI. Practic, XAI permite utilizatorilor să obțină o perspectivă asupra modului în care funcționează un algoritm complex de învățare automată și care sunt logicile care conduc la luarea deciziilor acelor modele.
XAI, prin cadrul și setul său de instrumente, ajută dezvoltatorii și organizațiile să aducă un strat de transparență într-un anumit model AI, astfel încât utilizatorii să poată înțelege logica din spatele predicției. Este avantajos în ecosistemul unei organizații în care IA este implementată în diferite moduri, deoarece îmbunătățește acuratețea, rezultatele și transparența AI.
În plus, XAI ajută la evidențierea ce prejudecăți și probleme ar putea aduce algoritmii ML complexi în timp ce lucrează la un anumit rezultat. Modelul cutiei negre care este creat ca urmare a unui algoritm ML complex este aproape imposibil de înțeles, chiar și pentru oamenii de știință care creează algoritmul.
Deci, transparența pe care o aduce XAI este benefică pentru o organizație pentru a-și da seama cum să utilizeze în mod corespunzător puterea AI și să ia decizia corectă. Explicabilitatea pe care o propune XAI este în principal sub formă de texte sau imagini, oferind perspective asupra funcționării interne a modelelor AI.
Pentru a explica informațiile suplimentare despre metadate ale modelului AI, XAI utilizează, de asemenea, multe alte mecanisme de explicație – relevanța caracteristicilor, explicația simplificată și explicarea prin exemple.
Cererea de XAI crește rapid pe măsură ce tot mai multe organizații le implementează în ecosistemele lor. Pe măsură ce evoluează, tehnicile și procesul de explicabilitate prin scriere se îmbunătățesc și ele.
De ce contează XAI?
În prezent, majoritatea organizațiilor folosesc modele AI în operațiunile lor de afaceri și își decid mișcările viitoare conform predicției AI. Cu toate acestea, este doar parțial precis și există multe părtiniri, care reprezintă o problemă predominantă în majoritatea modelelor AI.
Prejudecățile se bazează pe diferiți factori și influențează decizia modelelor AI. În mod semnificativ, deciziile modului AI se degradează adesea atunci când modelul AI este alimentat cu date de producție care sunt diferite de datele de antrenament.
În plus, modelele ML și rețelele neuronale pot fi descurajanți de explicat și este adesea imposibil pentru oamenii de știință de date să le interpreteze. Dacă aveți încredere deplină în fiecare decizie a modelelor AI pentru creșterea companiei dvs., atunci ar putea cauza probleme neprevăzute și ar putea împiedica creșterea generală.
Prin urmare, devine vital pentru o organizație să aibă o înțelegere completă a procesului de decizie AI și a logicii care stau în spatele fiecărui rezultat prezentat de aceste modele AI. Aici XAI vine ca un instrument la îndemână care ajută organizațiile să obțină o explicație completă a procesului de luare a deciziilor unui anumit model AI, împreună cu logica pe care o utilizează.
De la înțelegerea algoritmilor de învățare automată până la evaluarea rețelelor neuronale și a rețelelor de învățare profundă, XAI vă ajută să monitorizați totul și să obțineți explicații precise pentru fiecare decizie. Când implementați XAI, devine mai simplu pentru dvs. să evaluați acuratețea și responsabilitatea fiecărei decizii AI și apoi să decideți dacă aceasta va fi potrivită pentru organizația dvs.
Mai mult, XAI servește ca o componentă esențială, deoarece este responsabil pentru implementarea și menținerea unui model AI responsabil în ecosistemul dvs. de afaceri, care va da decizii corecte și precise. XAI ajută, de asemenea, la păstrarea încrederii în rândul utilizatorilor finali, reducând în același timp orice riscuri de securitate și conformitate.
Cum funcționează XAI?
Tehnologia AI modernă care este implementată în afaceri oferă rezultatul sau decizia acestora prin utilizarea diferitelor modele. Dar aceste tehnologii AI nu definesc modul în care au obținut rezultatul sau logica din spatele deciziei lor.
Sursa imagine: Darpa
Pentru a umple acest gol, companiile implementează acum XAI, care utilizează un model explicabil și toate informațiile despre metadate cu o interfață explicativă pentru a ajuta la înțelegerea modului în care funcționează modelul AI.
Atunci când tehnologia AI este încorporată într-un ecosistem de afaceri, metodele AI sunt introduse la diferite niveluri. Aceste metode AI sunt învățarea automată (ML), raționamentul automat (MR) și integrarea între MR și ML.
Pentru a fi precis, componentele pe care XAI le introduce într-un model AI existent sunt explicația, explicabilitatea datelor, explicabilitatea MR și explicabilitatea ML. În plus, XAI introduce, de asemenea, interpretabilitatea și explicabilitatea între MR și ML.
Funcționarea XAI este clasificată în trei tipuri:
- Date explicabile: evidențiază tipul de date și conținutul care sunt utilizate pentru a antrena modelul AI. În plus, prezintă motivul din spatele alegerilor, procesul de alegere și rapoarte despre eforturile necesare pentru a elimina părtinirea.
- Predicții explicabile: aici, XAI prezintă toate caracteristicile pe care modelul AI le-a folosit pentru a obține rezultatul.
- Algoritmi explicabili: aceștia dezvăluie toate straturile dintr-un model AI și explică modul în care fiecare strat ajută la producerea rezultatului final.
Cu toate acestea, predicțiile explicabile și algoritmii sunt încă în stadiu de dezvoltare și numai datele explicabile pot fi folosite pentru explicarea rețelelor neuronale.
Pentru a explica procesul de decizie, XAI utilizează două abordări:
- Modelare proxy: în această abordare, se utilizează un model aproximativ, care diferă de cel original. Aceasta conduce la un rezultat aproximativ care ar putea oferi un rezultat diferit de cel real.
- Design pentru interpretabilitate: este o abordare populară în care XAI dezvoltă un model care este ușor de înțeles de către utilizatorii umani. Cu toate acestea, acestor modele le lipsește acuratețea sau puterea de producție în comparație cu modelele AI reale.
Beneficiile XAI
AI explicabil sau XAI are un impact semnificativ asupra expansiunii AI, deoarece ajută oamenii să înțeleagă cum funcționează AI. Oferă multe beneficii, cum ar fi:
Îmbunătățește transparența și încrederea
Companiile care implementează modele AI în sistemele lor pot înțelege cum funcționează un model AI complex și de ce produc rezultate specifice în diferite condiții.
XAI este, de asemenea, foarte util pentru companii pentru a înțelege motivul din spatele rezultatului modelelor cutie neagră. Astfel, îmbunătățește transparența și încrederea între utilizatorii mașini și umani.
Adoptarea îmbunătățită a modelelor AI
Pe măsură ce organizațiile încep să înțeleagă procesul de lucru și logic din spatele unui model AI și să recunoască beneficiile acestuia, rata de adoptare a modelelor AI este în creștere. De asemenea, ei vor putea avea mai multă încredere în decizia lor datorită explicațiilor adecvate.
Creșterea productivității
Odată cu adoptarea XAI în modul AI, echipele de operare ML pot găsi cu ușurință erori și, de asemenea, zone care necesită îmbunătățiri în sistemul existent. De asemenea, ajută echipele de operare ML să mențină funcționarea lină și eficientă a proceselor AI.
Astfel, va exista o creștere semnificativă a productivității, deoarece echipa MLOps poate înțelege logica care conduce modelul AI să producă un anumit rezultat.
Risc și costuri reduse
XAI a jucat un rol esențial în reducerea costului guvernării modelului AI. Deoarece explică toate rezultatele și zonele de riscuri, minimizează necesitatea inspecției manuale și șansa de erori costisitoare care vor împiedica relațiile cu utilizatorii finali.
Descoperiți noi oportunități
Când echipa dumneavoastră tehnică și de afaceri are ocazia de a obține informații despre procesele de luare a deciziilor AI, le va oferi șansa de a descoperi noi oportunități. Când aruncă o privire mai profundă asupra rezultatelor specifice, pot afla lucruri noi care nu erau vizibile în primul rând.
Provocările XAI
Unele provocări comune ale XAI sunt:
- Dificultate de interpretare: Există multe sisteme ML care sunt greu de interpretat. Deci, explicațiile pe care le oferă XAI sunt greu de înțeles pentru utilizatori. Atunci când o strategie cutie neagră este inexplicabilă, poate cauza probleme operaționale și etice grave.
- Corectitudine: este destul de dificil pentru XAI să determine dacă o anumită decizie a unui AI este corectă sau nu. Corectitudinea este în întregime subiectivă și depinde de datele pe care a fost antrenat modelul AI.
- Securitate: Una dintre problemele semnificative cu XAI este că clienții pot efectua acțiuni pentru a schimba procesul decizional al modelului ML și a influența rezultatul în beneficiul lor. Orice personal tehnic poate recupera doar setul de date folosit de algoritm pentru antrenament.
Diferența dintre XAI și AI
Chiar dacă atât XAI, cât și AI sunt corelate, există unele diferențe fundamentale între ele.
AIA explicabilă IA explicabilă oferă o explicație sau logica procesului de luare a deciziilor a unui model ML complex. Inteligența artificială oferă doar verdictul sau rezultatul deciziei luate de un model ML. Deoarece XAI oferă o explicație adecvată, ajută utilizatorii să aibă mai multe încredere într-un anumit model AI. Cu AI, obțineți doar verdictul, iar utilizatorii rămân perplexi de gândul cum AI a ajuns la o concluzie. Deci, deciziile ar avea nevoie de mai multă încredere. Reduce părtinirile care sunt asociate cu multe modele AI. Adesea ia decizii bazate pe părtiniri din lume. Reduce costul greșelilor luate de modul AI. Modelele AI nu sunt 100% precise și pot face predicții greșite. Dacă un model AI face o predicție greșită, aceasta ar putea duce la o pierdere a unei afaceri.
XAI trebuie să evolueze în totalitate, deoarece există încă limitări, mai ales când vine vorba de explicarea cutiilor negre complexe. AI în ansamblu a evoluat mult și poate rezolva rapid multe probleme, fără prea multe bătăi de cap. Deoarece XAI explică fiecare logică și Procesul decizional al unui model AI, oricine poate influența cu ușurință procesul pentru mijloace proaste. Modelele AI nu oferă principalul motiv sau logica din spatele predicției lor finale, așa că nu există nicio șansă ca cineva să-și influențeze decizia.
Impactul XAI asupra diferitelor sectoare
Apariția XAI a avut un impact semnificativ în diferite sectoare în care AI joacă un rol crucial în luarea deciziilor. Să aruncăm o privire la ele.
#1. Finanţa
Soluțiile bazate pe inteligență artificială sunt predominante în finanțe și majoritatea companiilor le folosesc pentru diferite sarcini. Cu toate acestea, sectorul financiar este puternic reglementat și necesită mult audit înainte de a lua o decizie financiară.
XAI poate ajuta în această parte și poate prezenta o justificare în spatele unei decizii financiare. Este esențială în păstrarea încrederii utilizatorilor finali, deoarece aceștia vor înțelege motivul din spatele unei decizii financiare pe care o ia o organizație.
#2. Sănătate
Includerea XAI a adus beneficii sistemelor de sănătate într-o varietate de moduri. Poate ajuta la detectarea și diagnosticarea multor boli și poate elimina cauza principală. Acest lucru poate ajuta medicii să ofere tratamentul corect.
#3. de fabricație
În zilele noastre, modelele AI sunt puternic implementate în sectoarele de producție pentru aplicații precum management, reparații, logistică etc. Dar aceste modele AI nu sunt întotdeauna consistente și duce la probleme de încredere.
În acest sens, XAI a rezolvat o mulțime de astfel de probleme, deoarece poate oferi cea mai bună modalitate posibilă pentru multe aplicații de producție, împreună cu o explicație. Acesta va prezenta logica și motivul din spatele unei anumite decizii luate pentru lucrători, ceea ce îi va ajuta în cele din urmă să-și construiască încrederea.
#4. Auto
Integrarea XAI în mașinile cu conducere autonomă a fost imperativă, deoarece a permis unui vehicul să ofere o justificare pentru fiecare decizie pe care o ia în timpul accidentelor. Învățând din diferite situații și accidente, XAI ajută mașinile autonome să ia decizii și să îmbunătățească securitatea generală a pasagerilor, precum și a pietonilor.
Resurse de învățare
Pe lângă informațiile de mai sus, iată câteva cărți și cursuri pe care le puteți lua în considerare dacă doriți să aflați mai multe despre XAI.
#1. AI explicabil cu Python
Programul explicabil AI cu Python de la Udemy este conceput de Parteek Bhatia. Vă va ajuta să învățați diferite aspecte ale XAI, inclusiv aplicațiile, diferitele tehnici XAI și instrumentele What-if de la Google. Veți găsi, de asemenea, clasificarea XAI în diferite aspecte.
#2. Conducte de modelare pentru învățare automată
Dacă doriți să învățați Explainable AI și să dobândiți cunoștințele de implementare a instrumentelor și tehnicilor de gestionare a resurselor de modelare, Pipeline de modelare a învățării automate de la Coursera este potrivit pentru dvs.
Este unul dintre cursurile de top care are sute de recenzii bune și este predat de un instructor binecunoscut, Robert Crowe. Veți primi, de asemenea, învățături de oră lungă pentru analiza modelului și interpretabilitate.
#3. Inteligența artificială explicabilă
Scrisă împreună de Uday Kamath și John Liu, Explainable AI este o carte excelentă pentru a învăța interpretabilitatea în învățarea automată.
Veți găsi multe studii de caz și materiale asociate pentru învățarea XAI. Autorii acestei cărți au oferit multe exemple practice care sunt utile în înțelegerea XAI.
#4. AI explicabil practic (XAI) cu Python
Hand-on Explainable AI (XAI) cu Python este o carte binecunoscută, scrisă de Denis Rothman.
Oferă un studiu detaliat al instrumentelor și tehnicilor XAI pentru înțelegerea rezultatelor AI, care sunt necesare pentru afacerile moderne. De asemenea, veți învăța să gestionați și să evitați diverse probleme legate de părtiniri în AI.
Concluzie
AI explicabil este un concept eficient care facilitează pentru proprietarii de afaceri, analiștii de date și inginerii să înțeleagă procesul decizional al modelelor AI. XAI poate interpreta modele ML complexe care sunt chiar imposibil de decodat pentru oamenii de știință de date.
Chiar dacă înregistrează progrese în timp, există încă domenii pe care trebuie să le îmbunătățească. Sper că acest articol vă oferă o claritate mai bună despre XAI, cum funcționează, beneficiile și provocările sale și aplicațiile în diferite sectoare. De asemenea, puteți consulta cursurile și cărțile menționate mai sus pentru a obține mai multe idei despre XAI.
Puteți citi și Artificial Narrow Intelligence (ANI).