الذكاء الاصطناعي: جعل الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي مفهومًا ومفهومًا وقابل للتفسير باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) أو الخرائط الحرارية أو النماذج البديلة أو الحلول الأخرى - الصورة: Xpert.Digital
🧠🕵️♂️ لغز الذكاء الاصطناعي: تحدي الصندوق الأسود
🕳️🧩 الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي: (لا يزال) يفتقر إلى الشفافية في التكنولوجيا الحديثة
إن ما يسمى "الصندوق الأسود" بالذكاء الاصطناعي (AI) يمثل مشكلة مهمة ومحدثة. يمكن أن يسبب هذا الاضطراب عدم الانفصال مشاكل كبيرة ، وخاصة في المجالات الحرجة مثل الأعمال أو السياسة أو الطب. يجب أن يكون لدى الطبيب أو الطبيب الذي يعتمد على نظام الذكاء الاصطناعي أثناء التوصية التشخيصية والعلاج الثقة في القرارات المتخذة. ومع ذلك ، إذا لم يكن اتخاذ القرار من الذكاء الاصطناعى شفافًا بما فيه الكفاية ، فإن عدم اليقين وربما نقص الثقة ينشأ - وهذا في المواقف التي يمكن أن تكون فيها الحياة البشرية على المحك.
تحدي الشفافية 🔍
من أجل ضمان القبول الكامل ونزاهة الذكاء الاصطناعى ، يجب التغلب على بعض العقبات. يجب أن تكون عمليات اتخاذ القرار من الذكاء الاصطناعى مفهومة ومفهومة للناس. في الوقت الحالي ، تستند العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعى ، وخاصة تلك التي تستخدم التعلم الآلي والشبكات العصبية ، إلى نماذج رياضية معقدة يصعب فهمها بالنسبة للشخص العادي ، ولكن في كثير من الأحيان للخبراء. هذا يعني أنك تفكر في أن قرارات الذكاء الاصطناعى هي نوع من "الصندوق الأسود"-يمكنك رؤية النتيجة ، لكن لا تفهم بالضبط كيف حدث ذلك.
وبالتالي فإن الطلب على توضيح أنظمة الذكاء الاصطناعى أصبح مهمًا بشكل متزايد. هذا يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعى لا تضطر فقط إلى تقديم تنبؤات أو توصيات دقيقة ، ولكن ينبغي أيضًا تصميمها بطريقة تكشف عن عملية صنع القرار الأساسية بطريقة يمكن فهمها للبشر. يشار إلى هذا غالبًا باسم "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير" (xai). التحدي هنا هو أن العديد من النماذج الأقوى ، مثل الشبكات العصبية العميقة ، يصعب تفسيرها بشكل طبيعي. ومع ذلك ، هناك بالفعل العديد من الأساليب لتحسين توضيح الذكاء الاصطناعي.
مناهج الشرح 🛠️
أحد هذه الأساليب هو استخدام نماذج الاستبدال أو "نماذج بديلة". تحاول هذه النماذج أن تؤسر أداء نظام AI المعقد من خلال نموذج أبسط يسهل فهمه. على سبيل المثال ، يمكن تفسير شبكة عصبية معقدة من خلال نموذج شجرة صنع القرار ، وهو أقل دقة ولكنه أفضل. تمكن هذه الأساليب المستخدمين من الحصول على فكرة تقريبية على الأقل عن كيفية اتخاذ الذكاء الاصطناعى قرارًا معينًا.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك جهود متزايدة لتقديم تفسيرات بصرية ، على سبيل المثال من خلال "خرائط الحرارة" التي تُظهر ، والتي تُظهر بيانات الإدخال التي كان لها تأثير كبير بشكل خاص على قرار الذكاء الاصطناعي. هذا النوع من التصور مهم بشكل خاص في معالجة الصور ، لأنه يوفر تفسيرًا واضحًا لوحظت مناطق الصور بشكل خاص من قبل الذكاء الاصطناعى من أجل اتخاذ قرار. مثل هذه الأساليب تسهم في زيادة الجدارة بالثقة والشفافية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
مجالات التطبيق الهامة 📄
إن قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي ذات أهمية كبيرة ليس فقط للصناعات الفردية، ولكن أيضًا للسلطات التنظيمية. تعتمد الشركات على أنظمتها للذكاء الاصطناعي لا تعمل بكفاءة فحسب، بل تعمل أيضًا بشكل قانوني وأخلاقي. وهذا يتطلب توثيقًا كاملاً للقرارات، خاصة في المجالات الحساسة مثل التمويل أو الرعاية الصحية. وقد بدأت الجهات التنظيمية مثل الاتحاد الأوروبي بالفعل في وضع لوائح تنظيمية صارمة بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة عند استخدامه في التطبيقات بالغة الأهمية للسلامة.
ومن الأمثلة على هذه الجهود التنظيمية لائحة الاتحاد الأوروبي بشأن الذكاء الاصطناعي المقدمة في أبريل 2021. ويهدف ذلك إلى تنظيم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في المناطق عالية المخاطر. يجب على الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التأكد من أن أنظمتها قابلة للتتبع وآمنة وخالية من التمييز. وفي هذا السياق، تلعب القابلية للتفسير دورًا حاسمًا. ولن يتسنى تحديد التمييز أو الأخطاء المحتملة وتصحيحها في مرحلة مبكرة إلا إذا أمكن فهم قرار الذكاء الاصطناعي بشفافية.
القبول في المجتمع 🌍
تعد الشفافية أيضًا عاملاً رئيسياً للقبول الواسع لأنظمة الذكاء الاصطناعي في المجتمع. ولزيادة القبول، لا بد من زيادة ثقة الناس في هذه التكنولوجيات. ولا ينطبق هذا على المحترفين فحسب، بل ينطبق أيضًا على عامة الناس، الذين غالبًا ما يكونون متشككين بشأن التقنيات الجديدة. لقد أدت الحوادث التي اتخذت فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات تمييزية أو خاطئة إلى زعزعة ثقة الكثير من الناس. ومن الأمثلة المعروفة على ذلك الخوارزميات التي تم تدريبها على مجموعات بيانات مشوهة ثم أعادت إنتاج التحيزات المنهجية لاحقًا.
لقد أثبت العلم أنه عندما يفهم الناس عملية صنع القرار، فإنهم يكونون أكثر استعدادًا لقبول القرار، حتى لو كان سلبيًا بالنسبة لهم. وهذا ينطبق أيضًا على أنظمة الذكاء الاصطناعي. عندما يتم شرح وظائف الذكاء الاصطناعي وجعلها مفهومة، فمن المرجح أن يثق بها الناس ويقبلونها. ومع ذلك، فإن الافتقار إلى الشفافية يخلق فجوة بين أولئك الذين يطورون أنظمة الذكاء الاصطناعي وأولئك الذين يتأثرون بقراراتهم.
مستقبل شرح الذكاء الاصطناعي 🚀
سوف تستمر الحاجة إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للفهم في التزايد في السنوات القادمة. مع استمرار انتشار الذكاء الاصطناعي في المزيد والمزيد من مجالات الحياة، سيصبح من الضروري أن تكون الشركات والحكومات قادرة على شرح القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وهذه ليست مسألة قبول فحسب، بل هي أيضا مسؤولية قانونية وأخلاقية.
هناك نهج واعد آخر وهو الجمع بين البشر والآلات. فبدلاً من الاعتماد بشكل كامل على الذكاء الاصطناعي، يمكن لنظام هجين يعمل فيه الخبراء البشريون بشكل وثيق مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أن يعمل على تحسين الشفافية وقابلية التفسير. في مثل هذا النظام، يمكن للبشر التحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي، وإذا لزم الأمر، التدخل إذا كانت هناك شكوك حول صحة القرار.
يجب التغلب على مشكلة "الصندوق الأسود" من الذكاء الاصطناعي ⚙
لا يزال توضيح الذكاء الاصطناعي أحد أكبر التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي. يجب التغلب على ما يسمى بمشكلة "الصندوق الأسود" لضمان الثقة وقبول ونزاهة أنظمة الذكاء الاصطناعى في جميع المجالات ، من الأعمال إلى الطب. تواجه الشركات والسلطات مهمة تطوير حلول الذكاء الاصطناعى القوية ولكن الشفافة أيضًا. لا يمكن تحقيق القبول الاجتماعي الكامل إلا من خلال عمليات صنع القرار المفهومة والمفهومة. في نهاية المطاف ، ستقرر القدرة على شرح القرار -اتخاذ القرار من الذكاء الاصطناعي نجاح أو فشل هذه التكنولوجيا.
📣 مواضيع مشابهة
- 🤖 "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي: مشكلة عميقة
- 🌐 الشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي: سبب أهميتها
- 💡 الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: طرق الخروج من العتامة
- 📊 طرق تحسين إمكانية شرح الذكاء الاصطناعي
- 🛠️ النماذج البديلة: خطوة نحو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
- 🗺️ الخرائط الحرارية: تصور قرارات الذكاء الاصطناعي
- 📉 مجالات تطبيقية مهمة للذكاء الاصطناعي القابل للشرح
- 📜 لائحة الاتحاد الأوروبي: لوائح الذكاء الاصطناعي عالي المخاطر
- 🌍 القبول الاجتماعي من خلال الذكاء الاصطناعي الشفاف
- 🤝 مستقبل شرح الذكاء الاصطناعي: التعاون بين الإنسان والآلة
#️⃣ الوسوم: #الذكاء الاصطناعي #الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير #الشفافية #التنظيم #المجتمع
🧠📚 محاولة لشرح الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي ويعمل - كيف يتم تدريبه؟
محاولة لشرح الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي وكيف يتم تدريبه؟ – الصورة: إكسبيرت ديجيتال
يمكن تقسيم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي (AI) إلى عدة خطوات محددة بوضوح. تعد كل خطوة من هذه الخطوات أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النتيجة النهائية التي يحققها الذكاء الاصطناعي. تبدأ العملية بإدخال البيانات وتنتهي بالتنبؤ بالنموذج والتعليقات المحتملة أو جولات التدريب الإضافية. تصف هذه المراحل العملية التي تمر بها جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبًا، بغض النظر عما إذا كانت عبارة عن مجموعات بسيطة من القواعد أو شبكات عصبية شديدة التعقيد.
المزيد عنها هنا:
نحن هنا من أجلك - المشورة - التخطيط - التنفيذ - إدارة المشاريع
☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ
☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة
☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها
☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B
☑️ رائدة في تطوير الأعمال
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
اكتب لي
Xpert.Digital - كونراد ولفنشتاين
تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.
من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.
تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.
يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
أبق على اتصال
