Umělá inteligence: Udělat černou skříňku umělé inteligence srozumitelnou, srozumitelnou a vysvětlitelnou pomocí vysvětlitelné umělé inteligence (XAI), teplotních map, náhradních modelů nebo jiných řešení

🕳️🧩 Black-Box AI: (Stále) nedostatek transparentnosti v moderní technologii

Takzvaná „černá skříňka“ umělé inteligence (AI) představuje významný a aktuální problém I odborníci se často potýkají s problémem, že nejsou schopni plně porozumět tomu, jak systémy umělé inteligence dospívají ke svým rozhodnutím. Tento nedostatek transparentnosti může způsobit značné problémy, zejména v kritických oblastech, jako je ekonomika, politika nebo medicína. Lékař nebo lékař, který spoléhá na systém umělé inteligence při diagnostice a doporučování terapie, musí mít důvěru v přijatá rozhodnutí. Pokud však rozhodování AI není dostatečně transparentní, vzniká nejistota a potenciálně nedostatek důvěry – v situacích, kdy by mohlo jít o lidské životy.

Výzva transparentnosti 🔍

Aby bylo zajištěno plné přijetí a integrita AI, je třeba překonat řadu překážek. Rozhodovací procesy AI musí být navrženy tak, aby byly pro lidi srozumitelné a srozumitelné. V současnosti je mnoho systémů umělé inteligence, zejména těch, které využívají strojové učení a neuronové sítě, založeno na složitých matematických modelech, které jsou pro laika, ale často i pro odborníky těžko srozumitelné. To vede k tomu, že se na rozhodnutí AI díváte jako na jakousi „černou skříňku“ – vidíte výsledek, ale nechápete, jak přesně k němu došlo.

Požadavek na vysvětlitelnost systémů umělé inteligence je proto stále důležitější. To znamená, že modely umělé inteligence potřebují nejen poskytovat přesné předpovědi nebo doporučení, ale měly by být také navrženy tak, aby odhalily základní rozhodovací proces způsobem, kterému lidé porozumí. To je často označováno jako „Explainable AI“ (XAI). Problémem je, že mnoho z nejvýkonnějších modelů, jako jsou hluboké neuronové sítě, je ze své podstaty obtížné interpretovat. Nicméně již existuje mnoho přístupů ke zlepšení vysvětlitelnosti AI.

Přístupy k vysvětlitelnosti 🛠️

Jedním z těchto přístupů je použití náhradních modelů nebo tzv. „náhradních modelů“. Tyto modely se pokoušejí přiblížit, jak funguje složitý systém umělé inteligence, prostřednictvím jednoduššího modelu, který je snazší pochopit. Například složitou neuronovou síť lze vysvětlit pomocí modelu rozhodovacího stromu, který je méně přesný, ale srozumitelnější. Takové metody umožňují uživatelům získat alespoň hrubou představu o tom, jak AI dosáhla konkrétního rozhodnutí.

Kromě toho se zvyšuje úsilí poskytovat vizuální vysvětlení, například prostřednictvím takzvaných „teplotních map“, které ukazují, která vstupní data měla obzvláště velký vliv na rozhodování AI. Tento typ vizualizace je zvláště důležitý při zpracování obrazu, protože poskytuje jasné vysvětlení, kterým oblastem obrazu AI věnovala zvláštní pozornost, aby dospěla k rozhodnutí. Takové přístupy pomáhají zvýšit důvěryhodnost a transparentnost systémů umělé inteligence.

Důležité oblasti použití 📄

Vysvětlitelnost AI má velký význam nejen pro jednotlivá odvětví, ale také pro regulační orgány. Společnosti jsou závislé na tom, že jejich systémy AI fungují nejen efektivně, ale také legálně a eticky. To vyžaduje kompletní dokumentaci rozhodnutí, zejména v citlivých oblastech, jako jsou finance nebo zdravotnictví. Regulační orgány, jako je Evropská unie, již začaly vyvíjet přísné předpisy pro používání umělé inteligence, zejména při použití v aplikacích kritických z hlediska bezpečnosti.

Příkladem takového regulačního úsilí je nařízení EU o umělé inteligenci představené v dubnu 2021. To má za cíl regulovat používání systémů AI, zejména ve vysoce rizikových oblastech. Společnosti, které používají AI, musí zajistit, aby jejich systémy byly sledovatelné, bezpečné a bez diskriminace. Zejména v tomto kontextu hraje klíčovou roli vysvětlitelnost. Potenciální diskriminaci nebo chyby lze identifikovat a opravit v rané fázi pouze tehdy, pokud lze rozhodnutí AI transparentně pochopit.

Přijetí ve společnosti 🌍

Transparentnost je také klíčovým faktorem pro široké přijetí systémů umělé inteligence ve společnosti. Aby se zvýšila akceptace, musí se zvýšit důvěra lidí v tyto technologie. To platí nejen pro odborníky, ale i pro širokou veřejnost, která je k novým technologiím často skeptická. Incidenty, kdy systémy AI učinily diskriminační nebo chybná rozhodnutí, otřásly důvěrou mnoha lidí. Známým příkladem toho jsou algoritmy, které byly trénovány na zkreslených souborech dat a následně reprodukovaly systematické zkreslení.

Věda ukázala, že když lidé rozumějí rozhodovacímu procesu, jsou ochotnější přijmout rozhodnutí, i když je pro ně negativní. To platí i pro systémy AI. Když je funkce AI vysvětlena a srozumitelná, lidé jí s větší pravděpodobností důvěřují a přijímají ji. Nedostatek transparentnosti však vytváří propast mezi těmi, kdo vyvíjejí systémy umělé inteligence, a těmi, kterých se jejich rozhodnutí týkají.

Budoucnost vysvětlitelnosti AI 🚀

Potřeba učinit systémy umělé inteligence transparentnějšími a srozumitelnějšími bude v nadcházejících letech nadále narůstat. Jak se umělá inteligence rozšiřuje do stále více oblastí života, bude nezbytné, aby společnosti a vlády byly schopny vysvětlit rozhodnutí, která jejich systémy umělé inteligence přijímají. Není to jen otázka přijetí, ale také právní a etické odpovědnosti.

Dalším slibným přístupem je kombinace lidí a strojů. Namísto spoléhání se výhradně na AI by hybridní systém, ve kterém lidští odborníci úzce spolupracují s algoritmy AI, mohl zlepšit transparentnost a vysvětlitelnost. V takovém systému by lidé mohli kontrolovat rozhodnutí AI a v případě potřeby zasáhnout, pokud existují pochybnosti o správnosti rozhodnutí.

Problém „černé skříňky“ AI musí být překonán ⚙️

Vysvětlitelnost AI zůstává jednou z největších výzev v oblasti umělé inteligence. Problém takzvané „černé skříňky“ musí být překonán, aby byla zajištěna důvěra, akceptace a integrita systémů umělé inteligence ve všech oblastech, od obchodu po medicínu. Společnosti a úřady stojí před úkolem vyvinout nejen výkonná, ale také transparentní řešení AI. Plné společenské akceptace lze dosáhnout pouze srozumitelnými a srozumitelnými rozhodovacími procesy. Schopnost vysvětlit rozhodování AI nakonec určí úspěch nebo neúspěch této technologie.

📣 Podobná témata

• 🤖 „Černá skříňka“ umělé inteligence: Hluboký problém
• 🌐 Transparentnost v rozhodování AI: Proč na tom záleží
• 💡 Vysvětlitelná AI: Cesty z neprůhlednosti
• 📊 Přístupy ke zlepšení vysvětlitelnosti AI
• 🛠️ Náhradní modely: Krok k vysvětlitelné umělé inteligenci
• 🗺️ Heatmaps: Vizualizace rozhodnutí AI
• 📉 Důležité oblasti použití vysvětlitelné umělé inteligence
• 📜 Nařízení EU: Předpisy pro vysoce rizikovou AI
• 🌍 Společenské přijetí prostřednictvím transparentní AI
• 🤝 Budoucnost vysvětlitelnosti umělé inteligence: spolupráce člověka a stroje

#️⃣ Hashtagy: #Artificial Intelligence #ExplainableAI #Transparency #Regulation #Society

Pokus o vysvětlení AI: Jak umělá inteligence funguje a jak se trénuje? – Obrázek: Xpert.Digital

Jak umělá inteligence (AI) funguje, lze rozdělit do několika jasně definovaných kroků. Každý z těchto kroků je rozhodující pro konečný výsledek, který AI přináší. Proces začíná zadáním dat a končí predikcí modelu a případnou zpětnou vazbou nebo dalšími tréninkovými koly. Tyto fáze popisují proces, kterým procházejí téměř všechny modely umělé inteligence, bez ohledu na to, zda se jedná o jednoduché sady pravidel nebo vysoce složité neuronové sítě.

Více o tom zde:

• Od vstupu dat k predikci modelu: Proces AI

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus