Explainable AI (XAI) je nově vznikající koncept, jehož poptávka mezi podniky roste, protože jim pomáhá interpretovat a vysvětlovat modely umělé inteligence a strojového učení.
V moderním světě je vše založeno na datech a AI slouží jako ústřední bod zájmu.
Různé typy řešení umělé inteligence se používají ve velkém počtu operací pro různá průmyslová odvětví, aby se zvýšil jejich růst a zmírnil jejich provoz.
To vám také pomůže pochopit, jak modely AI fungují a produkují výstupy.
Pokud stále přemýšlíte, proč byste se měli zajímat o XAI, tento článek je pro vás.
Začněme!
Table of Contents
Co je vysvětlitelná AI?
Vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) je sada metod a procesů, která se zaměřuje na to, aby pomohla uživatelům porozumět výstupům a výsledkům modelům umělé inteligence a důvěřovat jim. XAI v podstatě umožňuje uživatelům získat přehled o tom, jak funguje složitý algoritmus strojového učení a jaké jsou logiky, které řídí rozhodování těchto modelů.
XAI prostřednictvím svého rámce a sady nástrojů pomáhá vývojářům a organizacím vnést vrstvu transparentnosti do daného modelu umělé inteligence, aby uživatelé mohli pochopit logiku předpovědi. Je to výhodné v ekosystému organizace, kde je AI implementována různými způsoby, protože zvyšuje přesnost, výsledky a transparentnost AI.
Kromě toho XAI pomáhá při předvádění toho, jaké předsudky a problémy mohou přinést složité algoritmy ML při práci na konkrétním výsledku. Model černé skříňky, který se vytvoří jako výsledek složitého algoritmu ML, je téměř nemožné pochopit, dokonce ani pro datové vědce, kteří algoritmus vytvářejí.
Transparentnost, kterou XAI přináší, je tedy pro organizaci přínosem, aby zjistila, jak správně využít sílu AI a učinit správná rozhodnutí. Vysvětlitelnost, kterou XAI předkládá, je hlavně ve formě textů nebo vizuálů, které nabízejí pohledy na vnitřní fungování modelů AI.
K vysvětlení dalších metadatových informací modelu AI využívá XAI také mnoho dalších vysvětlovacích mechanismů – relevanci funkce, zjednodušené vysvětlení a vysvětlení pomocí příkladů.
Poptávka po XAI rychle roste, protože stále více organizací je implementuje do svých ekosystémů. Jak se vyvíjí, zlepšují se také techniky a proces vysvětlování prostřednictvím psaní.
Proč na XAI záleží?
V současné době většina organizací používá modely AI ve svých obchodních operacích a rozhoduje o svých budoucích krocích podle předpovědi AI. Je to však jen částečně přesné a existuje mnoho zkreslení, což je převládající problém ve většině modelů AI.
Předpojatosti jsou založeny na různých faktorech a ovlivňují rozhodování modelů AI. Je příznačné, že rozhodnutí režimu AI se často zhoršují, když je model AI napájen produkčními daty, která se liší od trénovacích dat.
Kromě toho může být vysvětlení ML modelů a neuronových sítí náročné a pro datové vědce je často nemožné je interpretovat. Pokud plně důvěřujete každému rozhodnutí modelů AI pro růst vaší společnosti, může to způsobit nepředvídatelné problémy a brzdit celkový růst.
Proto je pro organizaci životně důležité dokonale porozumět rozhodovacímu procesu a logice AI, která stojí za každým výsledkem, který tyto modely AI předkládají. Zde přichází XAI jako praktický nástroj, který organizacím pomáhá získat úplné vysvětlení rozhodovacího procesu daného modelu AI spolu s logikou, kterou využívá.
Od pochopení algoritmů strojového učení až po vyhodnocení neuronových sítí a sítí hlubokého učení vám XAI pomůže vše monitorovat a získat přesná vysvětlení pro každé rozhodnutí. Když implementujete XAI, bude pro vás jednodušší posoudit přesnost a odpovědnost každého rozhodnutí AI a poté se rozhodnout, zda bude pro vaši organizaci vhodné.
XAI navíc slouží jako základní komponenta, protože je zodpovědná za implementaci a udržování odpovědného modelu umělé inteligence ve vašem podnikovém ekosystému, který přinese spravedlivá a přesná rozhodnutí. XAI také pomáhá udržet důvěru mezi koncovými uživateli a zároveň omezovat veškerá rizika související s bezpečností a dodržováním předpisů.
Jak XAI funguje?
Moderní technologie AI, která je implementována v podnicích, poskytuje jejich výsledek nebo rozhodnutí pomocí různých modelů. Tyto technologie umělé inteligence však nedefinují, jak dosáhly výsledku ani logiku stojící za jejich rozhodnutím.
Zdroj obrázku: Darpa
Aby podniky zaplnily tuto mezeru, nyní implementují XAI, který používá vysvětlitelný model a všechny informace o metadatech s rozhraním vysvětlení, které pomáhá pochopit, jak model AI funguje.
Když je technologie AI začleněna do obchodního ekosystému, jsou metody AI zaváděny na různých úrovních. Tyto metody umělé inteligence jsou strojové učení (ML), strojové uvažování (MR) a integrace mezi MR a ML.
Abychom byli přesní, komponenty, které XAI zavádí do existujícího modelu AI, jsou vysvětlení, vysvětlitelnost dat, vysvětlitelnost MR a vysvětlitelnost ML. Navíc XAI také zavádí interpretovatelnost a vysvětlitelnost mezi MR a ML.
Fungování XAI je rozděleno do tří typů:
- Vysvětlitelná data: Zvýrazňuje datový typ a obsah, který se používá k trénování modelu AI. Navíc ukazuje důvod volby, proces výběru a zprávy o úsilí potřebném k odstranění zkreslení.
- Vysvětlitelné předpovědi: Zde XAI předkládá všechny funkce, které model AI použil k získání výstupu.
- Vysvětlitelné algoritmy: Odhalují všechny vrstvy v modelu AI a vysvětlují, jak každá vrstva pomáhá při vytváření konečného výstupu.
Vysvětlitelná predikce a algoritmy jsou však stále ve fázi vývoje a pro vysvětlení neuronových sítí lze použít pouze vysvětlitelná data.
K vysvětlení rozhodovacího procesu využívá XAI dva přístupy:
- Proxy modelování: V tomto přístupu se používá přibližný model, který se liší od originálu. Vede k přibližnému výsledku, který může poskytnout jiný výsledek, než je ten skutečný.
- Design for Interpretability: Jedná se o populární přístup, kdy XAI vyvíjí model, který je snadno pochopitelný pro lidské uživatele. Tyto modely však postrádají přesnost nebo produkční výkon ve srovnání se skutečnými modely AI.
Výhody XAI
Vysvětlitelná umělá inteligence neboli XAI má významný dopad na rozmach umělé inteligence, protože pomáhá lidem pochopit, jak umělá inteligence funguje. Nabízí mnoho výhod, např.
Zlepšuje transparentnost a důvěru
Podniky implementující modely umělé inteligence do svých systémů mohou pochopit, jak komplexní model umělé inteligence funguje a proč produkují konkrétní výstup za různých podmínek.
XAI je také velmi užitečné pro podniky, aby pochopily důvod, který stojí za výsledkem modelů černé skříňky. Zlepšuje tak transparentnost a důvěru mezi strojovými a lidskými uživateli.
Rozšířené přijímání modelů umělé inteligence
Jak organizace začínají chápat pracovní a logický proces stojící za modelem AI a uvědomují si jeho výhody, míra přijímání modelů AI roste. Budou také moci více důvěřovat svému rozhodnutí díky řádnému vysvětlení.
Zvyšte produktivitu
S přijetím XAI v režimu AI mohou provozní týmy ML snadno najít chyby a také oblasti, které vyžadují vylepšení stávajícího systému. Pomáhá také operačním týmům ML udržovat hladký a efektivní provoz procesů umělé inteligence.
Dojde tedy k výraznému zvýšení produktivity, protože tým MLOps může porozumět logice, která vede model AI k vytvoření konkrétního výstupu.
Snížené riziko a náklady
XAI pomáhá snížit náklady na řízení modelů AI. Protože vysvětluje všechny výsledky a oblasti rizik, minimalizuje potřebu ruční kontroly a možnost nákladných chyb, které naruší vztahy s koncovými uživateli.
Objevte nové příležitosti
Když váš technický a obchodní tým dostane příležitost získat vhled do rozhodovacích procesů AI, dá mu to šanci odhalit nové příležitosti. Když se hlouběji podívají na konkrétní výsledky, mohou zjistit nové věci, které původně nebyly vidět.
Výzvy XAI
Některé běžné výzvy XAI jsou:
- Potíže s interpretací: Existuje mnoho systémů ML, které je obtížné interpretovat. Vysvětlení, která XAI poskytuje, jsou tedy pro uživatele těžko srozumitelná. Když je strategie černé skříňky nevysvětlitelná, může způsobit vážné provozní a etické problémy.
- Spravedlnost: Pro XAI je docela náročné určit, zda je konkrétní rozhodnutí AI spravedlivé nebo ne. Spravedlnost je zcela subjektivní a závisí na datech, na kterých byl model AI trénován.
- Zabezpečení: Jedním z významných problémů XAI je to, že klienti mohou provádět akce ke změně rozhodovacího procesu modelu ML a ovlivňovat výstup ve svůj vlastní prospěch. Jakýkoli technický personál může obnovit pouze datovou sadu používanou algoritmem pro školení.
Rozdíl mezi XAI a AI
I když XAI a AI spolu korelují, existují mezi nimi některé zásadní rozdíly.
Vysvětlitelná AIIA Vysvětlitelná AI poskytuje vysvětlení nebo logiku rozhodovacího procesu složitého modelu ML. Umělá inteligence poskytuje pouze verdikt nebo výstup rozhodnutí provedeného modelem ML. Protože XAI poskytuje správné vysvětlení, pomáhá uživatelům získat více důvěřovat konkrétnímu modelu umělé inteligence. S umělou inteligencí získáte pouze verdikt a uživatelé jsou zmateni myšlenkou, jak umělá inteligence dospěla k závěru. Rozhodnutí by tedy vyžadovalo více důvěry. Snižuje předsudky, které jsou spojeny s mnoha modely umělé inteligence. Často se rozhoduje na základě předsudků ve světě. Snižuje náklady na chyby v režimu umělé inteligence. Modely umělé inteligence nejsou 100% přesné a mohou dělat špatné předpovědi. Pokud model AI udělá nesprávnou předpověď, může to vést ke ztrátě v podnikání.
XAI se teprve musí zcela vyvinout, protože stále existují omezení, zejména pokud jde o vysvětlení složitých černých skříněk. AI jako celek se hodně vyvinula a dokáže rychle vyřešit spoustu problémů bez větších potíží. Protože XAI vysvětluje každou logiku a rozhodovací proces modelu AI může každý snadno ovlivnit proces špatnými prostředky. Modely AI neposkytují hlavní důvod ani logiku stojící za jejich konečnou predikcí, takže je stěží šance, aby někdo ovlivnil jeho rozhodnutí.
Dopad XAI na různé sektory
Příchod XAI měl významný dopad v různých sektorech, kde AI hraje zásadní roli při rozhodování. Pojďme se na ně podívat.
#1. Finance
Řešení založená na AI převládají ve financích a většina společností je používá pro různé úkoly. Finanční sektor je však silně regulován a před přijetím finančního rozhodnutí vyžaduje mnoho auditů.
XAI může v této části pomoci a předložit odůvodnění finančního rozhodnutí. Je to nástroj pro udržení důvěry koncových uživatelů, protože pochopí důvod finančního rozhodnutí, které organizace učiní.
#2. Zdravotní péče
Zahrnutí XAI prospělo zdravotnickým systémům mnoha způsoby. Může pomoci odhalit a diagnostikovat mnoho nemocí a uhasit hlavní příčinu. To může lékařům pomoci poskytnout správnou léčbu.
#3. Výrobní
V dnešní době jsou modely umělé inteligence intenzivně implementovány ve výrobních odvětvích pro aplikace, jako je správa, opravy, logistika atd. Tyto modely umělé inteligence však nejsou vždy konzistentní a vede to k problémům s důvěrou.
Za tímto účelem XAI vyřešil mnoho takových problémů, protože může poskytnout nejlepší možný způsob pro mnoho výrobních aplikací spolu s vysvětlením. Ukáže logiku a důvod konkrétního rozhodnutí učiněného pro pracovníky, což jim nakonec pomůže vybudovat důvěru.
#4. Automobil
Integrace XAI do samořídících automobilů byla nezbytná, protože umožnila vozidlu poskytnout odůvodnění pro každé rozhodnutí, které učiní během nehody. Učením se z různých situací a nehod pomáhá XAI autonomním vozům rozhodovat se a zlepšovat celkovou bezpečnost cestujících i chodců.
Výukové zdroje
Kromě výše uvedených informací je zde několik knih a kurzů, které můžete zvážit, pokud se chcete o XAI dozvědět více.
#1. Vysvětlitelná umělá inteligence s Pythonem
Vysvětlitelná AI s programem Python od Udemy je navržena Parteek Bhatia. Pomůže vám naučit se různé aspekty XAI, včetně aplikací, různých technik XAI a nástrojů What-if od společnosti Google. Najdete zde také kategorizaci XAI v různých aspektech.
#2. Strojové učení modelování potrubí
Pokud se chcete naučit Explainable AI a získat znalosti o implementaci nástrojů a technik pro správu zdrojů modelování, Machine Learning Modeling Pipeline od Coursera je to pravé pro vás.
Je to jeden z top kurzů, který má stovky dobrých recenzí a vyučuje ho známý lektor Robert Crowe. Získáte také dlouhodobou výuku modelové analýzy a interpretovatelnosti.
#3. Vysvětlitelná umělá inteligence
Vysvětlitelná umělá inteligence, kterou společně napsali Uday Kamath a John Liu, je vynikající knihou pro učení interpretovatelnosti ve strojovém učení.
Najdete zde mnoho případových studií a souvisejících materiálů pro výuku XAI. Autoři této knihy poskytli mnoho praktických příkladů, které se hodí pro pochopení XAI.
#4. Praktická vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) s Pythonem
Hand-on Explainable AI (XAI) s Pythonem je známá kniha od Denise Rothmana.
Nabízí podrobnou studii nástrojů a technik XAI pro pochopení výsledků AI, které jsou potřebné pro moderní podniky. Také se naučíte zvládat a vyhýbat se různým problémům souvisejícím s předsudky v AI.
Závěr
Vysvětlitelná umělá inteligence je efektivní koncept, který usnadňuje majitelům firem, datovým analytikům a inženýrům porozumět procesu rozhodování o modelech umělé inteligence. XAI dokáže interpretovat složité modely ML, které je pro datové vědce dokonce nemožné dekódovat.
I když se postupem času vyvíjí pokrok, stále existují oblasti, které je třeba zlepšit. Doufám, že tento článek vám lépe objasní XAI, jak funguje, jeho výhody a výzvy a aplikace v různých sektorech. Můžete se také podívat na výše uvedené kurzy a knihy, abyste získali další nápady na XAI.
Můžete si také přečíst Artificial Narrow Intelligence (ANI).