Kunsmatige intelligensie: Maak die swart boks van KI verstaanbaar, verstaanbaar en verklaarbaar met Explainable AI (XAI), hittekaarte, surrogaatmodelle of ander oplossings

🕳️🧩 Black-Box KI: (steeds) gebrek aan deursigtigheid in moderne tegnologie

Die sogenaamde "swart boks" van kunsmatige intelligensie (KI) verteenwoordig 'n beduidende en huidige probleem Selfs kenners word dikwels gekonfronteer met die uitdaging om nie ten volle te verstaan ​​hoe KI-stelsels by hul besluite uitkom nie. Hierdie gebrek aan deursigtigheid kan aansienlike probleme veroorsaak, veral op kritieke gebiede soos ekonomie, politiek of medisyne. ’n Dokter of mediese beroepspersoon wat op ’n KI-stelsel staatmaak om terapie te diagnoseer en aan te beveel, moet vertroue hê in die besluite wat geneem word. As ’n KI se besluitneming egter nie deursigtig genoeg is nie, ontstaan ​​onsekerheid en moontlik ’n gebrek aan vertroue – in situasies waar menselewens op die spel kan wees.

Die uitdaging van deursigtigheid 🔍

Om die volle aanvaarding en integriteit van KI te verseker, moet 'n aantal hekkies oorkom word. Die KI se besluitnemingsprosesse moet ontwerp word om verstaanbaar en verstaanbaar vir mense te wees. Tans is baie KI-stelsels, veral dié wat masjienleer en neurale netwerke gebruik, gebaseer op komplekse wiskundige modelle wat moeilik is om te verstaan ​​vir die leek, maar dikwels ook vir kundiges. Dit lei daartoe dat die KI se besluite as ’n soort “swart boks” beskou word – jy sien die resultaat, maar verstaan ​​nie presies hoe dit ontstaan ​​het nie.

Die vraag na verklaarbaarheid van KI-stelsels word dus al hoe belangriker. Dit beteken dat KI-modelle nie net akkurate voorspellings of aanbevelings moet verskaf nie, maar ook ontwerp moet word om die onderliggende besluitnemingsproses te openbaar op 'n manier wat mense kan verstaan. Dit word dikwels na verwys as "Verklaarbare KI" (XAI). Die uitdaging hier is dat baie van die kragtigste modelle, soos diep neurale netwerke, inherent moeilik is om te interpreteer. Nietemin is daar reeds talle benaderings om die verklaarbaarheid van KI te verbeter.

Benaderings tot verduidelikbaarheid 🛠️

Een van hierdie benaderings is die gebruik van vervangingsmodelle of sogenaamde “surrogaatmodelle”. Hierdie modelle poog om te benader hoe 'n komplekse KI-stelsel werk deur 'n eenvoudiger model wat makliker is om te verstaan. Byvoorbeeld, 'n komplekse neurale netwerk kan verduidelik word deur 'n besluitboommodel te gebruik, wat minder presies maar meer verstaanbaar is. Sulke metodes stel gebruikers in staat om ten minste 'n rowwe idee te kry van hoe die KI 'n spesifieke besluit bereik het.

Daarbenewens is daar toenemende pogings om visuele verduidelikings te verskaf, byvoorbeeld deur middel van sogenaamde "hittekaarte", wat wys watter insetdata 'n besonder groot invloed op die KI se besluit gehad het. Hierdie tipe visualisering is veral belangrik in beeldverwerking, aangesien dit 'n duidelike verduideliking bied van watter areas van die beeld die KI veral aandag gegee het om 'n besluit te neem. Sulke benaderings help om die betroubaarheid en deursigtigheid van KI-stelsels te verhoog.

Belangrike toepassingsareas 📄

Die verklaarbaarheid van KI is nie net van groot belang vir individuele industrieë nie, maar ook vir regulatoriese owerhede. Maatskappye is afhanklik daarvan dat hul KI-stelsels nie net doeltreffend werk nie, maar ook wettig en eties werk. Dit vereis volledige dokumentasie van besluite, veral op sensitiewe gebiede soos finansies of gesondheidsorg. Reguleerders soos die Europese Unie het reeds begin om streng regulasies oor die gebruik van KI te ontwikkel, veral wanneer dit in veiligheidskritieke toepassings gebruik word.

'n Voorbeeld van sulke regulatoriese pogings is die EU-KI-regulasie wat in April 2021 aangebied is. Dit het ten doel om die gebruik van KI-stelsels te reguleer, veral in hoërisikogebiede. Maatskappye wat KI gebruik, moet verseker dat hul stelsels naspeurbaar, veilig en vry van diskriminasie is. Veral in hierdie konteks speel verklaarbaarheid 'n deurslaggewende rol. Slegs as 'n KI-besluit deursigtig verstaan ​​kan word, kan potensiële diskriminasie of foute in 'n vroeë stadium geïdentifiseer en reggestel word.

Aanvaarding in die samelewing 🌍

Deursigtigheid is ook 'n sleutelfaktor vir die breë aanvaarding van KI-stelsels in die samelewing. Om aanvaarding te verhoog, moet mense se vertroue in hierdie tegnologieë verhoog word. Dit geld nie net vir professionele persone nie, maar ook vir die algemene publiek, wat dikwels skepties is oor nuwe tegnologie. Voorvalle waarin KI-stelsels diskriminerende of foutiewe besluite geneem het, het baie mense se vertroue geskud. ’n Bekende voorbeeld hiervan is algoritmes wat op verwronge datastelle opgelei is en daarna sistematiese vooroordele gereproduseer is.

Wetenskap het getoon dat wanneer mense die besluitnemingsproses verstaan, hulle meer gewillig is om 'n besluit te aanvaar, al is dit vir hulle negatief. Dit geld ook vir KI-stelsels. Wanneer die funksionaliteit van KI verduidelik en verstaanbaar gemaak word, is mense meer geneig om dit te vertrou en te aanvaar. 'n Gebrek aan deursigtigheid skep egter 'n gaping tussen diegene wat KI-stelsels ontwikkel en diegene wat deur hul besluite geraak word.

Die toekoms van KI verklaarbaarheid 🚀

Die behoefte om KI-stelsels meer deursigtig en verstaanbaar te maak, sal in die komende jare aanhou toeneem. Namate KI steeds na meer en meer lewensareas versprei, sal dit noodsaaklik word dat maatskappye en regerings die besluite wat deur hul KI-stelsels geneem word, kan verduidelik. Dit is nie net 'n kwessie van aanvaarding nie, maar ook van wetlike en etiese verantwoordelikheid.

Nog 'n belowende benadering is die kombinasie van mense en masjiene. In plaas daarvan om heeltemal op KI staat te maak, kan 'n hibriede stelsel waarin menslike kundiges nou saamwerk met KI-algoritmes deursigtigheid en verduidelikbaarheid verbeter. In so 'n stelsel kan mense die KI se besluite nagaan en, indien nodig, ingryp as daar twyfel bestaan ​​oor die korrektheid van die besluit.

Die “black box”-probleem van KI moet oorkom word ⚙️

Die verklaarbaarheid van KI bly een van die grootste uitdagings op die gebied van kunsmatige intelligensie. Die sogenaamde “black box”-probleem moet oorkom word om vertroue, aanvaarding en integriteit van KI-stelsels op alle gebiede, van besigheid tot medisyne, te verseker. Maatskappye en owerhede staan ​​voor die taak om nie net kragtige, maar ook deursigtige KI-oplossings te ontwikkel. Volle sosiale aanvaarding kan slegs bereik word deur verstaanbare en verstaanbare besluitnemingsprosesse. Uiteindelik sal die vermoë om KI-besluitneming te verduidelik die sukses of mislukking van hierdie tegnologie bepaal.

📣 Soortgelyke onderwerpe

• 🤖 "Black box" van kunsmatige intelligensie: 'n Diep probleem
• 🌐 Deursigtigheid in KI-besluite: hoekom dit saak maak
• 💡 Verduidelikbare KI: Maniere uit ondeursigtigheid
• 📊 Benaderings om KI verklaarbaarheid te verbeter
• 🛠️ Surrogaatmodelle: 'n stap na verklaarbare KI
• 🗺️ Hittekaarte: Visualisering van KI-besluite
• 📉 Belangrike toepassingsareas van verklaarbare KI
• 📜 EU-regulasie: Regulasies vir hoërisiko-KI
• 🌍 Sosiale aanvaarding deur deursigtige KI
• 🤝 Toekoms van KI verklaarbaarheid: Mens-masjien samewerking

#️⃣ Hashtags: #Kunsmatige Intelligensie #VerklaarbareAI #Deursigtigheid #Regulasie #Society

'n Poging om KI te verduidelik: Hoe werk kunsmatige intelligensie en hoe word dit opgelei? – Beeld: Xpert.Digital

Hoe kunsmatige intelligensie (KI) werk, kan in verskeie duidelik gedefinieerde stappe verdeel word. Elkeen van hierdie stappe is van kritieke belang vir die eindresultaat wat KI lewer. Die proses begin met data-invoer en eindig met modelvoorspelling en moontlike terugvoer of verdere opleidingsrondtes. Hierdie fases beskryf die proses waardeur byna alle KI-modelle gaan, ongeag of dit eenvoudige stelle reëls of hoogs komplekse neurale netwerke is.

Meer daaroor hier:

• Van data-invoer tot modelvoorspelling: Die KI-proses

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus