Sztuczna inteligencja: uczynienie czarnej skrzynki sztucznej inteligencji zrozumiałą, zrozumiałą i dającą się wyjaśnić za pomocą wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), map cieplnych, modeli zastępczych lub innych rozwiązań

🕳️🧩 AI Black-Box: (Wciąż) brak przejrzystości w nowoczesnych technologiach

Tak zwana „czarna skrzynka” sztucznej inteligencji (AI) jest ważnym i aktualnym problemem. Ta brak przetrwania może powodować znaczące problemy, szczególnie w krytycznych obszarach, takich jak biznes, polityka lub medycyna. Lekarz lub lekarz, który polega na systemie AI podczas diagnozy i rekomendacji terapii, musi mieć zaufanie do podejmowanych decyzji. Jeśli jednak podejmowanie decyzji AI nie jest wystarczająco przejrzyste, niepewność i być może brak zaufania - i że w sytuacjach, w których zagrożone może być życie ludzkie.

Wyzwanie przejrzystości 🔍

Aby zapewnić pełną akceptację i integralność sztucznej inteligencji, należy pokonać niektóre przeszkody. Procesy podejmowania decyzji AI muszą być zrozumiałe i zrozumiałe dla ludzi. W tej chwili wiele systemów AI, zwłaszcza tych, które korzystają z uczenia maszynowego i sieci neuronowych, opiera się na złożonych modelach matematycznych, które są trudne do zrozumienia dla laika, ale często także dla ekspertów. Oznacza to, że uważasz, że decyzje AI są rodzajem „czarnej skrzynki”-możesz zobaczyć wynik, ale nie rozumiesz dokładnie, jak to się stało.

Zapotrzebowanie na wyjaśnienia systemów AI staje się zatem coraz ważniejsze. Oznacza to, że modele AI muszą nie tylko dostarczać precyzyjne prognozy lub rekomendacje, ale powinny być również zaprojektowane w taki sposób, aby ujawniają podstawowy proces decyzyjny w sposób zrozumiały dla ludzi. Jest to często określane jako „wyjaśniająca AI” (XAI). Wyzwanie polega na tym, że wiele najpotężniejszych modeli, takich jak głębokie sieci neuronowe, jest naturalnie trudne do interpretacji. Niemniej jednak istnieje już liczne podejścia do poprawy wyjaśnienia sztucznej inteligencji.

Podejścia do wyjaśnialności 🛠️

Jednym z tych podejść jest zastosowanie „modeli zastępczych”. Modele te starają się urzekać funkcjonowanie złożonego systemu AI przez prostszy model, który jest łatwiejszy do zrozumienia. Na przykład złożoną sieć neuronalną można wyjaśnić modelem drzewa decyzyjnego, co jest mniej precyzyjne, ale lepiej zrozumiałe. Takie metody umożliwiają użytkownikom uzyskanie przynajmniej przybliżonego wyobrażenia o tym, jak AI podjęła określoną decyzję.

Ponadto rosną wysiłki w celu dostarczenia wizualnych wyjaśnień, na przykład przez „mapy cieplne”, które pokazują, które dane wejściowe miały szczególnie duży wpływ na decyzję AI. Ten rodzaj wizualizacji jest szczególnie ważny w przetwarzaniu obrazu, ponieważ zapewnia jasne wyjaśnienie, dla których AI zaobserwowano obszary obrazu w celu podjęcia decyzji. Takie podejścia przyczyniają się do zwiększenia wiarygodności i przejrzystości systemów AI.

Ważne obszary zastosowań 📄

Wyjaśnialność sztucznej inteligencji ma ogromne znaczenie nie tylko dla poszczególnych branż, ale także dla organów regulacyjnych. Firmy są zależne od tego, czy ich systemy sztucznej inteligencji działają nie tylko wydajnie, ale także legalnie i etycznie. Wymaga to pełnego dokumentowania decyzji, zwłaszcza w obszarach wrażliwych, takich jak finanse czy opieka zdrowotna. Organy regulacyjne, takie jak Unia Europejska, zaczęły już opracowywać rygorystyczne przepisy dotyczące stosowania sztucznej inteligencji, szczególnie w zastosowaniach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa.

Przykładem takich działań regulacyjnych jest zaprezentowane w kwietniu 2021 r. rozporządzenie UE w sprawie sztucznej inteligencji. Ma to na celu uregulowanie wykorzystania systemów sztucznej inteligencji, szczególnie w obszarach wysokiego ryzyka. Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji muszą zadbać o to, aby ich systemy były identyfikowalne, bezpieczne i wolne od dyskryminacji. Szczególnie w tym kontekście wyjaśnialność odgrywa kluczową rolę. Potencjalną dyskryminację lub błędy można zidentyfikować i skorygować na wczesnym etapie jedynie wtedy, gdy decyzja AI może być przejrzyście zrozumiana.

Akceptacja w społeczeństwie 🌍

Przejrzystość jest również kluczowym czynnikiem szerokiej akceptacji systemów sztucznej inteligencji w społeczeństwie. Aby zwiększyć akceptację, należy zwiększyć zaufanie ludzi do tych technologii. Dotyczy to nie tylko profesjonalistów, ale także ogółu społeczeństwa, który często podchodzi sceptycznie do nowych technologii. Incydenty, w których systemy sztucznej inteligencji podejmowały dyskryminujące lub błędne decyzje, zachwiały zaufaniem wielu osób. Dobrze znanym tego przykładem są algorytmy, które trenowano na zniekształconych zbiorach danych, a następnie odtwarzano systematyczne błędy systematyczne.

Nauka wykazała, że ​​kiedy ludzie rozumieją proces podejmowania decyzji, są bardziej skłonni zaakceptować decyzję, nawet jeśli jest ona dla nich negatywna. Dotyczy to również systemów AI. Kiedy funkcjonalność sztucznej inteligencji zostanie wyjaśniona i zrozumiała, ludzie chętniej jej zaufają i zaakceptują. Brak przejrzystości powoduje jednak rozdźwięk między podmiotami opracowującymi systemy sztucznej inteligencji a podmiotami, na które wpływają ich decyzje.

Przyszłość wyjaśnialności sztucznej inteligencji 🚀

W nadchodzących latach potrzeba zwiększenia przejrzystości i zrozumiałości systemów sztucznej inteligencji będzie nadal rosła. W miarę jak sztuczna inteligencja rozprzestrzenia się w coraz większej liczbie dziedzin życia, istotne stanie się, aby firmy i rządy były w stanie wyjaśnić decyzje podejmowane przez ich systemy sztucznej inteligencji. Nie jest to tylko kwestia akceptacji, ale także odpowiedzialności prawnej i etycznej.

Innym obiecującym podejściem jest połączenie ludzi i maszyn. Zamiast całkowicie polegać na sztucznej inteligencji, system hybrydowy, w którym eksperci-ludzie ściśle współpracują z algorytmami sztucznej inteligencji, mógłby poprawić przejrzystość i wyjaśnialność. W takim systemie człowiek mógłby sprawdzać decyzje AI i w razie potrzeby interweniować, jeśli pojawią się wątpliwości co do prawidłowości decyzji.

Problem „czarnej skrzynki” należy pokonać ⚙️

Wyjaśnienie AI pozostaje jednym z największych wyzwań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Należy rozwiązać tak zwany problem „czarnej skrzynki”, aby zapewnić zaufanie, akceptację i integralność systemów AI we wszystkich obszarach, od biznesu po medycynę. Firmy i władze mają do czynienia z zadaniem nie tylko opracowania potężnych, ale także przejrzystych rozwiązań AI. Pełną akceptację społeczną można osiągnąć tylko poprzez zrozumiałe i zrozumiałe procesy podejmowania decyzji. Ostatecznie zdolność do wyjaśnienia decyzji -podejmowanie sztucznej inteligencji zdecyduje o sukcesie lub porażce tej technologii.

📣 Podobne tematy

• 🤖 „Czarna skrzynka” sztucznej inteligencji: głęboki problem
• 🌐 Przejrzystość w decyzjach AI: dlaczego to ma znaczenie
• 💡 Wyjaśnialna sztuczna inteligencja: sposoby na wyjście z nieprzezroczystości
• 📊 Podejścia mające na celu poprawę wyjaśnialności sztucznej inteligencji
• 🛠️ Modele zastępcze: krok w kierunku zrozumiałej sztucznej inteligencji
• 🗺️ Mapy ciepła: wizualizacja decyzji AI
• 📉 Ważne obszary zastosowań zrozumiałej sztucznej inteligencji
• 📜 Rozporządzenie UE: przepisy dotyczące sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka
• 🌍 Akceptacja społeczna dzięki przejrzystej sztucznej inteligencji
• 🤝 Wyjaśnialność przyszłości sztucznej inteligencji: współpraca człowiek-maszyna

#️⃣ Hashtagi: #SztucznaInteligencja #WyjaśnionaAI #Przejrzystość #Przepisy #Społeczeństwo

Próba wyjaśnienia AI: Jak działa sztuczna inteligencja i jak się ją szkoli? – Zdjęcie: Xpert.Digital

Sposób działania sztucznej inteligencji (AI) można podzielić na kilka jasno określonych etapów. Każdy z tych kroków ma kluczowe znaczenie dla wyniku końcowego zapewnianego przez sztuczną inteligencję. Proces rozpoczyna się od wprowadzenia danych, a kończy na przewidywaniu modelu i ewentualnych informacjach zwrotnych lub dalszych rundach szkoleniowych. Fazy ​​te opisują proces, przez który przechodzą prawie wszystkie modele sztucznej inteligencji, niezależnie od tego, czy są to proste zestawy reguł, czy bardzo złożone sieci neuronowe.

Więcej na ten temat tutaj:

• Od wprowadzania danych do przewidywania modelu: proces AI

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus