בינה מלאכותית: הקופסה השחורה של ה- AI עם AI (XAI) הניתן להסבר, מפות חום, מודלים פונדקאיות או פתרונות אחרים הופכים אותה למובנת, מובנת ומוסברת

קונרד וולפנשטיין

לפני 9 חודשים

בינה מלאכותית: הקופסה השחורה של ה- AI עם AI (XAI) הניתן להסבר, מפות חום, מודלים של פונדקאט או פתרונות אחרים מובנים, מובנים וניתנים להסבר: xpert.digital

🧠🕵️‍alובת הפאזל של ה- AI: האתגר של הקופסה השחורה

🕳️🧩 Black Box Ki: (Still) אי-תעודתיות בטכנולוגיה מודרנית

מה שמכונה "קופסה שחורה" של בינה מלאכותית (AI) הוא בעיה חשובה ומעודכנת. אפילו מומחים לעיתים קרובות מתמודדים עם האתגר של אי יכולת להבין היטב כיצד מערכות AI יכולות לקבל את החלטותיהם. אי -טרנספורמציה זו עלולה לגרום לבעיות משמעותיות, במיוחד בתחומים קריטיים כמו עסקים, פוליטיקה או רפואה. רופא או רופא הנשען על מערכת AI במהלך האבחנה והמלצת הטיפול חייבים להיות אמון בהחלטות שהתקבלו. עם זאת, אם ההחלטה - קבלת AI אינה שקופה מספיק, אי וודאות ואולי חוסר אמון מתעורר - וכי במצבים בהם חיי אדם יכולים להיות על כף המאזניים.

אתגר השקיפות 🔍

על מנת להבטיח את קבלתו המלאה ויושרה של ה- AI, יש להתגבר על כמה מכשולים. על תהליכי ההחלטה של קבלת ה- AI להיות מובנים ומובנים לאנשים. כרגע מערכות AI רבות, במיוחד אלה שמשתמשות בלמידה במכונה ורשתות עצביות, מבוססות על מודלים מתמטיים מורכבים שקשה להבין עבור הדיוט, אך לעיתים קרובות גם למומחים. המשמעות היא שאתה מחשיב את החלטות ה- AI כסוג של "קופסה שחורה"-אתה יכול לראות את התוצאה, אך אינך מבין בדיוק איך זה התרחש.

הדרישה להסבר של מערכות AI הופכת אפוא חשובה יותר ויותר. המשמעות היא שמודלים של AI לא רק צריכים לספק תחזיות או המלצות מדויקות, אלא יש לתכנן גם בצורה כזו שהם חושפים את תהליך קבלת ההחלטות הבסיסי באופן שמובן לבני אדם. לרוב מכונה זאת "AI הניתן להסבר" (XAI). האתגר כאן הוא שרבים מהדגמים החזקים ביותר, כמו רשתות עצביות עמוקות, קשים באופן טבעי לפרש. עם זאת, יש כבר גישות רבות לשיפור ההסבר של AI.

גישות להסביר 🛠️

אחת הגישות הללו היא השימוש במודלים חלופיים או "דגמי פונדקאיות" שנקראו כך. מודלים אלה מנסים לשבוי את תפקוד מערכת AI מורכבת על ידי מודל פשוט יותר שקל יותר להבין. לדוגמה, רשת עצבית מורכבת יכולה להיות מוסברת על ידי מודל עץ קבלת החלטות, שהוא פחות מדויק אך מובן טוב יותר. שיטות כאלה מאפשרות למשתמשים לקבל לפחות מושג גס כיצד ה- AI קיבל החלטה מסוימת.

בנוסף, ישנם מאמצים הולכים וגוברים לספק הסברים חזותיים, למשל באמצעות "מפות חום" שנקראו כה, המראים לאילו נתוני קלט הייתה השפעה גדולה במיוחד על החלטת ה- AI. הדמיה מסוג זה חשובה במיוחד בעיבוד תמונה, מכיוון שהיא מספקת הסבר ברור שאליו נצפו אזורי תמונה במיוחד על ידי ה- AI כדי לקבל החלטה. גישות כאלה תורמות להגדלת האמינות והשקיפות של מערכות AI.

תחומי יישום חשובים 📄

ההסבר של AI הוא בעל רלוונטיות רבה לא רק לתעשיות בודדות, אלא גם לרשויות רגולטוריות. חברות תלויות בעובדה שמערכות ה- AI שלהן לא רק עובדות ביעילות, אלא גם מבחינה חוקית ואתית. זה דורש תיעוד מלא של ההחלטות, במיוחד באזורים רגישים כמו התעשייה הפיננסית או בתחום הבריאות. רשויות רגולציה כמו האיחוד האירופי כבר החלו לפתח תקנות קפדניות לשימוש ב- AI, במיוחד אם הן משמשות ביישומים ביטחוניים -קריטיים.

דוגמה למאמצים רגולטוריים כאלה היא הסדרת האיחוד האירופי של האיחוד האירופי שהוצג באפריל 2021. זה נועד לווסת את השימוש במערכות AI, במיוחד באזורים בסיכון גבוה. חברות המשתמשות ב- AI חייבות להבטיח כי המערכות שלהן מובנות, בטוחות ונטולות אפליה. ההסבר ממלא תפקיד מכריע בהקשר זה. מכיוון שרק אם ניתן להבין את החלטת ה- AI באופן שקוף, ניתן להכיר בשגיאות פוטנציאליות או לתקן מוקדם.

קבלה בחברה 🌍

שקיפות היא גם גורם מפתח לקבלה רחבה של מערכות AI בחברה. על מנת להגביר את הקבלה, יש לחזק את אמון האנשים בטכנולוגיות אלה. זה חל לא רק על מומחים, אלא גם על הציבור הרחב, שלעתים קרובות ספקן לגבי טכנולוגיות חדשות. אירועים בהם מערכות AI קיבלו החלטות מפלות או לא נכונות, טלטלו את אמונם של אנשים רבים. דוגמה ידועה לכך הם אלגוריתמים שהוכשרו על רשומות נתונים מעוותות ובעקבות זאת שוחזרו דעות קדומות שיטתיות.

המדע הראה שאנשים מוכנים יותר לקבל החלטה, גם אם זה שלילי עבורם אם הם מבינים את תהליך ההחלטה -קבלת. זה תקף גם למערכות AI. אם הפונקציונליות של AI מוסברת ונמצאת מובנת, אנשים נוטים למדי לסמוך עליה ולקבל אותה. עם זאת, אם השקיפות חסרה, קיים פער בין אלה המפתחים מערכות AI לבין אלה שנפגעו מההחלטות שלהם.

העתיד של AI הסבר 🚀

הצורך להפוך את מערכות ה- AI לשקופות ומובנות יותר ימשיך לעלות בשנים הקרובות. עם ההתפשטות המתקדמת של AI ביותר ויותר תחומי חיים, זה הופך להיות חיוני כי חברות ורשויות יוכלו להסביר את החלטות מערכות ה- AI שלהן. זו לא רק שאלה של קבלה, אלא גם אחריות משפטית ואתית.

גישה מבטיחה נוספת היא השילוב של בני אדם ומכונות. במקום להסתמך לחלוטין על AI, מערכת היברידית בה מומחים אנושיים עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם אלגוריתמי AI יכולה לשפר את השקיפות וההסבר. במערכת כזו אנשים יכולים לבדוק את החלטות ה- AI ולהתערב במידת הצורך אם יש ספקות לגבי נכונות ההחלטה.

יש להתגבר על בעיית "קופסה שחורה" של ה- AI ⚙️

ההסבר של AI נותר אחד האתגרים הגדולים ביותר בתחום הבינה המלאכותית. יש להתגבר על בעיית "הקופסה השחורה" כביכול כדי להבטיח אמון, קבלה ויושרה של מערכות AI בכל התחומים, מעסקים לרפואה. חברות ורשויות מתמודדות עם המשימה של לא רק לפתח פתרונות AI חזקים אלא גם שקופים. ניתן להשיג קבלה חברתית מלאה רק באמצעות תהליכי החלטה מובנים ומובנים. בסופו של דבר, היכולת להסביר את ההחלטה -קבלת AI תחליט על ההצלחה או הכישלון של טכנולוגיה זו.

📣 נושאים דומים

🤖 "קופסה שחורה" של בינה מלאכותית: בעיה עמוקה
🌐 שקיפות בהחלטות AI: מדוע זה חשוב
💡 AI הניתן להסבר: נתיבים משקיפות
📊 גישות לשיפור הסבר AI
🛠️ דגמי פונדקאט: צעד אחד להסבר AI
🗺️ מפות חום: ויזואליזציה של החלטות ה- AI
📉 אזורים חשובים ביישום ה- AI הניתן להסבר
📜 תקנת האיחוד האירופי: תקנות ל- KI בסיכון גבוה
🌍 קבלה חברתית באמצעות AI שקוף
🤝 עתיד הסבר AI: שיתוף פעולה אנושי-מכונה

#טיס hashtags: #talentic talentic #explanatory bareki #betransport #ויסות #gesellschaft #geslschaft

🧠📚 ניסיון להסביר את ה- AI: כיצד פועל בינה מלאכותית ועבודה - כיצד היא מאומנת?

ניסיון להסביר את ה- AI: כיצד עובד בינה מלאכותית ואיך היא מאומנת? - תמונה: xpert.digital

ניתן לחלק את הפונקציונליות של הבינה המלאכותית (AI) למספר צעדים מוגדרים בבירור. כל אחד מהצעדים הללו הוא קריטי לתוצאה הסופית ש- AI מספק. התהליך מתחיל בעת כניסה לנתונים ומסתיים בתחזית המודל ובכל משוב או סבבי אימונים אחרים. שלבים אלה מתארים את התהליך שעובר כמעט על כל דגמי ה- AI, ללא קשר אם מדובר בתקנות פשוטות או רשתות עצביות מורכבות ביותר.

עוד על זה כאן: