Konstgjord intelligens: Den svarta rutan i AI med förklarbar AI (XAI), värmekartor, surrogatmodeller eller andra lösningar gör det förståeligt, förståeligt och förklarbart

🕳 Black Box Ki: (fortfarande) icke-transparens inom modern teknik

Den så kallade "Black Box" av Artificial Intelligence (AI) är ett viktigt och uppdaterat problem. Även experter står ofta inför utmaningen att inte kunna förstå hur AI -system kan fatta sina beslut. Denna icke -transparens kan orsaka betydande problem, särskilt inom kritiska områden som företag, politik eller medicin. En läkare eller läkare som förlitar sig på ett AI -system under rekommendationen om diagnos och terapi måste ha förtroende för de beslut som fattats. Men om beslutet av en AI inte är tillräckligt transparent uppstår osäkerhet och eventuellt en brist på förtroende - och att i situationer där människolivet kan stå på spel.

Utmaningen med transparens 🔍

För att säkerställa AI: s fulla acceptans och integritet måste vissa hinder övervinnas. AI: s beslutsprocesser måste göras förståeliga och begripliga för människor. För närvarande är många AI -system, särskilt de som använder maskininlärning och neurala nätverk, baserade på komplexa matematiska modeller som är svåra att förstå för lekpersonen, men ofta också för experter. Detta innebär att du anser att AI: s beslut är en slags "svart låda"-du kan se resultatet, men förstår inte exakt hur det kom till.

Efterfrågan på förklarbarhet hos AI -system blir därför allt viktigare. Detta innebär att AI-modeller inte bara måste leverera exakta förutsägelser eller rekommendationer, utan också bör utformas på ett sådant sätt att de avslöjar den underliggande beslutsprocessen på ett sätt som är förståeligt för människor. Detta kallas ofta ”förklarbar AI” (XAI). Utmaningen här är att många av de mest kraftfulla modellerna, till exempel djupa neurala nätverk, är naturligtvis svåra att tolka. Ändå finns det redan många tillvägagångssätt för att förbättra AI: s förklarbarhet.

Tillvägagångssätt för att förklara 🛠

En av dessa tillvägagångssätt är användningen av ersättningsmodeller eller så kallade "surrogatmodeller". Dessa modeller försöker fängsla funktionen av ett komplex AI -system med en enklare modell som är lättare att förstå. Till exempel kan ett komplext neuronalt nätverk förklaras av en beslutsfattande trädmodell, vilket är mindre exakt men bättre förståelig. Sådana metoder gör det möjligt för användare att få åtminstone en grov uppfattning om hur AI har fattat ett visst beslut.

Dessutom finns det ökande ansträngningar för att leverera visuella förklaringar, till exempel genom så kallade "värmekartor", som visar vilka inmatningsdata som hade ett särskilt stort inflytande på AI: s beslut. Denna typ av visualisering är särskilt viktig vid bildbehandling, eftersom den ger en tydlig förklaring för vilka bildområden särskilt observerades av AI för att fatta ett beslut. Sådana tillvägagångssätt bidrar till att öka tillförlitligheten och transparensen i AI -system.

Viktiga tillämpningsområden 📄

Förklaringen av AI är av stor relevans inte bara för enskilda branscher, utan också för tillsynsmyndigheter. Företag är beroende av det faktum att deras AI -system inte bara fungerar effektivt utan också lagligt och etiskt. Detta kräver en fullständig dokumentation av besluten, särskilt inom känsliga områden som finansbranschen eller inom sjukvården. Regleringsmyndigheter som Europeiska unionen har redan börjat utveckla strikta regler för användning av AI, särskilt om de används i säkerhet -kritiska applikationer.

Ett exempel på sådana lagstiftningsinsatser är EU: s reglering av EU som presenterades i april 2021. Detta syftar till att reglera användningen av AI -system, särskilt inom områden med hög risk. Företag som använder AI måste se till att deras system är förståeliga, säkra och fria från diskriminering. Förklarbarhet spelar en avgörande roll i detta sammanhang. För endast om ett AI -beslut kan förstås transparent kan potentiell diskriminering eller fel erkännas och åtgärdas tidigt.

Acceptans i samhället 🌍

Öppenhet är också en nyckelfaktor för bred acceptans av AI -system i samhället. För att öka acceptansen måste människors förtroende stärkas i dessa tekniker. Detta gäller inte bara experter utan också för allmänheten, vilket ofta är skeptiskt till ny teknik. Incidenter där AI -system har fattat diskriminerande eller felaktiga beslut har skakat många människors förtroende. Ett välkänt exempel på detta är algoritmer som har utbildats på förvrängda dataposter och därefter reproducerade systematiska fördomar.

Vetenskapen har visat att människor är mer villiga att acceptera ett beslut, även om det är negativt för dem om de förstår beslutsprocessen. Detta gäller också AI -system. Om AI: s funktionalitet förklaras och görs förståelig, är människor ganska benägna att lita på henne och acceptera henne. Men om transparensen saknas finns det ett gap mellan dem som utvecklar AI -system och de som drabbas av deras beslut.

Framtiden för AI: s förklarbarhet 🚀

Behovet av att göra AI -system mer transparenta och förståeliga kommer att fortsätta öka under de kommande åren. Med den progressiva spridningen av AI i fler och fler livsområden blir det viktigt att företag och myndigheter kan förklara besluten från sina AI -system. Detta är inte bara en fråga om acceptans, utan också juridiskt och etiskt ansvar.

Ett annat lovande tillvägagångssätt är kombinationen av människor och maskiner. Istället för att helt förlita sig på AI kan ett hybridsystem där mänskliga experter arbetar nära med AI -algoritmer förbättra transparens och förklarbarhet. I ett sådant system kan människor kontrollera AI: s beslut och ingripa vid behov om det finns tvivel om beslutets korrekthet.

"Black Box" -problemet med AI måste övervinnas ⚙

Förklaringen av AI är fortfarande en av de största utmaningarna inom konstgjord intelligens. Det så kallade "Black Box" -problemet måste övervinnas för att säkerställa förtroende, acceptans och integritet av AI-system på alla områden, från affär till medicin. Företag och myndigheter står inför uppgiften att inte bara utveckla kraftfulla utan också transparenta AI -lösningar. Fullständig social acceptans kan endast uppnås genom förståeligt och begripliga beslutsprocesser. I slutändan kommer förmågan att förklara beslutet om AI att besluta om framgång eller misslyckande med denna teknik.

📣 Liknande ämnen

• 🤖 “Black Box” med konstgjord intelligens: ett djupt problem
• 🌐 Öppenhet i AI -beslut: Varför det är viktigt
• 💡 Förklarbar AI: vägar från transparens
• 📊 Tillvägagångssätt för att förbättra AI -förklaringen
• 🛠 Surrogatmodeller: Ett steg för att förklara AI
• 🗺 Värmekartor: Visualisering av AI -besluten
• 📉 Viktiga tillämpningsområden för den förklarbara AI
• 📜 EU: s reglering: förordningar för högrisk KI
• 🌍 Socialt acceptans genom transparent AI
• 🤝 Framtiden för AI: s förklaring: Human-Machine Collaboration

#⃣ Hashtags: #Artificial Talentic #Explanatory Bareki #TRANSPORT #reglering #GeSellSchaft #GesellSchaft

Ett försök att förklara AI: Hur fungerar artificiell intelligens och hur tränas den? - Bild: xpert.digital

Funktionen för konstgjord intelligens (AI) kan delas upp i flera tydligt definierade steg. Var och en av dessa steg är avgörande för slutresultatet som AI levererar. Processen börjar när man går in i data och slutar i modellprognosen och eventuell feedback eller andra träningsrundor. Dessa faser beskriver processen som nästan alla AI -modeller går igenom, oavsett om det är enkla förordningar eller mycket komplexa neurala nätverk.

Mer om detta här:

• Från datainmatning till modellprognos: AI -processen

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus