Mesterséges intelligencia: A mesterséges intelligencia fekete dobozának érthetővé, érthetővé és magyarázhatóvá tétele az Explainable AI-vel (XAI), hőtérképekkel, helyettesítő modellekkel vagy más megoldásokkal

🕳️🧩 Black-Box AI: (még mindig) az átláthatóság hiánya a modern technológiában

A mesterséges intelligencia (AI) úgynevezett „fekete doboza” fontos és naprakész probléma. Ez a nem átláthatóság jelentős problémákat okozhat, különösen olyan kritikus területeken, mint az üzleti, a politika vagy az orvostudomány. Az orvosnak vagy orvosnak, aki az AI rendszerre támaszkodik a diagnózis és a terápiás ajánlás során, bíznia kell a meghozott döntésekben. Ha azonban az AI döntése nem elég átlátható, akkor bizonytalanság és esetleg a bizalom hiánya merül fel -, és hogy olyan helyzetekben, amelyekben az emberi élet kockázatot jelenthet.

Az átláthatóság kihívása 🔍

Az AI teljes elfogadásának és integritásának biztosítása érdekében néhány akadályt le kell küzdeni. Az AI döntési folyamatait érthetőnek és érthetővé kell tenni az emberek számára. Jelenleg számos AI rendszer, különösen a gépi tanulást és az ideghálózatokat használja, összetett matematikai modelleken alapul, amelyeket a laikusok számára nehéz megérteni, de gyakran a szakértők számára is. Ez azt jelenti, hogy az AI döntéseit egyfajta „fekete doboznak” tekinti-láthatja az eredményt, de nem érti pontosan, hogyan jött létre.

Ezért az AI rendszerek magyarázatának igénye egyre fontosabbá válik. Ez azt jelenti, hogy az AI modelleknek nemcsak pontos előrejelzéseket vagy ajánlásokat kell benyújtaniuk, hanem úgy kell megtervezniük, hogy oly módon tegyék meg, hogy az alapul szolgáló döntéshozatali folyamatot olyan módon tegyék közzé, amely érthető az emberek számára. Ezt gyakran „magyarázható AI” -nek (XAI) nevezik. A kihívás itt az, hogy a legerősebb modellek, például a mély neurális hálózatok, természetesen nehéz értelmezni. Ennek ellenére már számos megközelítés létezik az AI magyarázatának javítására.

A megmagyarázhatóság megközelítései 🛠️

Az egyik ilyen megközelítés a csere modellek használata kb. Ezek a modellek megpróbálják elbűvölni egy komplex AI rendszer működését egy egyszerűbb modell segítségével, amelyet könnyebben lehet megérteni. Például egy komplex neuronális hálózat magyarázható egy döntéshozatali fa modelljével, amely kevésbé pontos, de jobban érthető. Az ilyen módszerek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy legalább durva képet kapjanak arról, hogy az AI hogyan hozott egy bizonyos döntést.

Ezenkívül egyre növekvő erőfeszítések vannak a vizuális magyarázatok megvalósítására, például az úgynevezett „hőtérképek” révén, amelyek megmutatják, hogy mely bemeneti adatok különösen nagy hatással voltak az AI döntésére. Az ilyen típusú megjelenítés különösen fontos a képfeldolgozásban, mivel egyértelmű magyarázatot ad, amelyre az AI különösen megfigyelte a képterületeket a döntés meghozatala érdekében. Az ilyen megközelítések hozzájárulnak az AI rendszerek megbízhatóságának és átláthatóságának növeléséhez.

Fontos alkalmazási területek 📄

Az AI magyarázhatósága nemcsak az egyes iparágak, hanem a szabályozó hatóságok számára is nagy jelentőséggel bír. A vállalatok nemcsak hatékonyan, hanem törvényesen és etikusan is működnek AI-rendszereiktől. Ez megköveteli a döntések teljes dokumentálását, különösen az olyan érzékeny területeken, mint a pénzügy vagy az egészségügy. Az olyan szabályozó hatóságok, mint az Európai Unió, már megkezdték a mesterséges intelligencia használatára vonatkozó szigorú szabályozások kidolgozását, különösen a biztonság szempontjából kritikus alkalmazásokban.

Ilyen szabályozási erőfeszítésekre példa a 2021 áprilisában bemutatott EU AI-rendelet. Ennek célja az AI-rendszerek használatának szabályozása, különösen a magas kockázatú területeken. Az AI-t használó vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy rendszereik nyomon követhetők, biztonságosak és megkülönböztetéstől mentesek legyenek. A megmagyarázhatóság különösen ebben az összefüggésben döntő szerepet játszik. Csak akkor lehet korai szakaszban azonosítani és kijavítani a lehetséges diszkriminációt vagy hibákat, ha egy MI-döntés átláthatóan érthető.

Elfogadás a társadalomban 🌍

Az átláthatóság kulcsfontosságú tényező a mesterséges intelligencia-rendszerek széles körű társadalmi elfogadottságában is. Az elfogadottság növelése érdekében növelni kell az emberek e technológiákba vetett bizalmát. Ez nemcsak a szakemberekre vonatkozik, hanem a nagyközönségre is, akik gyakran szkeptikusak az új technológiákkal szemben. Azok az incidensek, amelyek során az AI-rendszerek diszkriminatív vagy hibás döntéseket hoztak, sok ember bizalmát megrendítették. Jól ismert példa erre az algoritmusok, amelyeket torz adatkészletekre tanítottak, és ezt követően szisztematikus torzításokat reprodukáltak.

A tudomány kimutatta, hogy ha az emberek megértik a döntéshozatali folyamatot, akkor hajlandóbbak elfogadni egy döntést, még akkor is, ha az negatív számukra. Ez vonatkozik az AI-rendszerekre is. Ha elmagyarázzák és érthetővé teszik az AI funkcióit, az emberek nagyobb valószínűséggel bíznak benne és elfogadják azt. Az átláthatóság hiánya azonban szakadékot teremt az AI-rendszereket fejlesztők és a döntéseik által érintettek között.

Az AI magyarázhatóság jövője 🚀

Az elkövetkező években tovább fog növekedni az AI-rendszerek átláthatóbbá és érthetőbbé tételének szükségessége. Ahogy a mesterséges intelligencia az élet egyre több területére terjed, elengedhetetlenné válik, hogy a vállalatok és a kormányok meg tudják magyarázni az AI-rendszereik által hozott döntéseket. Ez nem csak elfogadás kérdése, hanem jogi és etikai felelősségvállalás is.

Egy másik ígéretes megközelítés az emberek és a gépek kombinációja. Ahelyett, hogy teljes mértékben a mesterséges intelligenciára hagyatkozna, egy hibrid rendszer, amelyben a humán szakértők szorosan együttműködnek az AI-algoritmusokkal, javíthatja az átláthatóságot és a magyarázhatóságot. Egy ilyen rendszerben az emberek ellenőrizhetik az MI döntéseit, és szükség esetén beavatkozhatnak, ha kétségek merülnek fel a döntés helyességével kapcsolatban.

Az AI „fekete doboz” problémáját meg kell küzdeni ⚙️

Az AI magyarázhatósága továbbra is az egyik legnagyobb kihívás a mesterséges intelligencia területén. Az úgynevezett „fekete doboz” problémát meg kell küzdeni az AI rendszerek bizalmának, elfogadásának és integritásának biztosítása érdekében minden területen, az üzleti életben az orvostudományig. A vállalatok és a hatóságok azzal a feladattal szembesülnek, hogy nemcsak hatalmas, hanem átlátható AI megoldásokat is fejlesztenek. A teljes társadalmi elfogadás csak érthető és érthető döntéshozatali folyamatok révén érhető el. Végül az AI döntés meghozatalának magyarázatának képessége dönti a technológia sikeréről vagy kudarcáról.

📣 Hasonló témák

• 🤖 A mesterséges intelligencia „fekete doboza”: Mély probléma
• 🌐 Átláthatóság a mesterséges intelligencia döntéseiben: miért számít?
• 💡 Megmagyarázható mesterséges intelligencia: utak az átlátszatlanságból
• 📊 Megközelítések az AI magyarázhatóságának javítására
• 🛠️ Helyettesítő modellek: Egy lépés a megmagyarázható mesterséges intelligencia felé
• 🗺️ Hőtérképek: Az AI-döntések megjelenítése
• 📉 A megmagyarázható AI fontos alkalmazási területei
• 📜 EU rendelet: A magas kockázatú mesterséges intelligencia szabályozása
• 🌍 Társadalmi elfogadás az átlátszó AI-n keresztül
• 🤝 A mesterséges intelligencia megmagyarázhatóságának jövője: Ember-gép együttműködés

#️⃣ Hashtagek: #Mesterséges Intelligencia #Megmagyarázható AI #Átláthatóság #Szabályozás #Társadalom

Kísérlet az AI magyarázatára: Hogyan működik a mesterséges intelligencia és hogyan képezik? – Kép: Xpert.Digital

A mesterséges intelligencia (AI) működése több egyértelműen meghatározott lépésre osztható. Ezen lépések mindegyike kritikus fontosságú a mesterséges intelligencia végeredménye szempontjából. A folyamat az adatbevitellel kezdődik, és a modell előrejelzésével és az esetleges visszacsatolással vagy továbbképzési körökkel zárul. Ezek a fázisok azt a folyamatot írják le, amelyen szinte minden AI-modell keresztülmegy, függetlenül attól, hogy egyszerű szabálykészletekről vagy rendkívül összetett neurális hálózatokról van szó.

Bővebben itt:

• Az adatbeviteltől a modell előrejelzéséig: Az AI-folyamat

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus