Обяснимият AI (XAI) е нововъзникваща концепция, чието търсене сред бизнеса нараства, тъй като им помага да интерпретират и обясняват моделите на изкуствения интелект и машинното обучение.
В съвременния свят всичко се управлява от данни и AI служи като централна точка на интерес.
Различни видове AI решения се използват в голям брой операции за различни индустрии, за да се подобри техният растеж и да се улесни работата им.
Това също ви помага да разберете как работят моделите на AI и произвеждат резултати.
Ако все още се чудите защо трябва да се интересувате от XAI, тази статия е за вас.
Да започваме!
Съдържание
Какво е обясним AI?
Обяснимият AI (XAI) е набор от методи и процеси, който е насочен към подпомагане на потребителите да разберат и да се доверят на изхода и резултатите, дадени от моделите на AI. По принцип XAI позволява на потребителите да получат представа как работи сложен алгоритъм за машинно обучение и каква е логиката, която ръководи вземането на решения от тези модели.
XAI, чрез своята рамка и набор от инструменти, помага на разработчиците и организациите да въведат слой на прозрачност в даден AI модел, така че потребителите да могат да разберат логиката зад прогнозата. Това е предимство в екосистемата на организацията, където AI се прилага по различни начини, тъй като подобрява точността, резултатите и прозрачността на AI.
Освен това XAI помага при демонстрирането на пристрастията и проблемите, които сложните ML алгоритми могат да донесат, докато работят върху конкретен резултат. Моделът на черната кутия, който се създава в резултат на сложен ML алгоритъм, е почти невъзможен за разбиране дори за специалистите по данни, които създават алгоритъма.
Така че прозрачността, която XAI носи със себе си, е от полза за една организация, за да разбере как правилно да използва силата на AI и да вземе правилното решение. Обяснимостта, която предлага XAI, е главно под формата на текстове или визуални изображения, предлагащи прозрения за вътрешното функциониране на моделите на AI.
За да обясни допълнителната информация за метаданни на AI модела, XAI също така използва много други механизми за обяснение – уместност на функциите, опростено обяснение и обяснение чрез примери.
Търсенето на XAI се увеличава бързо, тъй като все повече организации ги внедряват в своите екосистеми. С развитието си техниките и процесът на обяснение чрез писане също се подобряват.
Защо XAI има значение?
В наши дни повечето организации използват AI модели в своите бизнес операции и решават бъдещите си ходове според прогнозите на AI. Той обаче е само частично точен и има много отклонения, което е преобладаващ проблем в повечето модели на AI.
Отклоненията се основават на различни фактори и оказват влияние върху решението на моделите на AI. Показателно е, че решенията на AI режима често се влошават, когато AI моделът се захранва с производствени данни, които са различни от данните за обучение.
Освен това, ML моделите и невронните мрежи могат да бъдат обезсърчителни за обяснение и често е невъзможно за специалистите по данни да ги интерпретират. Ако се доверите напълно на всяко решение на AI моделите за растежа на вашата компания, тогава това може да причини непредвидени проблеми и да попречи на цялостния растеж.
Поради това става жизненоважно за една организация да има пълно разбиране на процеса на вземане на решения с ИИ и логиката, която стои зад всеки резултат, предложен от тези модели на ИИ. Това е мястото, където XAI идва като удобен инструмент, който помага на организациите да получат пълно обяснение на процеса на вземане на решения на даден AI модел, заедно с логиката, която използва.
От разбирането на алгоритмите за машинно обучение до оценката на невронни мрежи и мрежи за дълбоко обучение, XAI ви помага да наблюдавате всичко и да получавате точни обяснения за всяко решение. Когато внедрите XAI, за вас става по-лесно да оцените точността и отчетността на всяко решение на AI и след това да решите дали то ще бъде подходящо за вашата организация.
Освен това XAI служи като основен компонент, тъй като е отговорен за внедряването и поддържането на отговорен AI модел във вашата бизнес екосистема, който ще доведе до справедливи и точни решения. XAI също така помага да се запази доверието сред крайните потребители, като същевременно ограничава всякакви рискове за сигурността и съответствието.
Как работи XAI?
Модерната AI технология, която се внедрява в бизнеса, осигурява техния резултат или решение чрез използване на различни модели. Но тези AI технологии не определят как са постигнали резултата или логиката зад тяхното решение.
Източник на изображението: Darpa
За да запълнят тази празнина, фирмите сега внедряват XAI, който използва обясним модел и цялата информация за метаданни с интерфейс за обяснение, за да помогне да се разбере как работи AI моделът.
Когато AI технологията е включена в бизнес екосистема, методите на AI се въвеждат на различни нива. Тези AI методи са машинно обучение (ML), машинно разсъждение (MR) и интеграция между MR и ML.
