Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to nowa koncepcja, której zapotrzebowanie wśród firm rośnie, ponieważ pomaga im interpretować i wyjaśniać modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
We współczesnym świecie wszystko opiera się na danych, a sztuczna inteligencja jest centralnym punktem zainteresowania.
Różne rodzaje rozwiązań AI są wykorzystywane w wielu operacjach w różnych branżach, aby przyspieszyć ich rozwój i usprawnić ich działanie.
Pomaga to również zrozumieć, jak działają modele AI i generują dane wyjściowe.
Jeśli nadal zastanawiasz się, dlaczego warto dbać o XAI, ten artykuł jest dla Ciebie.
Zaczynajmy!
Spis treści:
Co to jest wytłumaczalna sztuczna inteligencja?
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to zestaw metod i procesów, które koncentrują się na pomaganiu użytkownikom w zrozumieniu i zaufaniu do danych wyjściowych i wyników dostarczanych przez modele AI. Zasadniczo XAI pozwala użytkownikom uzyskać wgląd w to, jak działa złożony algorytm uczenia maszynowego i jaka jest logika, która napędza podejmowanie decyzji przez te modele.
XAI, poprzez swoją strukturę i zestaw narzędzi, pomaga programistom i organizacjom wprowadzić warstwę przejrzystości w danym modelu AI, aby użytkownicy mogli zrozumieć logikę prognozy. Jest to korzystne w ekosystemie organizacji, w którym sztuczna inteligencja jest wdrażana na różne sposoby, ponieważ zwiększa dokładność, wyniki i przejrzystość sztucznej inteligencji.
Co więcej, XAI pomaga pokazać, jakie uprzedzenia i problemy mogą przynieść złożone algorytmy ML podczas pracy nad konkretnym wynikiem. Model czarnej skrzynki, który powstaje w wyniku złożonego algorytmu ML, jest prawie niemożliwy do zrozumienia, nawet dla analityków danych, którzy tworzą algorytm.
Tak więc przejrzystość, którą zapewnia XAI, jest korzystna dla organizacji, aby dowiedzieć się, jak właściwie wykorzystać moc sztucznej inteligencji i podjąć właściwą decyzję. Wyjaśnialność, którą proponuje XAI, ma głównie formę tekstów lub elementów wizualnych, oferujących wgląd w wewnętrzne funkcjonowanie modeli AI.
Aby wyjaśnić dodatkowe informacje o metadanych modelu AI, XAI wykorzystuje również wiele innych mechanizmów wyjaśniania – trafność funkcji, uproszczone wyjaśnienie i wyjaśnienie za pomocą przykładów.
Zapotrzebowanie na XAI szybko rośnie, ponieważ coraz więcej organizacji wdraża je w swoich ekosystemach. W miarę rozwoju poprawiają się również techniki i proces wyjaśniania poprzez pisanie.
Dlaczego XAI ma znaczenie?
Obecnie większość organizacji wykorzystuje modele AI w swoich operacjach biznesowych i decyduje o swoich przyszłych ruchach zgodnie z przewidywaniami AI. Jest to jednak tylko częściowo dokładne i istnieje wiele błędów, które są dominującym problemem w większości modeli AI.
Uprzedzenia opierają się na różnych czynnikach i wpływają na decyzje modeli AI. Co istotne, decyzje w trybie AI często pogarszają się, gdy model AI jest zasilany danymi produkcyjnymi, które różnią się od danych szkoleniowych.
Co więcej, wyjaśnienie modeli uczenia maszynowego i sieci neuronowych może być trudne, a analitycy danych często nie są w stanie ich zinterpretować. Jeśli w pełni ufasz każdej decyzji modeli AI dotyczących rozwoju Twojej firmy, może to spowodować nieprzewidziane problemy i zahamować ogólny wzrost.
Dlatego dla organizacji kluczowe znaczenie ma pełne zrozumienie procesu decyzyjnego AI i logiki, która kryje się za każdym wynikiem przedstawionym przez te modele AI. W tym miejscu XAI pojawia się jako przydatne narzędzie, które pomaga organizacjom w uzyskaniu pełnego wyjaśnienia procesu decyzyjnego danego modelu AI, wraz z logiką, z której korzysta.
