人工智能：通过可解释人工智能 (XAI)、热图、代理模型或其他解决方案使人工智能黑匣子变得易于理解、易于理解和解释

语言选择 📢

发表于：2024年9月8日 /更新，发表于：2024年9月9日 - 作者： Konrad Wolfenstein

人工智能：通过可解释的人工智能 (XAI)、热图、代理模型或其他解决方案使人工智能的黑匣子变得易于理解、易于理解和解释 - 图片：Xpert.Digital

🧠🕵️‍♂️ AI 之谜：黑匣子的挑战

🕳️🧩 黑盒人工智能：现代技术（仍然）缺乏透明度

所谓的人工智能（AI）是一个重要且最新的问题。这种非透明性可能会引起重大问题，尤其是在关键领域，例如商业，政治或医学。在诊断和治疗建议期间依靠AI系统的医生或医生必须对做出的决定有信心。但是，如果制定AI的决定不够透明，不确定性，并且可能缺乏信任 - 并且在人类生活可能受到威胁的情况下。

透明度的挑战🔍

为了确保AI的全部接受和完整性，必须克服一些障碍。 AI的决定制定过程必须使人们可以理解和理解。目前，许多AI系统，尤其是那些使用机器学习和神经网络的系统，都是基于复杂的数学模型，这些模型难以理解外行，但对于专家来说通常也很难理解。这意味着您将AI的决定视为一种“黑匣子” - 您可以看到结果，但不明白它是如何产生的。

因此，对AI系统的解释性的需求变得越来越重要。这意味着AI模型不仅必须提供精确的预测或建议，而且还应以他们以人类可以理解的方式披露基本决策过程的方式进行设计。这通常称为“可解释的AI”（XAI）。这里的挑战在于，许多最强大的模型，例如深层神经网络，自然很难解释。然而，已经有许多改善AI解释性的方法。

可解释性的方法🛠️

这些方法之一是使用替换模型或称为“替代模型”。这些模型试图通过更容易理解的简单模型来吸引复杂的AI系统的功能。例如，可以通过决策树模型来解释复杂的神经元网络，该模型较少，但可以理解更好。这样的方法使用户至少可以大致了解AI如何做出一定的决定。

此外，越来越多的努力来提供视觉解释，例如，通过SO称为“热图”，哪些输入数据对AI的决定具有特别很大的影响。这种类型的可视化在图像处理中尤其重要，因为它提供了一个明确的解释，以便为了做出决定，AI特别观察到了图像区域。这种方法有助于提高AI系统的可信度和透明度。

重要应用领域📄

人工智能的可解释性不仅对各个行业，而且对监管机构都具有重要意义。公司不仅依赖其人工智能系统高效工作，而且还合法且合乎道德地运作。这需要完整的决策记录，尤其是在金融或医疗保健等敏感领域。欧盟等监管机构已经开始对人工智能的使用制定严格的法规，特别是在安全关键应用中使用时。

此类监管努力的一个例子是 2021 年 4 月提出的欧盟人工智能法规。此举旨在规范人工智能系统的使用，特别是在高风险领域。使用人工智能的公司必须确保其系统可追溯、安全且不受歧视。尤其是在这种背景下，可解释性起着至关重要的作用。只有能够透明地理解人工智能决策，才能尽早发现并纠正潜在的歧视或错误。

社会的认可🌍

透明度也是人工智能系统被社会广泛接受的关键因素。为了提高接受度，必须提高人们对这些技术的信任。这不仅适用于专业人士，也适用于经常对新技术持怀疑态度的普通公众。人工智能系统做出歧视性或错误决策的事件动摇了许多人的信任。一个众所周知的例子是在扭曲的数据集上训练的算法，随后再现了系统偏差。

科学表明，当人们了解决策过程时，他们更愿意接受某个决定，即使这个决定对他们来说是负面的。这也适用于人工智能系统。当人工智能的功能得到解释并变得易于理解时，人们就更有可能信任和接受它。然而，缺乏透明度在开发人工智能系统的人和受其决策影响的人之间造成了差距。

人工智能的未来可解释性🚀

未来几年，使人工智能系统变得更加透明和易于理解的需求将继续增加。随着人工智能继续传播到越来越多的生活领域，公司和政府能够解释其人工智能系统做出的决策将变得至关重要。这不仅是一个接受的问题，也是一个法律和道德责任的问题。

另一种有前途的方法是人与机器的结合。人类专家与人工智能算法密切合作的混合系统可以提高透明度和可解释性，而不是完全依赖人工智能。在这样的系统中，人类可以检查人工智能的决策，并在必要时在对决策的正确性存疑时进行干预。

必须克服AI的“黑匣子”问题⚙️

人工智能的解释性仍然是人工智能领域中最大的挑战之一。必须克服所谓的“黑匣子”问题，以确保从商业到医学的各个领域的AI系统的信任，接受和完整性。公司和当局面临的任务不仅要开发强大的AI解决方案，而且还要开发透明的AI解决方案。只有通过可以理解且可理解的决策过程来实现完全的社会认可。最终，解释AI决定的能力将决定该技术的成功或失败。