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) je důležitým a aktuálním problémem. Tato netransparentnost může způsobit významné problémy, zejména v kritických oblastech, jako je podnikání, politika nebo medicína. Lékař nebo lékař, který se spoléhá na systém AI během doporučení pro diagnostiku a terapie, musí mít důvěru v učiněná rozhodnutí. Pokud však rozhodnutí AI není dostatečně transparentní, vzniká nejistota a možná nedostatek důvěry - a to v situacích, kdy by mohl být v sázce lidský život.

Výzva transparentnosti 🔍

Aby bylo zajištěno plné přijetí a integritu AI, musí být některé překážky překonány. Procesy rozhodnutí o AI musí být pro lidi pochopitelné a srozumitelné. V současné době je mnoho AI systémů, zejména ty, které používají strojové učení a neuronové sítě, založeno na složitých matematických modelech, které je pro laika obtížné porozumět, ale často také pro odborníky. To znamená, že rozhodnutí AI považujete za druh „černé skříňky“-výsledek můžete vidět, ale nechápejte přesně, jak k tomu došlo.

Poptávka po vysvětlení systémů AI je proto stále důležitější. To znamená, že modely AI musí nejen poskytovat přesné předpovědi nebo doporučení, ale měly by být také navrženy takovým způsobem, aby prozradily základní rozhodovací proces způsobem, který je pro lidi pochopitelný. Toto je často označováno jako „vysvětlitelná AI“ (XAI). Výzvou je, že mnoho z nejsilnějších modelů, jako jsou hluboké neuronové sítě, je přirozeně obtížné interpretovat. Přesto však již existuje mnoho přístupů ke zlepšení vysvětlitelnosti AI.

Přístupy k vysvětlitelnosti 🛠️

Jedním z těchto přístupů je použití „náhradních modelů“ „náhradních modelů“. Tyto modely se snaží zaujmout fungování komplexního systému AI jednodušším modelem, který je snadněji pochopitelný. Například složitá neuronální síť by mohla být vysvětlena modelem rozhodování, který je méně přesný, ale lépe pochopitelný. Takové metody umožňují uživatelům získat alespoň hrubou představu o tom, jak AI učinila určité rozhodnutí.

Kromě toho se zvyšuje úsilí o poskytování vizuálních vysvětlení, například prostřednictvím „tepelných map“, které ukazují, která vstupní data mají obzvláště velký vliv na rozhodnutí AI. Tento typ vizualizace je zvláště důležitý při zpracování obrazu, protože poskytuje jasné vysvětlení, pro které oblasti obrazu byly AI zvláště pozorovány, aby se rozhodlo. Takové přístupy přispívají ke zvýšení důvěryhodnosti a transparentnosti systémů AI.

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 „Black Box“ AI musí být překonán ⚙

Vysvětlitelnost AI zůstává jednou z největších výzev v oblasti umělé inteligence. Problém s tzv. „Black Box“ musí být překonán, aby se zajistil důvěru, přijetí a integritu systémů AI ve všech oblastech, od podnikání po medicínu. Společnosti a úřady čelí úkolu nejen rozvíjet mocná, ale také průhledná řešení AI. Úplného sociálního přijetí lze dosáhnout pouze pomocí srozumitelných a srozumitelných procesů. Schopnost vysvětlit rozhodnutí AI nakonec rozhodne o úspěchu nebo neúspěchu 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

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

 

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