Штучний інтелект: Чорна коробка AI з поясненим AI (XAI), тепловими картами, сурогатними моделями або іншими рішеннями робить його зрозумілим, зрозумілим та пояснюваним

🕳️🧩 Штучний інтелект у стилі чорної скриньки: (Досі) брак прозорості в сучасних технологіях

Так звана «чорна скринька» штучного інтелекту (ШІ) являє собою значну та нагальну проблему. Навіть експерти часто стикаються з труднощами, повним розумінням того, як системи ШІ приймають рішення. Ця відсутність прозорості може спричинити значні проблеми, особливо в таких критично важливих сферах, як економіка, політика та медицина. Лікар або спеціаліст, який покладається на систему ШІ для діагностики та рекомендацій щодо лікування, повинен бути впевнений у прийнятих рішеннях. Однак, якщо процес прийняття рішень ШІ недостатньо прозорий, виникає невизначеність, що потенційно призводить до відсутності довіри, і це в ситуаціях, коли на карту можуть бути поставлені людські життя.

Виклик прозорості 🔍

Щоб забезпечити повне прийняття та цілісність штучного інтелекту, необхідно подолати кілька перешкод. Процеси прийняття рішень на основі штучного інтелекту повинні бути зрозумілими та прозорими для людей. Наразі багато систем штучного інтелекту, особливо ті, що використовують машинне навчання та нейронні мережі, базуються на складних математичних моделях, які важко зрозуміти пересічним людям, а часто навіть експертам. Це призводить до того, що рішення на основі штучного інтелекту розглядаються як своєрідна «чорна скринька» — ви бачите результат, але не до кінця розумієте, як він виник.

Тому вимога до пояснювальності в системах штучного інтелекту набуває дедалі більшого значення. Це означає, що моделі ШІ повинні не лише надавати точні прогнози чи рекомендації, але й бути розроблені таким чином, щоб розкривати основний процес прийняття рішень у спосіб, зрозумілий для людини. Це часто називають «пояснювальним ШІ» (XAI). Проблема полягає в тому, що багато найпотужніших моделей, таких як глибокі нейронні мережі, за своєю суттю важко інтерпретувати. Тим не менш, вже існує безліч підходів для покращення пояснильності ШІ.

Підходи до пояснимості 🛠️

Одним із таких підходів є використання сурогатних моделей. Ці моделі намагаються наближено описати функціональність складної системи штучного інтелекту, використовуючи простішу та зрозумілішу модель. Наприклад, складну нейронну мережу можна пояснити моделлю дерева рішень, яка, хоча й менш точна, є більш зрозумілою. Такі методи дозволяють користувачам отримати хоча б приблизне розуміння того, як штучний інтелект дійшов певного рішення.

Крім того, все частіше докладаються зусилля для надання візуальних пояснень, таких як так звані «теплові карти», які ілюструють, які вхідні дані мали особливо сильний вплив на рішення ШІ. Цей тип візуалізації особливо важливий в обробці зображень, оскільки він надає чітке пояснення, на які області зображення ШІ звернув особливу увагу, щоб прийняти рішення. Такі підходи сприяють підвищенню довіри та прозорості систем ШІ.

Ключові сфери застосування 📄

Зрозумілість ШІ має велике значення не лише для окремих галузей, а й для регуляторних органів. Компанії залежать від того, що їхні системи ШІ працюють не лише ефективно, але й юридично та етично обґрунтовано. Це вимагає вичерпного документування рішень, особливо в таких делікатних сферах, як фінанси та охорона здоров'я. Регулюючі органи, такі як Європейський Союз, вже почали розробляти суворі правила використання ШІ, особливо коли він використовується в критично важливих для безпеки застосуваннях.

Одним із прикладів таких регуляторних зусиль є Регламент ЄС щодо штучного інтелекту, представлений у квітні 2021 року. Цей регламент має на меті регулювати використання систем штучного інтелекту, особливо у сферах високого ризику. Компанії, що використовують штучний інтелект, повинні забезпечити, щоб їхні системи були зрозумілими, безпечними та вільними від дискримінації. Зрозумілість відіграє вирішальну роль у цьому контексті. Тільки тоді, коли рішення щодо штучного інтелекту можна прозоро відстежити, можна виявити та виправити потенційну дискримінацію або помилки на ранній стадії.

Прийняття в суспільстві 🌍

Прозорість також є ключовим фактором для широкого прийняття систем штучного інтелекту в суспільстві. Для підвищення рівня прийняття необхідно зміцнити довіру громадськості до цих технологій. Це стосується не лише експертів, а й широкої громадськості, яка часто скептично ставиться до нових технологій. Інциденти, в яких системи штучного інтелекту приймали дискримінаційні або помилкові рішення, похитнули довіру багатьох людей. Відомим прикладом цього є алгоритми, навчені на упереджених наборах даних, які згодом відтворювали систематичні упередження.

Наука показала, що люди охочіше приймають рішення, навіть несприятливе для них, якщо вони розуміють процес прийняття рішень. Це також стосується систем штучного інтелекту. Коли спосіб роботи штучного інтелекту пояснюється та стає зрозумілим, люди більш схильні довіряти йому та приймати його. Однак відсутність прозорості створює розрив між тими, хто розробляє системи штучного інтелекту, та тими, на кого впливають їхні рішення.

Майбутнє пояснимості ШІ 🚀

Потреба зробити системи штучного інтелекту більш прозорими та зрозумілими продовжуватиме зростати в найближчі роки. Зі зростанням поширеності штучного інтелекту в дедалі більшій кількості сфер життя, компаніям та органам державної влади стане важливо мати можливість пояснювати рішення, прийняті їхніми системами штучного інтелекту. Це не лише питання суспільного сприйняття, але й правової та етичної відповідальності.

Ще один перспективний підхід – це поєднання людей і машин. Замість того, щоб повністю покладатися на штучний інтелект, гібридна система, в якій експерти-люди тісно співпрацюють з алгоритмами штучного інтелекту, може покращити прозорість та зрозумілість. У такій системі люди могли б переглядати рішення штучного інтелекту та втручатися за необхідності, коли виникають сумніви щодо правильності рішення.

Проблему «чорної скриньки» штучного інтелекту необхідно подолати ⚙️

Пояснення ШІ залишається одним з найбільших викликів у сфері штучного інтелекту. Так звану проблему "чорної скриньки" необхідно подолати, щоб забезпечити довіру, прийняття та цілісність систем ШІ в усіх сферах, від бізнесу до медицини. Компанії та державні установи стикаються із завданням розробки не лише високопродуктивних, але й прозорих рішень ШІ. Повного суспільного прийняття можна досягти лише за допомогою зрозумілих та відстежуваних процесів прийняття рішень. Зрештою, здатність пояснити прийняття рішень ШІ визначатиме успіх чи невдачу цієї технології.

📣 Подібні теми

• 🤖 «Чорна скринька» штучного інтелекту: Глибока проблема
• 🌐 Прозорість рішень щодо ШІ: чому це важливо
• 💡 Зрозумілий ШІ: шляхи подолання відсутності прозорості
• 📊 Підходи до покращення пояснимості ШІ
• 🛠️ Сурогатні моделі: крок до зрозумілого штучного інтелекту
• 🗺️ Теплові карти: Візуалізація рішень ШІ
• 📉 Ключові області застосування пояснимого ШІ
• 📜 Регулювання ЄС: Правила для високоризикового штучного інтелекту
• 🌍 Суспільне прийняття завдяки прозорому штучному інтелекту
• 🤝 Майбутнє пояснимості ШІ: співпраця людини та машини

#️⃣ Хештеги: #ШтучнийІнтелект #ПоясненнийШІ #Прозорість #Регулювання #Суспільство

Спроба пояснити ШІ: Як працює штучний інтелект і як його навчають? – Зображення: Xpert.Digital

Функціонування штучного інтелекту (ШІ) можна розділити на кілька чітко визначених кроків. Кожен із цих кроків є вирішальним для кінцевого результату, який забезпечує ШІ. Процес починається з введення даних і завершується прогнозуванням моделі та будь-яким зворотним зв'язком або подальшими циклами навчання. Ці фази описують процес, який проходять майже всі моделі ШІ, незалежно від того, чи є вони простими наборами правил, чи дуже складними нейронними мережами.

Детальніше про це тут:

• Від введення даних до прогнозування моделі: процес штучного інтелекту

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus