Искусственный интеллект: сделать черный ящик ИИ понятным, понятным и объяснимым с помощью объяснимого ИИ (XAI), тепловых карт, суррогатных моделей или других решений.

🕳️🧩 ИИ «черного ящика»: (по-прежнему) отсутствие прозрачности в современных технологиях.

Так называемый «черный ящик» искусственного интеллекта (ИИ) является важной и современной проблемой. Эта непрозрачность может вызвать серьезные проблемы, особенно в таких критических областях, как бизнес, политика или медицина. Врач или врач, который полагается на систему ИИ во время диагностики и рекомендации по терапии, должен быть уверен в принятых решениях. Однако, если принятие решений ИИ не является достаточно прозрачным, возникает неопределенность и, возможно, отсутствие доверия - и что в ситуациях, в которых человеческая жизнь может быть поставлена ​​на карту.

Задача прозрачности 🔍

Чтобы обеспечить полное принятие и целостность ИИ, необходимо преодолеть некоторые препятствия. Процессы принятия решений ИИ должны быть понятны и понятны для людей. В настоящее время многие системы ИИ, особенно те, которые используют машинное обучение и нейронные сети, основаны на сложных математических моделях, которые трудно понять для мирян, но часто также для экспертов. Это означает, что вы считаете, что решения ИИ являются своего рода «черным ящиком»-вы можете увидеть результат, но не понимаете точно, как это произошло.

Следовательно, спрос на объяснение систем ИИ становится все более важным. Это означает, что модели ИИ не только должны предоставлять точные прогнозы или рекомендации, но также должны быть разработаны таким образом, чтобы они раскрывали основной процесс принятия решений таким образом, который понятен для людей. Это часто называют «объяснимым ИИ» (XAI). Задача здесь заключается в том, что многие из самых сильных моделей, таких как глубокие нейронные сети, естественно, трудно интерпретировать. Тем не менее, уже есть многочисленные подходы для улучшения объяснения ИИ.

Подходы к объяснимости 🛠️

Одним из этих подходов является использование заменяющих моделей или около того, надоедленных «суррогатных моделей». Эти модели пытаются уволить функционирование сложной системы ИИ более простой моделью, которую легче понять. Например, сложная нейрональная сеть может быть объяснена моделью дерева принятия решений, которая менее точна, но лучше понятна. Такие методы позволяют пользователям получить хотя бы грубое представление о том, как ИИ принял определенное решение.

Кроме того, существуют растущие усилия по предоставлению визуальных объяснений, например, благодаря так называемым «тепловыми картами», которые показывают, какие входные данные оказали особенно большое влияние на решение ИИ. Этот тип визуализации особенно важен для обработки изображений, поскольку он дает четкое объяснение, для которого области изображений особенно наблюдали ИИ, чтобы принять решение. Такие подходы способствуют повышению достоверности и прозрачности систем ИИ.

Важные области применения 📄

Объяснимость ИИ имеет большое значение не только для отдельных отраслей, но и для регулирующих органов. Компании зависят от того, что их системы искусственного интеллекта работают не только эффективно, но также законно и этично. Это требует полной документации решений, особенно в таких чувствительных областях, как финансы или здравоохранение. Регулирующие органы, такие как Европейский Союз, уже начали разрабатывать строгие правила использования ИИ, особенно в приложениях, критически важных для безопасности.

Примером таких мер регулирования является регламент ЕС по искусственному интеллекту, представленный в апреле 2021 года. Это направлено на регулирование использования систем искусственного интеллекта, особенно в зонах повышенного риска. Компании, использующие ИИ, должны гарантировать, что их системы отслеживаемы, безопасны и свободны от дискриминации. Особенно в этом контексте объяснимость играет решающую роль. Только если решение ИИ может быть прозрачно понято, потенциальная дискриминация или ошибки могут быть выявлены и исправлены на ранней стадии.

