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 (AI) is 'n belangrike en bygewerkte probleem. Hierdie nie -deursigtigheid kan beduidende probleme veroorsaak, veral op kritieke gebiede soos sake, politiek of medisyne. 'N Dokter of dokter wat tydens die diagnose en terapie -aanbeveling op 'n AI -stelsel staatmaak, moet vertroue hê in die besluite wat geneem is. As die besluit van 'n AI egter nie voldoende deursigtig is nie, ontstaan ​​onsekerheid en moontlik 'n gebrek aan vertroue - en dat in situasies waarin die menslike lewe op die spel kan wees.

Die uitdaging van deursigtigheid 🔍

Om die volle aanvaarding en integriteit van die AI te verseker, moet sommige hindernisse oorkom word. Die besluitnemingsprosesse van die AI moet vir mense verstaanbaar en verstaanbaar gemaak word. Op die oomblik is baie AI -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 beteken dat u die besluite van die AI as 'n soort 'swart boks' beskou-u kan die resultaat sien, maar verstaan ​​nie presies hoe dit ontstaan ​​het nie.

Die vraag na verduidelikbaarheid van AI -stelsels word dus al hoe belangriker. Dit beteken dat AI-modelle nie net presiese voorspellings of aanbevelings hoef te lewer nie, maar ook so ontwerp moet word dat hulle die onderliggende besluitnemingsproses openbaar op 'n manier wat vir mense verstaanbaar is. Dit word dikwels “verklaarbare AI” (XAI) genoem. Die uitdaging hier is dat baie van die kragtigste modelle, soos diep neurale netwerke, natuurlik moeilik is om te interpreteer. Nietemin is daar reeds talle benaderings om die verduidelikbaarheid van AI te verbeter.

Benaderings tot verduidelikbaarheid 🛠️

Een van hierdie benaderings is die gebruik van vervangingsmodelle of so 'surrogaatmodelle'. Hierdie modelle probeer die werking van 'n komplekse AI -stelsel boei deur 'n eenvoudiger model wat makliker is om te verstaan. Byvoorbeeld, 'n komplekse neuronale netwerk kan verklaar word deur 'n besluitnemingsboommodel, wat minder presies is, maar beter verstaanbaar is. Sulke metodes stel gebruikers in staat om ten minste 'n rowwe idee te kry van hoe die AI 'n sekere besluit geneem het.

Daarbenewens is daar toenemende pogings om visuele verklarings te lewer, byvoorbeeld deur so 'n hitte -kaarte ', wat toon watter insetdata 'n besondere groot invloed op die besluit van die AI gehad het. Hierdie tipe visualisering is veral belangrik in beeldverwerking, aangesien dit 'n duidelike uiteensetting gee waarvoor beeldareas veral deur die AI waargeneem is om 'n besluit te neem. Sulke benaderings dra by tot die verhoging van die betroubaarheid en deursigtigheid van AI -stelsels.

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.

'Black Box' -probleem van die AI moet oorkom word ⚙️

Die verduidelikbaarheid van AI bly een van die grootste uitdagings op die gebied van kunsmatige intelligensie. Die sogenaamde “swartboks” -probleem moet oorkom word om vertroue, aanvaarding en integriteit van AI-stelsels op alle gebiede, van besigheid tot medisyne, te verseker. Maatskappye en owerhede word gekonfronteer met die taak om nie net kragtige maar ook deursigtige AI -oplossings te ontwikkel nie. Volledige sosiale aanvaarding kan slegs bereik word deur verstaanbare en verstaanbare besluitnemingsprosesse. Uiteindelik sal die vermoë om die besluit van AI te verklaar, oor die sukses of mislukking van hierdie tegnologie besluit.

📣 Soortgelyke onderwerpe

• 🤖 “Swartkas” 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

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

 

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