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

Konrad Wolfenstein

לפני שנה

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

🧠🕵️‍♂️ חידת הבינה המלאכותית: אתגר הקופסה השחורה

🕳️🧩 בינה מלאכותית בקופסה שחורה: (עדיין) חוסר שקיפות בטכנולוגיה מודרנית

מה שמכונה "הקופסה השחורה" של בינה מלאכותית (AI) מייצגת בעיה משמעותית ודחופה. אפילו מומחים מתמודדים לעתים קרובות עם האתגר של חוסר היכולת להבין באופן מלא כיצד מערכות בינה מלאכותית מגיעות להחלטותיהן. חוסר שקיפות זה יכול לגרום לבעיות ניכרות, במיוחד בתחומים קריטיים כמו כלכלה, פוליטיקה ורפואה. רופא או רופא המסתמך על מערכת בינה מלאכותית לצורך אבחון והמלצות טיפול חייב להיות בטוח בהחלטות המתקבלות. עם זאת, אם תהליך קבלת ההחלטות של בינה מלאכותית אינו שקוף מספיק, נוצרת אי ודאות, מה שעלול להוביל לחוסר אמון - וזאת במצבים שבהם חיי אדם עלולים להיות בסכנה.

אתגר השקיפות 🔍

כדי להבטיח קבלה מלאה ושלמות של בינה מלאכותית, יש להתגבר על מספר משוכות. תהליכי קבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית חייבים להיות מובנים ושקופים לבני אדם. כיום, מערכות בינה מלאכותית רבות, במיוחד אלו המשתמשות בלמידת מכונה ורשתות עצביות, מבוססות על מודלים מתמטיים מורכבים שקשה להבנה עבור אנשים מן השורה, ולעתים קרובות אפילו עבור מומחים. זה מוביל לכך שהחלטות בתחום הבינה המלאכותית נתפסות כמעין "קופסה שחורה" - רואים את התוצאה, אבל לא מבינים לגמרי איך היא נוצרה.

לכן, הדרישה להסבר במערכות בינה מלאכותית צוברת חשיבות גוברת. משמעות הדבר היא שמודלים של בינה מלאכותית חייבים לא רק לספק תחזיות או המלצות מדויקות, אלא גם להיות מתוכננים לחשוף את תהליך קבלת ההחלטות הבסיסי באופן שיהיה מובן לבני אדם. לעתים קרובות מכונה זה "בינה מלאכותית ניתנת להסבר" (XAI). האתגר כאן הוא שרבים מהמודלים החזקים ביותר, כמו רשתות עצביות עמוקות, קשים מטבעם לפירוש. אף על פי כן, קיימות כבר גישות רבות לשיפור ההסבר של בינה מלאכותית.

גישות להסבר 🛠️

גישה אחת כזו היא השימוש במודלים חלופיים. מודלים אלה מנסים לקרב את הפונקציונליות של מערכת בינה מלאכותית מורכבת באמצעות מודל פשוט וקל יותר להבנה. לדוגמה, רשת נוירונים מורכבת יכולה להיות מוסברת על ידי מודל עץ החלטות, אשר, למרות שהוא פחות מדויק, קל יותר להבנה. שיטות כאלה מאפשרות למשתמשים לקבל הבנה גסה לפחות של האופן שבו הבינה המלאכותית הגיעה להחלטה מסוימת.

יתר על כן, ישנם מאמצים גוברים לספק הסברים חזותיים, כגון מה שנקרא "מפות חום", הממחישות אילו נתוני קלט השפיעו במיוחד על החלטת הבינה המלאכותית. סוג זה של ויזואליזציה חשוב במיוחד בעיבוד תמונה, מכיוון שהוא מספק הסבר ברור לאילו אזורי תמונה הבינה המלאכותית הקדישה תשומת לב מיוחדת על מנת להגיע להחלטה. גישות כאלה תורמות להגברת האמינות והשקיפות של מערכות בינה מלאכותית.

תחומי יישום מרכזיים 📄

ליכולת ההסבר של בינה מלאכותית יש רלוונטיות רבה לא רק לתעשיות בודדות אלא גם לרשויות הרגולציה. חברות תלויות במערכות הבינה המלאכותית שלהן הפועלות לא רק ביעילות אלא גם באופן תקין מבחינה משפטית ואתית. זה דורש תיעוד מקיף של החלטות, במיוחד בתחומים רגישים כמו פיננסים ובריאות. גופים רגולטוריים כמו האיחוד האירופי כבר החלו לפתח תקנות מחמירות לשימוש בבינה מלאכותית, במיוחד כאשר היא משמשת ביישומים קריטיים לבטיחות.

דוגמה אחת למאמצים רגולטוריים כאלה היא תקנת הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, שהוצגה באפריל 2021. תקנה זו נועדה להסדיר את השימוש במערכות בינה מלאכותית, במיוחד באזורים בסיכון גבוה. חברות המשתמשות בבינה מלאכותית חייבות להבטיח שהמערכות שלהן ניתנות להסבר, מאובטחות וחופשיות מאפליה. הסבר ממלא תפקיד מכריע בהקשר זה. רק כאשר ניתן לעקוב אחר החלטה הקשורה לבינה מלאכותית בצורה שקופה, ניתן לזהות ולתקן אפליה או שגיאות פוטנציאליות בשלב מוקדם.

קבלה בחברה 🌍

שקיפות היא גם גורם מפתח לקבלה נרחבת של מערכות בינה מלאכותית בחברה. כדי להגביר את הקבלה, יש לחזק את אמון הציבור בטכנולוגיות אלו. זה חל לא רק על מומחים אלא גם על הציבור הרחב, שלעתים קרובות סקפטי כלפי טכנולוגיות חדשות. אירועים שבהם מערכות בינה מלאכותית קיבלו החלטות מפלות או שגויות ערערו את אמונם של אנשים רבים. דוגמה ידועה לכך היא אלגוריתמים שאומנו על מערכי נתונים מוטים אשר לאחר מכן שוחזרו דעות קדומות שיטתיות.

המדע הראה שאנשים מוכנים יותר לקבל החלטה, אפילו כזו שאינה לטובתם, אם הם מבינים את תהליך קבלת ההחלטות. זה חל גם על מערכות בינה מלאכותית. כאשר אופן הפעולה של בינה מלאכותית מוסבר והופך מובן, אנשים נוטים יותר לבטוח בה ולקבל אותה. עם זאת, חוסר שקיפות יוצר פער בין אלו המפתחים מערכות בינה מלאכותית לבין אלו המושפעים מהחלטותיהם.

עתיד ההסבר של בינה מלאכותית 🚀

הצורך להפוך מערכות בינה מלאכותית לשקופות ומובנות יותר ימשיך לגדול בשנים הקרובות. עם השכיחות הגוברת של בינה מלאכותית ביותר ויותר תחומי חיים, יהיה חיוני שחברות ורשויות ציבוריות יוכלו להסביר את ההחלטות שמתקבלות על ידי מערכות הבינה המלאכותית שלהן. זה לא רק עניין של קבלה ציבורית, אלא גם של אחריות משפטית ואתית.

גישה מבטיחה נוספת היא שילוב של בני אדם ומכונות. במקום להסתמך לחלוטין על בינה מלאכותית, מערכת היברידית שבה מומחים אנושיים עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולה לשפר את השקיפות וההסבר. במערכת כזו, בני אדם יוכלו לבחון את החלטות הבינה המלאכותית ולהתערב במידת הצורך כאשר יש ספקות לגבי נכונות ההחלטה.

יש להתגבר על בעיית ה"קופסה השחורה" של הבינה המלאכותית ⚙️

הסברה של בינה מלאכותית נותרה אחד האתגרים הגדולים ביותר בתחום הבינה המלאכותית. יש להתגבר על בעיית "הקופסה השחורה" כדי להבטיח אמון, קבלה ושלמות של מערכות בינה מלאכותית בכל התחומים, מעסקים ועד רפואה. חברות וסוכנויות ממשלתיות ניצבות בפני המשימה לפתח לא רק פתרונות בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים אלא גם שקופים. קבלה חברתית מלאה ניתנת להשגה רק באמצעות תהליכי קבלת החלטות מובנים וניתנים למעקב. בסופו של דבר, היכולת להסביר קבלת החלטות בתחום הבינה המלאכותית תקבע את הצלחתה או כישלונה של טכנולוגיה זו.

📣 נושאים דומים

🤖 "הקופסה השחורה" של הבינה המלאכותית: בעיה עמוקה
🌐 שקיפות בהחלטות בתחום הבינה המלאכותית: למה זה חשוב
💡 בינה מלאכותית מוסברת: דרכים לצאת מחוסר השקיפות
📊 גישות לשיפור הסבר באמצעות בינה מלאכותית
🛠️ מודלים פונדקאיים: צעד לקראת בינה מלאכותית מוסברת
🗺️ מפות חום: ויזואליזציה של החלטות בינה מלאכותית
📉 תחומי יישום מרכזיים של בינה מלאכותית מוסברת
📜 תקנה של האיחוד האירופי: תקנות לבינה מלאכותית בסיכון גבוה
🌍 קבלה חברתית באמצעות בינה מלאכותית שקופה
🤝 עתיד ההסבר של בינה מלאכותית: שיתוף פעולה בין אדם למכונה

#️⃣ האשטגים: #בינהמלאכותית #בינהמלאכותיתניתנתלהסברת #שקיפות #רגולציה #חברה

🧠📚 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: