Мир искусственного интеллекта (ИИ) постоянно развивается и меняется. Каждый день разрабатываются новые технологии, которые могут облегчить нашу жизнь. Однако было много путаницы в отношении того, как эти технологии работают и что они делают. Одна из областей, в которой людям часто трудно понять ИИ, — это объяснимость. Это означает, что вы должны быть в состоянии объяснить, почему ваши алгоритмы работают так, как они работают, на простом английском языке, чтобы люди могли понять, что происходит под капотом. Если на первый взгляд это звучит сбивающе с толку или пугает — так не должно быть! Вот что все это значит:

ИИ не идеален, поэтому нужно уметь его объяснять.

Что такое объяснимый ИИ?

Объяснимый ИИ — это общая концепция, позволяющая сделать искусственный интеллект интерпретируемым и прозрачным. Другими словами, объяснимый ИИ пытается сделать алгоритмы, лежащие в основе этих компьютеризированных прогнозов, более понятными для людей.
Это не новая область — она существует уже несколько десятилетий — но в последнее время она стала более важной, поскольку люди начинают использовать ИИ в своей повседневной жизни и хотят больше контролировать работу этих систем.

XAI — это подобласть ML, которая пытается сделать модели машинного обучения понятными для человека.

Объяснимый ИИ помогает создавать информационные продукты, понятные людям, а не только машинам. Это также помогает компаниям принимать решения быстрее, с большей точностью и меньшими затратами, чем традиционные методы, такие как использование правил или мнений экспертов.

Объяснимость была давней целью в науке, особенно в таких областях, как когнитивная наука, сосредоточенная на попытках объяснить, как люди думают и формируют объяснения. В последнее время потребность в создании машин, которые рассуждают или думают как люди, привела к исследованиям в области объяснимого искусственного интеллекта (ИИА). Определение причинно-следственной связи является одной из наиболее важных тем исследований в области машинного обучения. В компьютерных науках существует множество различных подходов к объяснимости, часто сильно привязанных к предметной области.

Объяснимость направлена ​​на объяснение того, как работает система ИИ. Людям важно понимать, как работает система ИИ, и этого можно достичь с помощью различных подходов:

  • Моделирование процесса рассуждения людей, например, с использованием контролируемых или неконтролируемых методов обучения на основе их данных;
  • Установление причинно-следственных связей между различными переменными в системе (или группами переменных), например, с использованием байесовских методов вывода;
  • Показ того, как действие, предпринятое агентом, каким-то образом влияет на другие части его среды или на действия других агентов (например, показывает, генерирует ли оно новые знания).

Чтобы сделать ИИ объяснимым, алгоритмы можно с самого начала разрабатывать с учетом возможности интерпретации. Есть некоторые типы алгоритмов, которые по своей природе более интерпретируемы, чем другие, включая линейные модели, такие как те, которые используются в регрессионном анализе, тогда как глубокие нейронные сети гораздо сложнее понять людям. Доступность реализаций с открытым исходным кодом, таких как SHAP, MAGIE и т. д., объясняющих большинство алгоритмов машинного обучения без необходимости написания собственного кода, сделала объяснимость более доступной, чем когда-либо.

В этой статье На пути к науке о данных рассматриваются 7 различных реализаций объяснимого ИИ в Python. Руководство по 7 пакетам Python для объяснения ваших моделей.

Почему объяснимость является важной частью внедрения ИИ?

Бизнес не может полагаться исключительно на данные и инструменты автоматизации, когда дело доходит до принятия решений — очень важно, чтобы руководители всегда имели доступ к причинам каждого выбора, сделанного их системами, что поможет им избежать потенциальных проблем, таких как судебные риски, юридические обязательства. и оперативные вопросы.

Объяснимый ИИ поможет вам избежать судебных рисков, юридических обязательств и операционных проблем.

Объяснимость повышает доверие. Недостаток доверия — один из ключевых факторов, препятствующих массовому внедрению ИИ. Это ломает концепцию черного ящика и дает возможность предоставить обоснованное мнение о важных для бизнеса решениях.

Объяснение сложных моделей становится все более важным при их использовании в реальных приложениях. Это еще более актуально, если такие модели используются в областях с высокими ставками, таких как здравоохранение или правоохранительные органы, где объяснение может помочь пользователям завоевать доверие.

Объяснимость также важна для подотчетности и соблюдения нормативных требований. Например, если вы строите беспилотный автомобиль, который запрограммирован на безопасное движение по шоссе, обязательно избегая пешеходов и других автомобилей на перекрестках, то важно, чтобы любой водитель-человек, управляющий им, мог объяснить, почему он сделать это таким образом, чтобы продемонстрировать понимание лежащих в его основе понятий (таких как «закон» или «правила»).

Заключение

Подводя итог, объяснимый ИИ — это концепция, которая охватывает область создания искусственного интеллекта интерпретируемым и прозрачным. XAI — это подобласть ML, которая пытается сделать модели машинного обучения понятными для человека. Объяснимость была давней целью в науке, особенно в таких областях, как когнитивная наука, где пытаются объяснить, как люди думают и формируют объяснения. В последнее время потребность в создании машин, которые рассуждают или думают как люди, привела к исследованиям в области объяснимого искусственного интеллекта (ИИА). В этой статье мы рассмотрели некоторые способы использования XAI в своем бизнесе или организации, сделав алгоритмы более понятными, чтобы пользователи могли эффективно их использовать.

Надеюсь, вам понравилось это читать, и теперь вы понимаете шумиху вокруг объяснимости и необходимость объяснять алгоритмы ИИ на человеческом языке. Пожалуйста, не стесняйтесь комментировать свой опыт работы с XAI и то, как он помог улучшить внедрение ваших моделей ИИ.

Оставайтесь с нами на Intuition Matters для более информативных статей!