Принятие в обществе 🌍

Прозрачность также является ключевым фактором широкого признания систем ИИ в обществе. Чтобы повысить признание, необходимо повысить доверие людей к этим технологиям. Это касается не только профессионалов, но и широкой общественности, которая зачастую скептически относится к новым технологиям. Инциденты, в которых системы ИИ принимали дискриминационные или ошибочные решения, подорвали доверие многих людей. Хорошо известным примером этого являются алгоритмы, которые обучались на искаженных наборах данных и впоследствии воспроизводили систематические ошибки.

Наука показала, что когда люди понимают процесс принятия решений, они с большей готовностью принимают решение, даже если оно для них негативное. Это также относится и к системам искусственного интеллекта. Когда функциональность ИИ объяснена и понятна, люди с большей вероятностью поверят и примут его. Однако отсутствие прозрачности создает разрыв между теми, кто разрабатывает системы искусственного интеллекта, и теми, на кого влияют их решения.

Будущее объяснимости ИИ 🚀

Необходимость сделать системы искусственного интеллекта более прозрачными и понятными в ближайшие годы будет возрастать. Поскольку ИИ продолжает распространяться во все новые и новые сферы жизни, становится важным, чтобы компании и правительства могли объяснять решения, принимаемые их системами ИИ. Это не только вопрос принятия, но и юридической и этической ответственности.

Еще один многообещающий подход — объединение людей и машин. Вместо того, чтобы полностью полагаться на ИИ, гибридная система, в которой эксперты-люди тесно сотрудничают с алгоритмами ИИ, могла бы повысить прозрачность и объяснимость. В такой системе люди могли бы проверять решения ИИ и при необходимости вмешиваться, если возникают сомнения в правильности решения.

Проблема «черного ящика» должна быть преодолена ⚙

Объяснение ИИ остается одной из величайших проблем в области искусственного интеллекта. Так называемая проблема «черного ящика» должна быть преодолена, чтобы обеспечить доверие, принятие и целостность систем ИИ во всех областях, от бизнеса до медицины. Компании и власти сталкиваются с задачей не только разработки мощных, но и прозрачных решений искусственного интеллекта. Полное социальное признание может быть достигнуто только с помощью понятных и понятных процессов принятия решений. В конечном счете, способность объяснять принятие решений ИИ примет решение об успехе или провале этой технологии.

📣 Похожие темы

• 🤖 «Черный ящик» искусственного интеллекта: глубокая проблема
• 🌐 Прозрачность решений ИИ: почему это важно
• 💡 Объяснимый ИИ: способы выхода из непрозрачности
• 📊 Подходы к улучшению объяснимости ИИ
• 🛠️ Суррогатные модели: шаг к объяснимому ИИ
• 🗺️ Тепловые карты: визуализация решений ИИ.
• 📉 Важные области применения объяснимого ИИ
• 📜 Регламент ЕС: Правила для ИИ высокого риска
• 🌍 Социальное признание благодаря прозрачному искусственному интеллекту
• 🤝 Будущее объяснимости ИИ: сотрудничество человека и машины

#️⃣ Хэштеги: #Искусственный интеллект #ОбъяснимыйИИ #Прозрачность #Регулирование #Общество

Попытка объяснить ИИ: как работает искусственный интеллект и как его обучают? – Изображение: Xpert.Digital

Принцип работы искусственного интеллекта (ИИ) можно разделить на несколько четко определенных этапов. Каждый из этих шагов имеет решающее значение для конечного результата, который дает ИИ. Процесс начинается с ввода данных и заканчивается прогнозированием модели и возможной обратной связью или дальнейшими раундами обучения. Эти этапы описывают процесс, через который проходят почти все модели ИИ, независимо от того, представляют ли они собой простые наборы правил или очень сложные нейронные сети.

Подробнее об этом здесь:

• От ввода данных до прогнозирования модели: процесс ИИ

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus