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) представляет собой серьезную и актуальную проблему. Даже эксперты часто сталкиваются с проблемой неспособности полностью понять, как системы ИИ приходят к своим решениям. Отсутствие прозрачности может вызвать серьезные проблемы, особенно в таких важных областях, как экономика, политика или медицина. Врач или медицинский работник, который полагается на систему искусственного интеллекта для диагностики и рекомендации лечения, должен быть уверен в принимаемых решениях. Однако если процесс принятия решений ИИ недостаточно прозрачен, возникает неопределенность и, возможно, отсутствие доверия – в ситуациях, когда на карту могут быть поставлены человеческие жизни.

Задача прозрачности 🔍

Чтобы обеспечить полное признание и целостность ИИ, необходимо преодолеть ряд препятствий. Процессы принятия решений ИИ должны быть понятными и понятными для людей. В настоящее время многие системы искусственного интеллекта, особенно те, которые используют машинное обучение и нейронные сети, основаны на сложных математических моделях, которые трудно понять непрофессионалу, но зачастую и экспертам. Это приводит к тому, что решения ИИ рассматриваются как своего рода «черный ящик» — вы видите результат, но не понимаете, как именно он произошел.

Поэтому потребность в объяснимости систем искусственного интеллекта становится все более важной. Это означает, что модели ИИ должны не только предоставлять точные прогнозы или рекомендации, но также должны быть разработаны так, чтобы раскрывать лежащий в основе процесс принятия решений таким образом, чтобы люди могли его понять. Его часто называют «объяснимым ИИ» (XAI). Проблема здесь в том, что многие из самых мощных моделей, таких как глубокие нейронные сети, по своей сути сложны для интерпретации. Тем не менее, уже существует множество подходов к улучшению объяснимости ИИ.

Подходы к объяснимости 🛠️

Одним из таких подходов является использование моделей замены или так называемых «суррогатных моделей». Эти модели пытаются приблизить работу сложной системы искусственного интеллекта с помощью более простой модели, которую легче понять. Например, сложную нейронную сеть можно объяснить с помощью модели дерева решений, которая менее точна, но более понятна. Такие методы позволяют пользователям получить хотя бы приблизительное представление о том, как ИИ пришел к тому или иному решению.

Кроме того, все чаще предпринимаются усилия по предоставлению визуальных объяснений, например, с помощью так называемых «тепловых карт», которые показывают, какие входные данные оказали особенно большое влияние на решение ИИ. Этот тип визуализации особенно важен при обработке изображений, поскольку он дает четкое объяснение того, каким областям изображения ИИ уделил особое внимание, чтобы принять решение. Такие подходы помогают повысить надежность и прозрачность 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.

Необходимо решить проблему «черного ящика» ИИ ⚙️

Объяснимость ИИ остается одной из самых больших проблем в области искусственного интеллекта. Необходимо преодолеть так называемую проблему «черного ящика», чтобы обеспечить доверие, признание и целостность систем ИИ во всех сферах — от бизнеса до медицины. Перед компаниями и органами власти стоит задача разработки не только мощных, но и прозрачных решений искусственного интеллекта. Полное общественное признание может быть достигнуто только посредством понятных и понятных процессов принятия решений. В конечном счете, способность объяснить процесс принятия решений ИИ определит успех или неудачу 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

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

 

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