Od zrozumienia algorytmów uczenia maszynowego po ocenę sieci neuronowych i sieci głębokiego uczenia, XAI pomaga monitorować wszystko i uzyskiwać dokładne wyjaśnienia każdej decyzji. Po wdrożeniu XAI ocena dokładności i odpowiedzialności każdej decyzji AI staje się prostsza, a następnie podjęcie decyzji, czy będzie ona odpowiednia dla Twojej organizacji.
Co więcej, XAI jest niezbędnym komponentem, ponieważ jest odpowiedzialny za wdrożenie i utrzymanie odpowiedzialnego modelu AI w Twoim ekosystemie biznesowym, który przyniesie sprawiedliwe i trafne decyzje. XAI pomaga również podtrzymywać zaufanie wśród użytkowników końcowych, jednocześnie ograniczając wszelkie zagrożenia bezpieczeństwa i zgodności.
Jak działa XAI?
Nowoczesna technologia sztucznej inteligencji, która jest wdrażana w firmach, zapewnia ich wynik lub decyzję za pomocą różnych modeli. Ale te technologie sztucznej inteligencji nie określają, w jaki sposób osiągnęły wynik ani logikę stojącą za ich decyzją.
Źródło obrazu: Darpa
Aby wypełnić tę lukę, firmy wdrażają obecnie XAI, który wykorzystuje wyjaśnialny model i wszystkie informacje metadanych z interfejsem objaśniającym, aby pomóc zrozumieć, jak działa model AI.
Kiedy technologia sztucznej inteligencji jest włączana do ekosystemu biznesowego, metody sztucznej inteligencji są wprowadzane na różnych poziomach. Te metody sztucznej inteligencji to uczenie maszynowe (ML), rozumowanie maszynowe (MR) oraz integracja między MR i ML.
Mówiąc ściślej, komponenty, które XAI wprowadza do istniejącego modelu AI, to wyjaśnienie, wytłumaczalność danych, wytłumaczalność MR i wytłumaczalność ML. Ponadto XAI wprowadza również interpretowalność i wyjaśnialność między MR i ML.
Działanie XAI dzieli się na trzy typy:
- Dane możliwe do wyjaśnienia: wyróżnia typ danych i zawartość, które są używane do uczenia modelu AI. Ponadto przedstawia przyczyny wyborów, proces wyboru i raporty z wysiłków potrzebnych do usunięcia uprzedzeń.
- Prognozy możliwe do wyjaśnienia: tutaj XAI przedstawia wszystkie funkcje, które model AI wykorzystał do uzyskania danych wyjściowych.
- Wyjaśnialne algorytmy: ujawniają wszystkie warstwy w modelu AI i wyjaśniają, w jaki sposób każda warstwa pomaga w uzyskaniu ostatecznego wyniku.
Jednak możliwe do wyjaśnienia przewidywania i algorytmy są wciąż w fazie rozwoju, a do wyjaśnienia sieci neuronowych można wykorzystać tylko dane, które można wyjaśnić.
Aby wyjaśnić proces decyzyjny, XAI wykorzystuje dwa podejścia:
- Modelowanie zastępcze: W tym podejściu wykorzystywany jest model przybliżony, który różni się od oryginału. Prowadzi to do przybliżonego wyniku, który może dać inny wynik niż rzeczywisty.
- Projektowanie umożliwiające interpretację: Jest to popularne podejście, w ramach którego XAI opracowuje model łatwy do zrozumienia dla użytkowników. Jednak modele te nie mają dokładności ani mocy produkcyjnej w porównaniu z rzeczywistymi modelami AI.
Korzyści XAI
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja lub XAI ma znaczący wpływ na rozkwit sztucznej inteligencji, ponieważ pomaga ludziom zrozumieć, jak działa sztuczna inteligencja. Oferuje wiele korzyści, takich jak:
Poprawia przejrzystość i zaufanie
Firmy wdrażające modele AI w swoich systemach mogą zrozumieć, jak działa złożony model AI i dlaczego wytwarzają określone wyniki w różnych warunkach.
XAI jest również bardzo przydatny dla firm, aby zrozumieć przyczynę wyników modeli czarnej skrzynki. W ten sposób poprawia przejrzystość i zaufanie między użytkownikami maszyn i ludzi.
Ulepszona adaptacja modeli AI
W miarę jak organizacje zaczynają rozumieć działający i logiczny proces stojący za modelem sztucznej inteligencji i dostrzegać płynące z niego korzyści, rośnie wskaźnik wdrażania modeli sztucznej inteligencji. Będą też mogli bardziej zaufać swojej decyzji dzięki odpowiednim wyjaśnieniom.
