Objašnjiva veštačka inteligencija (XAI) je koncept koji stiče na popularnosti među preduzećima, jer im omogućava da razumeju i objasne kako funkcionišu modeli veštačke inteligencije i mašinskog učenja.
U današnjem svetu, gde se sve vrti oko podataka, veštačka inteligencija zauzima centralno mesto interesovanja.
Različite vrste AI rešenja se koriste u brojnim operacijama u raznim industrijama kako bi se podstakao njihov rast i olakšao rad.
Ovo takođe pomaže da se razume kako AI modeli dolaze do rezultata i kako funkcionišu.
Ako se pitate zašto bi trebalo da se interesujete za XAI, ovaj članak je pravi za vas.
Započnimo!
Šta je Objašnjiva Veštačka Inteligencija?
Objašnjiva veštačka inteligencija (XAI) predstavlja skup tehnika i procesa usmerenih ka tome da korisnicima omoguće da razumeju i steknu poverenje u rezultate koje generišu AI modeli. U suštini, XAI pruža uvid u to kako kompleksni algoritmi mašinskog učenja rade i koja je logika iza odluka koje donose ovi modeli.
Kroz svoj okvir i alate, XAI omogućava programerima i organizacijama da unesu sloj transparentnosti u AI model, tako da korisnici mogu da shvate logiku koja stoji iza predviđanja. Ovo je prednost u ekosistemu organizacije gde se AI primenjuje na razne načine, jer poboljšava tačnost, ishode i transparentnost AI.
Štaviše, XAI pomaže u otkrivanju pristrasnosti i problema koje složeni algoritmi mašinskog učenja mogu da generišu tokom rada na određenom ishodu. Model „crne kutije“ koji nastaje kao rezultat kompleksnog ML algoritma je skoro nemoguće razumeti, čak ni za naučnike koji kreiraju algoritam.
Stoga, transparentnost koju XAI donosi je korisna za organizaciju da shvati kako da pravilno iskoristi snagu AI i donese ispravne odluke. Objašnjivost koju XAI pruža je obično u formi tekstova ili vizuelnih prikaza, nudeći uvid u unutrašnje funkcionisanje AI modela.
Da bi objasnio dodatne informacije o metapodacima AI modela, XAI koristi i druge mehanizme objašnjenja – relevantnost karakteristika, pojednostavljena objašnjenja i objašnjenja kroz primere.
Potražnja za XAI-em raste velikom brzinom kako sve više organizacija implementira ove tehnologije u svoje ekosisteme. Kako se razvija, tehnike i proces objašnjavanja se takođe unapređuju.
Zašto je XAI važan?
Danas većina organizacija koristi AI modele u svojim poslovnim operacijama i donosi odluke na osnovu predviđanja AI. Međutim, to je samo delimično tačno, jer postoji mnogo pristrasnosti, što je problem koji se često javlja u AI modelima.
Pristrasnosti se zasnivaju na različitim faktorima i utiču na odluke AI modela. Važno je napomenuti da se odluke AI modela često pogoršavaju kada se AI model hrani podacima iz proizvodnje koji se razlikuju od podataka korišćenih za obuku.
Štaviše, ML modele i neuronske mreže je teško objasniti, a naučnicima koji se bave podacima je često nemoguće da ih protumače. Ako u potpunosti verujete svakoj odluci AI modela za rast vaše kompanije, to bi moglo da izazove nepredviđene probleme i ometa celokupan razvoj.
Zbog toga postaje od vitalnog značaja da organizacija ima potpuno razumevanje procesa donošenja odluka AI i logike koja stoji iza svakog ishoda koji ovi modeli predlažu. Ovde XAI dolazi kao koristan alat koji pomaže organizacijama da dobiju potpuno objašnjenje procesa donošenja odluka datog AI modela, zajedno sa logikom koju koristi.
Od razumevanja algoritama mašinskog učenja do procene neuronskih mreža i mreža dubokog učenja, XAI vam pomaže da nadgledate sve i dobijete tačna objašnjenja za svaku odluku. Kada implementirate XAI, postaje vam lakše da procenite tačnost i odgovornost svake odluke AI, a zatim odlučite da li će ona biti prikladna za vašu organizaciju.
Pored toga, XAI služi kao bitna komponenta jer je odgovoran za implementaciju i održavanje odgovornog AI modela u vašem poslovnom okruženju, koji će donositi pravedne i tačne odluke. XAI takođe pomaže u održavanju poverenja među krajnjim korisnicima, dok istovremeno suzbija sve bezbednosne rizike i rizike u vezi sa usklađenošću.
Kako radi XAI?
Moderna AI tehnologija koja se primenjuje u preduzećima obezbeđuje svoj ishod ili odluku korišćenjem različitih modela. Ali ove tehnologije veštačke inteligencije ne objašnjavaju kako su postigle rezultate ili koja logika stoji iza njihove odluke.
Izvor slike: Darpa
Da bi popunila ovu prazninu, preduzeća sada primenjuju XAI, koji koristi objašnjiv model i sve informacije o metapodacima sa interfejsom za objašnjenje, kako bi se razumelo kako AI model funkcioniše.
Kada je AI tehnologija ugrađena u poslovni ekosistem, AI metode se uvode na različitim nivoima. Ove metode veštačke inteligencije su mašinsko učenje (ML), mašinsko rezonovanje (MR) i integracija između MR i ML.
Preciznije, komponente koje XAI uvodi u postojeći AI model su objašnjenje, objašnjivost podataka, MR objašnjivost i ML objašnjivost. Pored toga, XAI takođe uvodi interpretabilnost i objašnjivost između MR i ML.
Rad XAI je podeljen u tri kategorije:
- Objašnjivi podaci: Ističe tip podataka i sadržaj koji se koristi za obuku AI modela. Takođe, prikazuje razloge za izbore, proces selekcije i izveštaje o naporima potrebnim za uklanjanje pristrasnosti.
- Objašnjiva predviđanja: Ovde XAI iznosi sve karakteristike koje je AI model koristio za dobijanje rezultata.
- Objašnjivi algoritmi: Ovi otkrivaju sve slojeve u AI modelu i objašnjavaju kako svaki sloj doprinosi stvaranju krajnjeg rezultata.
Međutim, objašnjiva predviđanja i algoritmi su još uvek u fazi razvoja, a za objašnjenje neuronskih mreža se uglavnom koriste samo objašnjivi podaci.
Da bi objasnio proces donošenja odluka, XAI koristi dva pristupa:
- Proksi modeliranje: U ovom pristupu se koristi aproksimativni model, koji se razlikuje od originalnog. To dovodi do približnog rezultata koji može dati drugačiji ishod od stvarnog.
- Dizajn za interpretabilnost: Ovo je popularan pristup gde XAI razvija model koji je lak za razumevanje ljudskim korisnicima. Međutim, ovim modelima nedostaje tačnost ili proizvodna snaga u poređenju sa stvarnim AI modelima.
Prednosti XAI
Objašnjiva veštačka inteligencija, ili XAI, ima značajan uticaj na razvoj AI, jer pomaže ljudima da razumeju kako AI funkcioniše. Ona nudi brojne prednosti, kao što su:
Poboljšava transparentnost i poverenje
Preduzeća koja implementiraju AI modele u svoje sisteme mogu da razumeju kako složeni AI modeli funkcionišu i zašto proizvode specifične rezultate u različitim uslovima.
XAI je takođe veoma koristan za preduzeća da razumeju razloge za ishod modela „crne kutije“. Na taj način, poboljšava transparentnost i poverenje između korisnika, mašina i ljudi.
Poboljšano usvajanje AI modela
Kako organizacije počinju da razumeju radni i logički proces koji stoji iza AI modela i prepoznaju njegove prednosti, stopa usvajanja AI modela se povećava. Takođe će moći da imaju više poverenja u svoje odluke zahvaljujući odgovarajućim objašnjenjima.
Povećanje produktivnosti
Sa usvajanjem XAI u AI sistemima, operativni timovi za mašinsko učenje mogu lakše da pronađu greške i oblasti koje treba poboljšati u postojećem sistemu. Takođe, pomaže timovima da održe nesmetan i efikasan rad procesa veštačke inteligencije.
Stoga, dolazi do značajnog povećanja produktivnosti jer timovi mogu razumeti logiku koja vodi AI model do određenog rezultata.
Smanjen rizik i troškovi
XAI je ključan za smanjenje troškova upravljanja AI modelom. Pošto objašnjava sve ishode i potencijalne rizike, minimizira potrebu za ručnom inspekcijom i mogućnost skupih grešaka koje bi mogle naškoditi odnosima sa krajnjim korisnicima.
Otkrivanje novih mogućnosti
Kada vaš tehnički i poslovni tim dobije priliku da stekne uvid u procese donošenja odluka AI, to će im dati mogućnost da otkriju nove prilike. Kada dublje pogledaju konkretne rezultate, mogu otkriti nove stvari koje prethodno nisu bile očigledne.
Izazovi XAI
Neki od uobičajenih izazova XAI su:
- Poteškoće u tumačenju: Postoji mnogo ML sistema koje je teško protumačiti. Stoga, objašnjenja koja XAI pruža korisnicima mogu biti teško razumljiva. Kada je strategija „crne kutije“ neobjašnjiva, to može izazvati ozbiljne operativne i etičke probleme.
- Pravednost: XAI-u je prilično izazovno da utvrdi da li je određena AI odluka pravedna ili ne. Pravednost je potpuno subjektivna i zavisi od podataka na kojima je AI model obučen.
- Bezbednost: Jedan od značajnih problema sa XAI je taj što klijenti mogu preduzeti korake da promene proces donošenja odluka ML modela i utiču na ishod u svoju korist. Svako tehničko osoblje može da dođe do skupa podataka koji algoritam koristi za obuku.
Razlika između XAI i AI
Iako su i XAI i AI povezani, postoje fundamentalne razlike između njih.
| XAI (Objašnjiva veštačka inteligencija) | AI (Veštačka inteligencija) |
| XAI pruža objašnjenje ili logiku procesa donošenja odluka kompleksnog ML modela. | Veštačka inteligencija obezbeđuje samo ishod ili odluku koju je doneo ML model. |
| Pošto XAI pruža adekvatno objašnjenje, pomaže korisnicima da imaju više poverenja u određeni AI model. | Sa AI, dobijate samo odluku, a korisnici ostaju zbunjeni razmišljajući o tome kako je AI došla do zaključka. Zato je potrebno više poverenja u odluke. |
| Smanjuje pristrasnosti koje su povezane sa mnogim AI modelima. | Često donosi odluke na osnovu pristrasnosti koje postoje u stvarnom svetu. |
| Smanjuje troškove grešaka koje pravi AI sistem. | AI modeli nisu 100% tačni i mogu da daju pogrešna predviđanja. Ako AI model napravi pogrešno predviđanje, to može dovesti do gubitaka u poslovanju. |
| XAI tek treba da se u potpunosti razvije jer još uvek postoje ograničenja, posebno kada je u pitanju objašnjenje složenih „crnih kutija“. | AI se u velikoj meri razvio i može brzo da reši mnoge probleme bez mnogo komplikacija. |
| Pošto XAI objašnjava svu logiku i procese donošenja odluka AI modela, svako lako može da utiče na proces zbog loših namera. | AI modeli ne pružaju glavni razlog ili logiku iza njihovog konačnog predviđanja, tako da ne postoji šansa da neko utiče na njegovu odluku. |
Uticaj XAI na različite sektore
Dolazak XAI je imao značajan uticaj na različite sektore u kojima AI igra ključnu ulogu u donošenju odluka. Pogledajmo neke od njih.
#1. Finansije
Rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji su široko rasprostranjena u finansijama, a većina kompanija ih koristi za različite zadatke. Međutim, finansijski sektor je strogo regulisan i zahteva mnogo revizije pre donošenja bilo koje finansijske odluke.
XAI može pomoći u tom pogledu i pružiti opravdanje za finansijsku odluku. To je od suštinskog značaja za očuvanje poverenja krajnjih korisnika, jer će oni razumeti razloge finansijske odluke koju organizacija donosi.
#2. Zdravstvo
Uključivanje XAI je koristilo zdravstvenim sistemima na različite načine. Može pomoći u otkrivanju i dijagnostikovanju mnogih bolesti, kao i otklanjanju njihovih uzroka. Ovo može pomoći lekarima da pruže pravilan tretman.
#3. Proizvodnja
Danas se AI modeli uveliko primenjuju u proizvodnim sektorima za aplikacije kao što su upravljanje, popravke, logistika itd. Ali ovi AI modeli nisu uvek dosledni i dovode do problema sa poverenjem.
U ovom pogledu, XAI je rešio mnoge takve probleme, jer može da obezbedi najbolji mogući pristup za mnoge proizvodne aplikacije, uz objašnjenje. Ovo će pokazati logiku i razloge iza određene odluke donete za radnike, što će im na kraju pomoći da izgrade poverenje.
#4. Automobilska industrija
Integracija XAI u samovozeće automobile je postala neophodna, jer je omogućila vozilima da pruže obrazloženje za svaku odluku koju donesu tokom nesreća. Učeći iz različitih situacija i nesreća, XAI pomaže autonomnim automobilima da donose odluke i poboljšaju celokupnu bezbednost putnika, kao i pešaka.
Resursi za učenje
Pored navedenih informacija, evo nekoliko knjiga i kurseva koje možete uzeti u obzir ako želite da saznate više o XAI.
#1. Objašnjiva AI sa Pythonom
Kurs „Objašnjiva veštačka inteligencija sa Pythonom“, koji se nalazi na platformi Udemy, je dizajnirao Parteek Bhatia. Pomoći će vam da naučite različite aspekte XAI, uključujući aplikacije, različite XAI tehnike i alate „šta ako“ od Google-a. Takođe ćete pronaći kategorizaciju XAI u različitim aspektima.
#2. Cevi za modeliranje mašinskog učenja
Ako želite da učite o objašnjivoj veštačkoj inteligenciji i steknete znanje o primeni alata i tehnika za upravljanje resursima modeliranja, Coursera-in kurs „Cevi za modeliranje mašinskog učenja“ je pravi za vas.
To je jedan od najboljih kurseva koji ima stotine dobrih recenzija, a predaje ga poznati instruktor Robert Crow. Takođe ćete dobiti opsežnu obuku za analizu modela i interpretabilnost.
#3. Objašnjiva veštačka inteligencija
Knjiga „Objašnjiva veštačka inteligencija“, koju su zajedno napisali Uday Kamath i John Liu, je odličan izvor za učenje o interpretabilnosti u mašinskom učenju.
Naći ćete brojne studije slučaja i povezane materijale za učenje o XAI. Autori ove knjige dali su mnoge praktične primere koji su korisni za razumevanje XAI.
#4. Praktični objašnjivi AI (XAI) sa Pythonom
„Praktični Objašnjivi AI (XAI) sa Pythonom“ je poznata knjiga autora Denisa Rothmana.
Nudi detaljnu studiju XAI alata i tehnika za razumevanje rezultata AI, koji su potrebni modernim preduzećima. Takođe ćete naučiti da se nosite sa različitim problemima koji se tiču pristrasnosti u AI i kako da ih izbegnete.
Zaključak
Objašnjiva AI je efikasan koncept koji vlasnicima preduzeća, analitičarima podataka i inženjerima olakšava razumevanje procesa donošenja odluka AI modela. XAI može da interpretira složene ML modele, koje je čak i nemoguće dekodirati za naučnike koji se bave podacima.
Iako napreduje s vremenom, još uvek postoje oblasti koje treba poboljšati. Nadam se da vam ovaj članak daje jasniji uvid u XAI, kako funkcioniše, njegove prednosti i izazove, kao i primene u različitim sektorima. Takođe, možete pogledati navedene kurseve i knjige kako biste dobili više informacija o XAI.
Takođe možete pročitati o Uska Veštačka Inteligencija (ANI).