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

🕳 Black Box KI: (все-таки) Непрозора в сучасних технологіях

Так звана «чорна коробка» штучного інтелекту (AI)-важлива і сучасна проблема. Навіть експерти часто стикаються з викликом не в змозі повністю зрозуміти, як системи AI можуть приймати свої рішення. Ця непарність може спричинити значні проблеми, особливо в критичних сферах, таких як бізнес, політика чи медицина. Лікар або лікар, який покладається на систему ШІ під час діагностики та рекомендації щодо терапії, повинен мати впевненість у прийнятті рішень. Однак, якщо прийняття рішення AI не є достатньо прозорим, невизначеність і, можливо, відсутність довіри - і в ситуаціях, коли людське життя може бути під загрозою.

Завдання прозорості 🔍

Для того, щоб забезпечити повне прийняття та цілісність ШІ, слід подолати деякі перешкоди. Процеси прийняття рішень повинні бути зрозумілими та зрозумілими для людей. На даний момент багато систем AI, особливо тих, хто використовує машинне навчання та нейронні мережі, базуються на складних математичних моделях, які важко зрозуміти для Layperson, але часто і для експертів. Це означає, що ви вважаєте, що рішення AI є своєрідною «чорною скринькою»-ви можете побачити результат, але не розумієте, як це було.

Таким чином, попит на пояснення систем AI стає все більш важливим. Це означає, що моделі AI не тільки повинні виконувати точні прогнози чи рекомендації, але й повинні бути розроблені таким чином, щоб вони розкривали базовий процес прийняття рішень таким чином, що зрозумілий для людини. Це часто називають "пояснювальним AI" (xai). Завдання тут полягає в тому, що багато найпотужніших моделей, таких як глибокі нейронні мережі, природно важко інтерпретувати. Тим не менш, вже існують численні підходи до поліпшення пояснень ШІ.

Підходи до пояснення 🛠

Одним із таких підходів є використання моделей заміни або так званих «сурогатними моделями». Ці моделі намагаються захопити функціонування складної системи AI за допомогою більш простої моделі, яку легше зрозуміти. Наприклад, складну нейронну мережу можна пояснити моделлю дерева, що прийняв рішення, що є менш точним, але краще зрозумілою. Такі методи дозволяють користувачам отримувати хоча б грубу уявлення про те, як AI прийняв певне рішення.

Крім того, зростають зусилля щодо надання візуальних пояснень, наприклад, через так звані «теплові карти», які показують, які вхідні дані мали особливо великий вплив на рішення ШІ. Цей тип візуалізації особливо важливий для обробки зображень, оскільки він дає чітке пояснення, для яких області зображення особливо спостерігали AI, щоб прийняти рішення. Такі підходи сприяють підвищенню надійності та прозорості систем ШІ.

Важливі сфери застосування 📄

Пояснення ШІ має велику актуальність не лише для окремих галузей, а й для регуляторних органів. Компанії залежать від того, що їх системи AI не тільки працюють ефективно, але й юридично та етично. Це вимагає повної документації про рішення, особливо у чутливих сферах, таких як фінансова галузь або в галузі охорони здоров'я. Регулюючі органи, такі як Європейський Союз, вже почали розробляти суворі норми щодо використання ШІ, особливо якщо вони використовуються в безпеці -критичних додатках.

Прикладом таких регуляторних зусиль є регулювання ЄС ЄС, представлене в квітні 2021 року. Це має на меті регулювати використання систем AI, особливо у сферах високого ризику. Компанії, які використовують ШІ, повинні забезпечити, щоб їх системи були зрозумілими, безпечними та без дискримінації. Пояснення відіграє вирішальну роль у цьому контексті. Тому що лише якщо рішення AI можна зрозуміти прозоро, може бути визнана потенційна дискримінація або помилки та усунення помилок.

Прийняття в суспільстві 🌍

Прозорість також є ключовим фактором для широкого прийняття систем ШІ в суспільстві. Для того, щоб збільшити прийняття, довіра людей повинна бути посилена в цих технологіях. Це стосується не лише експертів, але і до широкої громадськості, що часто скептично ставиться до нових технологій. Інциденти, в яких системи AI прийняли дискримінаційні чи неправильні рішення, похитнули довіру багатьох людей. Добре відомим прикладом цього є алгоритми, які пройшли навчання на спотворених записах даних та згодом відтворені систематичні забобони.

Наука показала, що люди готові прийняти рішення, навіть якщо це для них негативне, якщо вони розуміють процес прийняття рішень. Це стосується також систем AI. Якщо функціональність AI пояснюється і зрозуміла, люди скоріше схильні довіряти їй і приймати її. Однак, якщо прозорість відсутня, існує розрив між тими, хто розробляє системи ШІ, та тими, хто постраждав від їх рішень.

Майбутнє AI поясненості 🚀

Необхідність зробити системи AI більш прозорими та зрозумілими, буде продовжувати зростати в найближчі роки. З прогресивним поширенням ШІ у все більших і більше сферах життя стає важливим, щоб компанії та органи влади могли пояснити рішення своїх систем ШІ. Це не лише питання прийняття, але й юридичну та етичну відповідальність.

Ще одним перспективним підходом є поєднання людей та машин. Замість того, щоб повністю покладатися на AI, гібридна система, в якій людські експерти тісно співпрацюють з алгоритмами AI, може підвищити прозорість та поясненість. У такій системі люди могли перевірити рішення ШІ та втрутитися, якщо це необхідно, якщо є сумніви щодо правильності рішення.

Проблему "Чорна скринька" необхідно подолати ⚙

Пояснення ШІ залишається однією з найбільших проблем у галузі штучного інтелекту. Так звану проблему «чорної коробки» необхідно подолати, щоб забезпечити довіру, прийняття та цілісність систем AI у всіх сферах, від бізнесу до медицини. Компанії та органи влади стикаються з завданням не лише розробити потужні, але й прозорі рішення AI. Повне соціальне прийняття можна досягти лише за допомогою зрозумілих та зрозумілих процесів прийняття рішень. Зрештою, здатність пояснити рішення -прийняття AI вирішить успіх чи невдачу цієї технології.

📣 Подібні теми

• 🤖 «Чорна скринька» штучного інтелекту: глибока проблема
• 🌐 Прозорість рішень AI: чому це важливо
• 💡 Пояснення AI: шляхи від прозорості
• 📊 Підходи до поліпшення пояснюваності ШІ
• 🛠 Моделі сурогатів: один крок до пояснювального ШІ
• 🗺 Теплові карти: Візуалізація рішень AI
• 📉 Важливі сфери застосування пояснювального ШІ
• 📜 Регламент ЄС: Положення про КІ з високим ризиком
• 🌍 Соціальне прийняття через прозорий ШІ
• 🤝 Майбутнє AI Пояснення: співпраця людини-машини

#⃣ хештеги: #Artifical Talentic #Explanatory Bareki #Betransport #Gregulation #Gesellschaft #Gesellschaft

Спроба пояснити ШІ: Як працює штучний інтелект і як він навчається? - Зображення: xpert.digital

Функціональність штучного інтелекту (AI) можна розділити на кілька чітко визначених кроків. Кожен з цих етапів має вирішальне значення для кінцевого результату, який AI забезпечує. Процес починається при введенні даних і закінчується прогнозом моделі та будь -яким зворотним зв'язком чи іншими навчальними раундами. Ці фази описують процес, який проходять майже всі моделі AI, незалежно від того, чи це прості норми чи дуже складні нейронні мережі.

Детальніше про це тут:

• Від введення даних до прогнозу моделі: процес AI

☑ 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

Конрад Вольфенштейн

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