Zwiększ produktywność
Dzięki przyjęciu XAI w trybie AI zespoły operacyjne ML mogą łatwo znaleźć błędy, a także obszary wymagające poprawy w istniejącym systemie. Pomaga również zespołom operacyjnym ML w utrzymaniu płynnego i wydajnego działania procesów AI.
W ten sposób nastąpi znaczny wzrost produktywności, ponieważ zespół MLOps może zrozumieć logikę, która prowadzi model AI do uzyskania określonego wyniku.
Zmniejszone ryzyko i koszty
XAI odegrał kluczową rolę w obniżeniu kosztów zarządzania modelem AI. Ponieważ wyjaśnia wszystkie skutki i obszary ryzyka, minimalizuje potrzebę ręcznej kontroli i ryzyko kosztownych błędów, które utrudnią relacje z użytkownikami końcowymi.
Odkryj nowe możliwości
Kiedy Twój zespół techniczny i biznesowy uzyska możliwość wglądu w procesy decyzyjne AI, da mu to szansę na odkrycie nowych możliwości. Kiedy dokładniej przyjrzą się konkretnym wynikom, mogą odkryć nowe rzeczy, które wcześniej nie były widoczne.
Wyzwania XAI
Niektóre typowe wyzwania związane z XAI to:
- Trudność w interpretacji: Istnieje wiele systemów uczenia maszynowego, które są trudne do interpretacji. Tak więc wyjaśnienia dostarczane przez XAI są trudne do zrozumienia dla użytkowników. Kiedy strategia czarnej skrzynki jest niewytłumaczalna, może powodować poważne problemy operacyjne i etyczne.
- Uczciwość: XAI ma spore trudności z ustaleniem, czy dana decyzja SI jest sprawiedliwa, czy nie. Uczciwość jest całkowicie subiektywna i zależy od danych, na których szkolono model AI.
- Bezpieczeństwo: Jednym z istotnych problemów związanych z XAI jest to, że klienci mogą wykonywać działania w celu zmiany procesu decyzyjnego modelu ML i wpływać na wyniki dla własnej korzyści. Każdy personel techniczny może odzyskać tylko zestaw danych używany przez algorytm do szkolenia.
Różnica między XAI a AI
Chociaż zarówno XAI, jak i AI są skorelowane, istnieją między nimi pewne fundamentalne różnice.
Wyjaśnialna AIAIExplainable AI zapewnia wyjaśnienie lub logikę procesu decyzyjnego złożonego modelu ML. Sztuczna inteligencja zapewnia jedynie werdykt lub wynik decyzji podjętej przez model ML. Ponieważ XAI zapewnia właściwe wyjaśnienie, pomaga użytkownikom mieć więcej zaufaj konkretnemu modelowi sztucznej inteligencji. W przypadku sztucznej inteligencji uzyskujesz tylko werdykt, a użytkownicy są zakłopotani myślą o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja doszła do wniosku. Tak więc decyzje wymagałyby większego zaufania. Zmniejsza uprzedzenia, które są związane z wieloma modelami AI. Często podejmuje decyzje w oparciu o uprzedzenia na świecie. Zmniejsza koszt błędów popełnianych przez tryb AI. Modele AI nie są w 100% dokładne i mogą dokonywać błędnych prognoz. Jeśli model AI dokona błędnej prognozy, może to doprowadzić do straty w firmie.
XAI jeszcze nie rozwinął się całkowicie, ponieważ nadal istnieją ograniczenia, zwłaszcza jeśli chodzi o wyjaśnianie złożonych czarnych skrzynek. AI jako całość bardzo ewoluowała i może szybko rozwiązać wiele problemów bez większych kłopotów. Ponieważ XAI wyjaśnia każdą logikę i proces decyzyjny modelu AI, każdy może łatwo wpłynąć na proces w zły sposób. Modele AI nie dostarczają głównego powodu ani logiki ich ostatecznej prognozy, więc jest mało prawdopodobne, aby ktoś wpłynął na ich decyzję.
Wpływ XAI na różne sektory
Pojawienie się XAI wywarło znaczący wpływ na różne sektory, w których sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji. Przyjrzyjmy się im.
# 1. Finanse
W finansach dominują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, a większość firm wykorzystuje je do różnych zadań. Jednak sektor finansowy jest silnie regulowany i wymaga wielu audytów przed podjęciem decyzji finansowej.
XAI może pomóc w tej części i przedstawić uzasadnienie decyzji finansowej. Odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu zaufania użytkowników końcowych, ponieważ zrozumieją oni powody decyzji finansowych podejmowanych przez organizację.
#2. Opieka zdrowotna
Włączenie XAI przyniosło korzyści systemom opieki zdrowotnej na różne sposoby. Może pomóc w wykryciu i zdiagnozowaniu wielu chorób oraz w ustaleniu ich pierwotnej przyczyny. Może to pomóc lekarzom w zapewnieniu prawidłowego leczenia.
#3. Produkcja
Obecnie modele sztucznej inteligencji są intensywnie wdrażane w sektorach produkcyjnych w zastosowaniach takich jak zarządzanie, naprawy, logistyka itp. Jednak te modele sztucznej inteligencji nie zawsze są spójne, co prowadzi do problemów z zaufaniem.
W tym celu XAI rozwiązał wiele takich problemów, ponieważ może zapewnić najlepszy możliwy sposób dla wielu aplikacji produkcyjnych wraz z wyjaśnieniem. Pokaże logikę i uzasadnienie konkretnej decyzji podjętej dla pracowników, co ostatecznie pomoże im zbudować zaufanie.
#4. Samochód
Integracja XAI z samojezdnymi samochodami była koniecznością, ponieważ pozwoliła pojazdowi uzasadnić każdą decyzję podjętą podczas wypadku. Ucząc się na podstawie różnych sytuacji i wypadków, XAI pomaga samochodom autonomicznym podejmować decyzje i poprawiać ogólne bezpieczeństwo pasażerów i pieszych.
Zasoby edukacyjne
Oprócz powyższych informacji, oto kilka książek i kursów, które możesz rozważyć, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o XAI.
# 1. Wytłumaczalna sztuczna inteligencja z Pythonem
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja z programem Python autorstwa Udemy została zaprojektowana przez Parteek Bhatia. Pomoże Ci poznać różne aspekty XAI, w tym aplikacje, różne techniki XAI i narzędzia What-if od Google. Znajdziesz tu również kategoryzację XAI w różnych aspektach.
#2. Potoki modelowania uczenia maszynowego
Jeśli chcesz nauczyć się Explainable AI i zdobyć wiedzę na temat wdrażania narzędzi i technik zarządzania zasobami modelowania, Machine Learning Modeling Pipeline by Coursera jest właśnie dla Ciebie.
Jest to jeden z najlepszych kursów, który ma setki dobrych recenzji, a prowadzi go znany instruktor Robert Crowe. Otrzymasz również wielogodzinne lekcje dotyczące analizy modelu i możliwości jego interpretacji.
#3. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja
Napisana wspólnie przez Udaya Kamatha i Johna Liu, Explainable AI to doskonała książka do nauki interpretowalności w uczeniu maszynowym.
Znajdziesz wiele studiów przypadków i powiązanych materiałów do nauki XAI. Autorzy tej książki podali wiele praktycznych przykładów, które są przydatne w zrozumieniu XAI.
#4. Praktyczna sztuczna inteligencja (XAI) z Pythonem
Hand-on Explainable AI (XAI) with Python to dobrze znana książka autorstwa Denisa Rothmana.
Oferuje szczegółowe badanie narzędzi i technik XAI do zrozumienia wyników AI, które są potrzebne nowoczesnym firmom. Nauczysz się także radzić sobie i unikać różnych problemów związanych z uprzedzeniami w sztucznej inteligencji.
Wniosek
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja to skuteczna koncepcja, która ułatwia właścicielom firm, analitykom danych i inżynierom zrozumienie procesu podejmowania decyzji w modelach sztucznej inteligencji. XAI może interpretować złożone modele ML, których dekodowanie jest niemożliwe nawet dla naukowców zajmujących się danymi.
Mimo że z czasem robi postępy, wciąż istnieją obszary, w których musi się poprawić. Mam nadzieję, że ten artykuł przybliży Ci XAI, jego działanie, korzyści i wyzwania oraz zastosowania w różnych sektorach. Możesz również zapoznać się z wyżej wymienionymi kursami i książkami, aby uzyskać więcej pomysłów na temat XAI.
Możesz także przeczytać Sztuczną wąską inteligencję (ANI).