Објашњива АИ (КСАИ) је концепт у настајању чија потражња међу предузећима расте јер им помаже да тумаче и објасне моделе вештачке интелигенције и машинског учења.
У савременом свету, све је вођено подацима, а АИ служи као централна тачка интересовања.
Различити типови АИ решења се користе у великом броју операција за различите индустрије како би се побољшао њихов раст и олакшао њихов рад.
Ово вам такође помаже да разумете како АИ модели раде и производе резултате.
Ако се још увек питате зашто би требало да бринете о КСАИ, овај чланак је за вас.
Почнимо!
Преглед садржаја
Шта је објашњива АИ?
Објашњива АИ (КСАИ) је скуп метода и процеса који је фокусиран на помагање корисницима да разумеју и верују у излаз и резултате које дају модели АИ. У основи, КСАИ омогућава корисницима да стекну увид у то како функционише сложени алгоритам машинског учења и која је логика која покреће доношење одлука тих модела.
КСАИ, кроз свој оквир и скуп алата, помаже програмерима и организацијама да унесу слој транспарентности у дати АИ модел тако да корисници могу да разумеју логику која стоји иза предвиђања. Предност је у екосистему организације где се АИ примењује на различите начине јер побољшава тачност, резултате и транспарентност АИ.
Штавише, КСАИ помаже у приказивању пристрасности и проблема које сложени алгоритми МЛ могу донети док раде на одређеном исходу. Модел црне кутије који настаје као резултат сложеног МЛ алгоритма је готово немогуће разумети, чак и за научнике који креирају алгоритам.
Дакле, транспарентност коју КСАИ доноси је корисна за организацију да схвати како да правилно искористи моћ АИ и донесе исправну одлуку. Објашњивост коју КСАИ износи углавном је у облику текстова или визуелних приказа, нудећи увид у унутрашње функционисање АИ модела.
Да би објаснио додатне информације о метаподацима АИ модела, КСАИ такође користи многе друге механизме објашњења – релевантност карактеристика, поједностављено објашњење и објашњење кроз примере.
Потражња за КСАИ брзо расте како их све више организација имплементира у своје екосистеме. Како се развија, технике и процес објашњења кроз писање се такође побољшавају.
Зашто је КСАИ битан?
Данас већина организација користи АИ моделе у својим пословним операцијама и одлучује о својим будућим потезима у складу са предвиђањима АИ. Међутим, то је само делимично тачно и има много предрасуда што је преовлађујући проблем у већини АИ модела.
Предрасуде су засноване на различитим факторима и утичу на одлуку АИ модела. Значајно је да се одлуке АИ режима често деградирају када се АИ модел нахрани подацима о производњи који се разликују од података о обуци.
Штавише, МЛ моделе и неуронске мреже може бити застрашујуће за објашњење, а научницима података је често немогуће да их протумаче. Ако у потпуности верујете свакој одлуци АИ модела за раст ваше компаније, то би могло да изазове непредвиђене проблеме и омета укупан раст.
Због тога постаје од виталног значаја за организацију да има потпуно разумевање процеса одлучивања АИ и логике која стоји иза сваког исхода који ови модели АИ предложе. Овде КСАИ долази као згодан алат који помаже организацијама да добију потпуно објашњење процеса доношења одлука датог АИ модела, заједно са логиком коју користи.
Од разумевања алгоритама машинског учења до процене неуронских мрежа и мрежа дубоког учења, КСАИ вам помаже да надгледате све и добијете тачна објашњења за сваку одлуку. Када имплементирате КСАИ, постаје вам једноставније да процените тачност и одговорност сваке одлуке АИ, а затим одлучите да ли ће она бити прикладна за вашу организацију.
Штавише, КСАИ служи као суштинска компонента јер је одговоран за имплементацију и одржавање одговорног АИ модела у вашем пословном екосистему који ће донети праведне и тачне одлуке. КСАИ такође помаже да се задржи поверење међу крајњим корисницима, док истовремено сузбија било какве безбедносне ризике и ризике усклађености.
Како ради КСАИ?
Модерна АИ технологија која се примењује у предузећима обезбеђује њихов исход или одлуку коришћењем различитих модела. Али ове технологије вештачке интелигенције не дефинишу како су постигли резултат или логику иза своје одлуке.
Извор слике: Дарпа
Да би попунили ову празнину, предузећа сада примењују КСАИ, који користи објашњив модел и све информације о метаподацима са интерфејсом објашњења како би се разумело како АИ модел функционише.
Када је АИ технологија уграђена у пословни екосистем, АИ методе се уводе на различитим нивоима. Ове методе вештачке интелигенције су машинско учење (МЛ), машинско резоновање (МР) и интеграција између МР и МЛ.
Да будемо прецизни, компоненте које КСАИ уводи у постојећи АИ модел су објашњење, објашњивост података, МР објашњивост и МЛ објашњивост. Плус, КСАИ такође уводи интерпретабилност и објашњивост између МР и МЛ.
Рад КСАИ је категорисан у три типа:
- Објашњиви подаци: Истиче тип података и садржај који се користи за обуку АИ модела. Осим тога, приказује разлоге за изборе, процес избора и извештаје о напорима потребним за уклањање пристрасности.
- Објашњива предвиђања: Овде КСАИ износи све карактеристике које је АИ модел користио за добијање резултата.
- Објашњиви алгоритми: Ови откривају све слојеве у АИ моделу и објашњавају како сваки слој помаже у производњи крајњег резултата.
Међутим, објашњиво предвиђање и алгоритми су још увек у фази развоја, а само објашњиви подаци се могу користити за објашњење неуронских мрежа.
Да би објаснио процес одлучивања, КСАИ користи два приступа:
- Прокси моделирање: У овом приступу се користи апроксимирани модел, који се разликује од оригинала. То доводи до приближног резултата који би могао дати другачији резултат од стварног.
- Дизајн за интерпретабилност: То је популаран приступ где КСАИ развија модел који је лак за разумевање људским корисницима. Међутим, овим моделима недостаје тачност или производна снага у поређењу са стварним АИ моделима.
Предности КСАИ
Објашњива АИ или КСАИ има значајан утицај на бум АИ јер помаже људима да разумеју како АИ функционише. Нуди многе предности, као што су:
Побољшава транспарентност и поверење
Предузећа која имплементирају АИ моделе у своје системе могу да разумеју како сложени АИ модел функционише и зашто производе специфичне резултате под различитим условима.
КСАИ је такође веома користан за предузећа да разумеју разлоге за исход модела црне кутије. На тај начин побољшава транспарентност и поверење између корисника машина и људи.
Побољшано усвајање АИ модела
Како организације почињу да разумеју радни и логички процес иза АИ модела и препознају његове предности, стопа усвајања АИ модела се повећава. Они ће такође моћи више да верују својој одлуци због одговарајућих објашњења.
Повећање продуктивности
Са усвајањем КСАИ у режиму вештачке интелигенције, оперативни тимови за МЛ могу лако да пронађу грешке и области које треба побољшати у постојећем систему. Такође помаже тимовима за МЛ да одрже несметан и ефикасан рад процеса вештачке интелигенције.
Стога ће доћи до значајног повећања продуктивности јер МЛОпс тим може разумети логику која води АИ моделу да произведе одређени резултат.
Смањен ризик и трошак
КСАИ је био кључан у смањењу трошкова управљања моделом АИ. Пошто објашњава све исходе и области ризика, минимизира потребу за ручном инспекцијом и могућност скупих грешака које ће ометати односе са крајњим корисницима.
Откријте нове могућности
Када ваш технички и пословни тим добије прилику да стекне увид у процесе доношења одлука АИ, то ће им дати прилику да открију нове могућности. Када дубље погледају конкретне резултате, могу открити нове ствари које нису биле видљиве.
Изазови КСАИ
Неки уобичајени изазови КСАИ су:
- Потешкоће у тумачењу: Постоји много МЛ система које је тешко протумачити. Дакле, објашњења која КСАИ пружа корисницима је тешко разумети. Када је стратегија црне кутије необјашњива, може изазвати озбиљне оперативне и етичке проблеме.
- Праведност: За КСАИ је прилично изазовно да утврди да ли је одређена одлука АИ праведна или не. Праведност је потпуно субјективна и зависи од података на којима је АИ модел обучен.
- Безбедност: Један од значајних проблема са КСАИ је то што клијенти могу да изврше радње да промене процес доношења одлука модела МЛ и утичу на излаз у своју корист. Свако техничко особље може да поврати само скуп података који алгоритам користи за обуку.
Разлика између КСАИ и АИ
Иако су и КСАИ и АИ у корелацији, постоје неке фундаменталне разлике између њих.
Објашњиви АИАИ Објашњиви АИ пружа објашњење или логику процеса доношења одлука сложеног модела МЛ. Вештачка интелигенција обезбеђује само пресуду или излаз одлуке донете од стране МЛ модела. Пошто КСАИ пружа одговарајуће објашњење, помаже корисницима да имају више верујте у одређени модел вештачке интелигенције. Са АИ, добијате само пресуду, а корисници остају збуњени помисао на то како је АИ дошла до закључка. Дакле, одлукама би било потребно више поверења. То смањује пристрасности које су повезане са многим АИ моделима. Често доноси одлуке на основу пристрасности у свету. Смањује цену грешака које прави АИ режим. АИ модели нису 100% тачни , и могу да дају погрешна предвиђања. Ако АИ модел направи погрешно предвиђање, то би могло довести до губитка у послу.
КСАИ тек треба да еволуира у потпуности јер још увек постоје ограничења, посебно када је у питању објашњење сложених црних кутија. АИ у целини је много еволуирао и може брзо да реши много проблема без много муке. Пошто КСАИ објашњава сваку логику и процес одлучивања АИ модела, свако може лако да утиче на процес због лошег стања. АИ модели не дају главни разлог или логику иза њиховог коначног предвиђања, тако да нема шансе да неко утиче на његову одлуку.
Утицај КСАИ на различите секторе
Долазак КСАИ је извршио значајан утицај у различитим секторима где АИ игра кључну улогу у доношењу одлука. Хајде да их погледамо.
#1. финансије
Решења заснована на вештачкој интелигенцији преовлађују у финансијама, а већина компанија их користи за различите задатке. Међутим, финансијски сектор је строго регулисан и захтева доста ревизије пре доношења финансијске одлуке.
КСАИ може помоћи у том делу и изнети оправдање за финансијску одлуку. То је кључно за задржавање поверења крајњих корисника јер ће разумети разлоге финансијске одлуке коју организација доноси.
#2. Здравствена заштита
Укључивање КСАИ користило је здравственим системима на различите начине. Може помоћи у откривању и дијагностиковању многих болести и отклањању узрока. Ово може помоћи лекарима да пруже правилан третман.
#3. Мануфацтуринг
Данас се АИ модели у великој мери примењују у производним секторима за апликације као што су менаџмент, поправке, логистика, итд. Али ови модели вештачке интелигенције нису увек доследни и доводи до проблема са поверењем.
За ово, КСАИ је решио много таквих проблема јер може да пружи најбољи могући начин за многе производне апликације, заједно са објашњењем. То ће показати логику и разлоге иза одређене одлуке донете за раднике, што ће им на крају помоћи да изграде поверење.
#4. Аутомобиле
Интеграција КСАИ-а у самовозеће аутомобиле била је императив јер је омогућила возилу да пружи образложење за сваку одлуку коју донесе током несрећа. Учећи из различитих ситуација и несрећа, КСАИ помаже аутономним аутомобилима да доносе одлуке и побољшају укупну безбедност путника, као и пешака.
Ресурси за учење
Поред горе наведених информација, ево неколико књига и курсева које можете размотрити ако желите да сазнате више о КСАИ.
#1. Објашњива АИ са Питхон-ом
Објашњиву вештачку интелигенцију са Питхон програмом од стране Удеми је дизајнирао Партеек Бхатиа. Помоћи ће вам да научите различите аспекте КСАИ-а, укључујући апликације, различите КСАИ технике и алатке „шта ако“ од Гоогле-а. Такође ћете наћи категоризацију КСАИ у различитим аспектима.
#2. Цевоводи за моделирање машинског учења
Ако желите да научите Објашњиву вештачку интелигенцију и стекнете знање о примени алата и техника за управљање ресурсима моделирања, Цоурсера-ов цевовод за моделирање машинског учења је прави за вас.
То је један од најбољих курсева који има стотине добрих критика, а предаје га познати инструктор Роберт Кроу. Такође ћете добити дугочасовна учења за анализу модела и интерпретабилност.
#3. Објашњива вештачка интелигенција
Објашњива вештачка интелигенција, коју су заједнички написали Удаи Каматх и Јохн Лиу, одлична је књига за учење интерпретабилности у машинском учењу.
Наћи ћете многе студије случаја и повезане материјале за учење КСАИ. Аутори ове књиге дали су много практичних примера који су корисни у разумевању КСАИ.
#4. Практични објашњиви АИ (КСАИ) са Питхоном
Ханд-он Екплаинабле АИ (КСАИ) са Питхоном је добро позната књига аутора Дениса Ротхмана.
Нуди детаљну студију КСАИ алата и техника за разумевање резултата АИ, који су потребни модерним предузећима. Такође ћете научити да рукујете и избегавате различите проблеме у вези са пристрасностима у АИ.
Закључак
Објашњива АИ је ефикасан концепт који власницима предузећа, аналитичарима података и инжењерима олакшава разумевање процеса доношења одлука о АИ моделима. КСАИ може да тумачи сложене моделе МЛ које је чак немогуће декодирати научницима података.
Иако напредује с временом, још увек постоје области које треба побољшати. Надам се да вам овај чланак даје бољу јасноћу о КСАИ-у, како он функционише, његовим предностима и изазовима, као и применама у различитим секторима. Такође можете погледати горе наведене курсеве и књиге да бисте добили више идеја о КСАИ.
Такође можете прочитати Вештачка уска интелигенција (АНИ).