За да бъдем точни, компонентите, които XAI въвежда в съществуващ AI модел, са обяснение, обяснимост на данните, MR обяснимост и ML обяснимост. Плюс това, XAI също въвежда интерпретируемост и обяснимост между MR и ML.
Работата на XAI се категоризира в три типа:
- Обясними данни: подчертава типа данни и съдържанието, които се използват за обучение на AI модела. Освен това, той показва причината за избора, процеса на избор и доклади за усилията, необходими за премахване на пристрастията.
- Обясними прогнози: Тук XAI представя всички характеристики, които AI моделът е използвал, за да получи резултата.
- Обясними алгоритми: Те разкриват всички слоеве в AI модел и обясняват как всеки слой помага за получаването на крайния резултат.
Обяснимите прогнози и алгоритми обаче все още са в етап на разработка и само обясними данни могат да се използват за обяснение на невронни мрежи.
За да обясни процеса на вземане на решение, XAI използва два подхода:
- Прокси моделиране: При този подход се използва приближен модел, който се различава от оригинала. Това води до приблизителен резултат, който може да даде резултат, различен от действителния.
- Дизайн за интерпретируемост: Това е популярен подход, при който XAI разработва модел, който е лесен за разбиране от потребители. Тези модели обаче нямат точност или производствена мощност в сравнение с действителните модели на AI.
Предимства на XAI
Обяснимият AI или XAI оказва значително влияние върху бума на AI, защото помага на хората да разберат как работи AI. Предлага много предимства, като например:
Подобрява прозрачността и доверието
Бизнесите, внедряващи AI модели в своите системи, могат да разберат как работи един сложен AI модел и защо произвеждат специфичен резултат при различни условия.
XAI също така е изключително полезен за бизнеса, за да разбере причината за резултата от моделите на черна кутия. По този начин се подобрява прозрачността и доверието между машинните и човешките потребители.
Подобрено приемане на AI модели
Тъй като организациите започват да разбират работния и логичен процес зад AI модел и да разпознават предимствата му, степента на приемане на AI модели се увеличава. Те също така ще могат да се доверят повече на решението си поради подходящи обяснения.
Повишаване на производителността
С приемането на XAI в режим AI, оперативните екипи на ML могат лесно да открият грешки, както и области, които се нуждаят от подобрение в съществуващата система. Той също така помага на оперативните екипи за машинно обучение да поддържат гладкото и ефективно функциониране на процесите на AI.
По този начин ще има значително увеличение на производителността, тъй като екипът на MLOps може да разбере логиката, която кара AI модела да произведе конкретен резултат.
Намален риск и разходи
XAI допринесе за намаляване на разходите за управление на AI модела. Тъй като обяснява всички резултати и области на рискове, той минимизира необходимостта от ръчна проверка и възможността от скъпи грешки, които ще попречат на отношенията с крайните потребители.
Разкрийте нови възможности
Когато вашият технически и бизнес екип получи възможността да надникне в процесите на вземане на решения с AI, това ще им даде шанс да разкрият нови възможности. Когато погледнат по-задълбочено конкретни резултати, те могат да открият нови неща, които не са били видими на първо място.
Предизвикателствата на XAI
Някои често срещани предизвикателства на XAI са:
- Трудности при тълкуването: Има много системи за машинно обучение, които са трудни за тълкуване. Така че обясненията, които предоставя XAI, са трудни за разбиране за потребителите. Когато стратегията на черната кутия е необяснима, тя може да причини сериозни оперативни и етични проблеми.
- Справедливост: За XAI е доста трудно да определи дали конкретно решение на AI е справедливо или не. Справедливостта е изцяло субективна и зависи от данните, върху които е обучен AI моделът.
- Сигурност: Един от съществените проблеми с XAI е, че клиентите могат да извършват действия, за да променят процеса на вземане на решения на ML модела и да повлияят на изхода за своя собствена полза. Всеки технически персонал може да възстанови само набора от данни, използван от алгоритъма за обучение.
Разлика между XAI и AI
Въпреки че XAI и AI са свързани, има някои фундаментални разлики между тях.
Обясним AIAI Обяснимият AI предоставя обяснение или логика на процеса на вземане на решения на сложен ML модел. Изкуственият интелект предоставя само присъдата или резултата от решението, взето от ML модел. Тъй като XAI предоставя правилно обяснение, той помага на потребителите да имат повече доверие в определен AI модел. С AI вие получавате само присъдата, а потребителите остават объркани от мисълта как AI е стигнал до заключение. Така че решенията ще се нуждаят от повече доверие. Намалява пристрастията, които са свързани с много AI модели. Често взема решения въз основа на пристрастия в света. Намалява цената на грешките, направени от режима AI. Моделите AI не са 100% точни , и те могат да правят грешни прогнози. Ако се направи грешна прогноза от AI модел, това може да доведе до загуба в бизнеса.
XAI тепърва ще се развива изцяло, тъй като все още има ограничения, особено когато става въпрос за обяснение на сложни черни кутии. AI като цяло е еволюирал много и може бързо да разреши много проблеми без много проблеми. Тъй като XAI обяснява всяка логика и процес на вземане на решение на AI модел, всеки може лесно да повлияе на процеса с лоши средства. AI моделите не предоставят основната причина или логика зад окончателното си прогнозиране, така че едва ли има шанс някой да повлияе на решението му.
Въздействие на XAI върху различни сектори
Появата на XAI оказа значително влияние в различни сектори, където AI играе решаваща роля при вземането на решения. Нека да ги разгледаме.
#1. Финанси
Решенията, базирани на AI, преобладават във финансите и повечето компании ги използват за различни задачи. Финансовият сектор обаче е силно регулиран и изисква много одити, преди да се вземе финансово решение.
XAI може да помогне в тази част и да представи обосновка зад финансово решение. Това е инструмент за запазване на доверието на крайните потребители, защото те ще разберат причината зад финансовото решение, което една организация взема.
#2. Здравеопазване
Включването на XAI е от полза за системите на здравеопазване по различни начини. Може да помогне за откриването и диагностицирането на много заболявания и да премахне първопричината. Това може да помогне на лекарите да осигурят правилното лечение.
#3. производство
В днешно време моделите на ИИ са широко внедрени в производствените сектори за приложения като управление, ремонт, логистика и др. Но тези модели на ИИ не винаги са последователни и това води до проблеми с доверието.
За това XAI е решил много такива проблеми, тъй като може да осигури най-добрия възможен начин за много производствени приложения, заедно с обяснение. Той ще покаже логиката и причината зад конкретно решение, взето за работниците, което в крайна сметка ще им помогне да изградят доверие.
#4. Автомобил
Интегрирането на XAI в самоуправляващите се автомобили беше наложително, тъй като позволи на превозното средство да предостави обосновка за всяко решение, което взема по време на инциденти. Като се учи от различни ситуации и произшествия, XAI помага на автономните автомобили да вземат решения и да подобри цялостната сигурност на пътниците, както и на пешеходците.
Ресурси за обучение
Освен горната информация, ето няколко книги и курсове, които можете да разгледате, ако искате да научите повече за XAI.
#1. Обясним AI с Python
Обяснимият AI с програмата Python от Udemy е проектиран от Parteek Bhatia. Ще ви помогне да научите различни аспекти на XAI, включително приложенията, различните XAI техники и инструментите за какво става от Google. Ще намерите и категоризацията на XAI в различни аспекти.
#2. Тръбопроводи за моделиране на машинно обучение
Ако искате да научите Explainable AI и да придобиете знания за внедряване на инструменти и техники за управление на ресурсите за моделиране, Machine Learning Modeling Pipeline от Coursera е точно за вас.
Това е един от най-добрите курсове, който има стотици добри отзиви и се преподава от добре известен инструктор Робърт Кроу. Освен това ще получите дългочасови обучения за анализ на модели и интерпретируемост.
#3. Обясним изкуствен интелект
Написана съвместно от Uday Kamath и John Liu, Explainable AI е отлична книга за изучаване на интерпретируемостта в машинното обучение.
Ще намерите много казуси и свързани материали за изучаване на XAI. Авторите на тази книга са предоставили много практически примери, които са полезни за разбирането на XAI.
#4. Практичен обясним AI (XAI) с Python
Hand-on Explainable AI (XAI) с Python е добре позната книга с автор Денис Ротман.
Той предлага подробно проучване на инструментите и техниките на XAI за разбиране на резултатите от AI, които са необходими за съвременния бизнес. Освен това ще се научите да се справяте и избягвате различни проблеми, свързани с пристрастия в AI.
Заключение
Обяснимият AI е ефективна концепция, която улеснява собствениците на фирми, анализаторите на данни и инженерите да разберат процеса на вземане на решения на AI моделите. XAI може да интерпретира сложни ML модели, които дори са невъзможни за декодиране за специалистите по данни.
Въпреки че напредва с времето, все още има области, в които трябва да се подобри. Надявам се тази статия да ви даде по-голяма яснота относно XAI, как работи, ползите и предизвикателствата, както и приложенията в различни сектори. Можете също да се обърнете към гореспоменатите курсове и книги, за да получите повече идеи за XAI.
Можете също да прочетете Изкуствен тесен интелект (ANI).