Forklarbar AI (XAI) er et gryende konsept hvis etterspørsel blant bedrifter øker ettersom det hjelper dem med å tolke og forklare kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller.
I den moderne verden er alt datadrevet, og AI fungerer som det sentrale interessepunktet.
Ulike typer AI-løsninger brukes i et stort antall operasjoner for ulike bransjer for å øke deres vekst og jevne ut driften.
Dette hjelper deg også å forstå hvordan AI-modellene fungerer og produserer utdata.
Hvis du fortsatt lurer på hvorfor du bør bry deg om XAI, er denne artikkelen for deg.
La oss begynne!
Innholdsfortegnelse
Hva er Forklarbar AI?
Forklarbar AI (XAI), er et sett med metoder og prosesser som er fokusert på å hjelpe brukere med å forstå og stole på resultatet og resultatene gitt av AI-modeller. I utgangspunktet lar XAI brukere få et innblikk i hvordan en kompleks maskinlæringsalgoritme fungerer og hva som er logikkene som driver disse modellenes beslutningstaking.
XAI, gjennom sitt rammeverk og sett med verktøy, hjelper utviklere og organisasjoner med å bringe et åpenhetslag i en gitt AI-modell slik at brukerne kan forstå logikken bak prediksjonen. Det er fordelaktig i en organisasjons økosystem der AI implementeres på ulike måter da det forbedrer AIs nøyaktighet, resultater og åpenhet.
Videre hjelper XAI med å vise hvilke skjevheter og problemer komplekse ML-algoritmer kan bringe med seg mens du jobber med et spesifikt resultat. Black box-modellen som blir opprettet som et resultat av en kompleks ML-algoritme er nesten umulig å forstå, selv for dataforskere som lager algoritmen.
Så åpenheten som XAI bringer med seg er fordelaktig for en organisasjon å finne ut hvordan man kan utnytte kraften til AI på riktig måte og ta den riktige avgjørelsen. Forklarbarheten som XAI legger frem er hovedsakelig i form av tekster eller bilder, og gir innsikt i AI-modellenes interne funksjon.
For å forklare den ekstra metadatainformasjonen til AI-modellen, bruker XAI også mange andre forklaringsmekanismer – funksjonsrelevans, forenklet forklaring og forklaring gjennom eksempler.
Etterspørselen etter XAI øker raskt ettersom flere og flere organisasjoner implementerer dem i sine økosystemer. Etter hvert som det utvikler seg, forbedres også teknikkene og prosessen med å forklare gjennom skriving.
Hvorfor er XAI viktig?
I dag bruker de fleste organisasjoner AI-modeller i sin forretningsdrift og bestemmer sine fremtidige trekk i henhold til AIs prediksjon. Imidlertid er det bare delvis nøyaktig, og det er mange skjevheter som er et dominerende problem i de fleste AI-modeller.
Skjevhetene er basert på forskjellige faktorer, og det påvirker beslutningen til AI-modeller. Det er vesentlig at AI-modusens beslutninger ofte forringes når AI-modellen mates med produksjonsdata som er forskjellig fra treningsdata.
Dessuten kan ML-modeller og nevrale nettverk være skremmende å forklare, og det er ofte umulig for dataforskere å tolke dem. Hvis du stoler fullt og helt på hver beslutning av AI-modeller for bedriftens vekst, kan det føre til uforutsette problemer og hemme den generelle veksten.
Derfor blir det viktig for en organisasjon å ha en fullstendig forståelse av AI-beslutningsprosessen og logikken som ligger bak hvert resultat disse AI-modellene legger frem. Det er her XAI kommer som et hendig verktøy som hjelper organisasjoner med å få en fullstendig forklaring på en gitt AI-modells beslutningsprosess, sammen med logikken den bruker.
Fra å forstå maskinlæringsalgoritmer til å evaluere nevrale nettverk og dyplæringsnettverk, XAI hjelper deg med å overvåke alt og få nøyaktige forklaringer for hver beslutning. Når du implementerer XAI, blir det enklere for deg å vurdere nøyaktigheten og ansvarligheten til hver AI-beslutning og deretter bestemme om den vil passe for din organisasjon.
Dessuten fungerer XAI som en viktig komponent fordi den er ansvarlig for å implementere og vedlikeholde en ansvarlig AI-modell i ditt forretningsøkosystem som vil gi rettferdige og nøyaktige beslutninger. XAI bidrar også til å holde tilbake tillit blant sluttbrukere samtidig som de reduserer eventuelle sikkerhets- og samsvarsrisikoer.
Hvordan fungerer XAI?
Moderne AI-teknologi som er implementert i bedrifter gir deres utfall eller beslutning ved å bruke forskjellige modeller. Men disse AI-teknologiene definerer ikke hvordan de har oppnådd resultatet eller logikken bak avgjørelsen.
Bildekilde: Darpa
For å fylle dette gapet implementerer bedrifter nå XAI, som bruker en forklarbar modell og all metadatainformasjon med et forklaringsgrensesnitt for å hjelpe deg med å forstå hvordan AI-modellen fungerer.
Når AI-teknologi inkorporeres i et forretningsøkosystem, introduseres AI-metoder på forskjellige nivåer. Disse AI-metodene er maskinlæring (ML), maskinresonnering (MR) og integrasjon mellom MR og ML.
For å være presis er komponentene som XAI introduserer i en eksisterende AI-modell forklaring, forklarbarhet av data, MR-forklarbarhet og ML-forklarbarhet. I tillegg introduserer XAI også tolkbarhet og forklarbarhet mellom MR og ML.
Arbeidet til XAI er kategorisert i tre typer:
- Forklarbare data: Den fremhever datatypen og innholdet som brukes til å trene AI-modellen. I tillegg viser den årsaken bak valgene, prosessen med å velge og rapporter om innsats som er nødvendig for å fjerne skjevhet.
- Forklarlige spådommer: Her legger XAI frem alle funksjonene som AI-modellen har brukt for å få utdata.
- Forklarbare algoritmer: Disse avslører alle lagene i en AI-modell og forklarer hvordan hvert lag hjelper til med å produsere det ultimate resultatet.
Imidlertid er forklarbare prediksjoner og algoritmer fortsatt i utviklingsstadiet, og bare forklarbare data kan brukes til å forklare nevrale nettverk.
For å forklare beslutningsprosessen, bruker XAI to tilnærminger:
- Proxy-modellering: I denne tilnærmingen brukes en tilnærmet modell, som er forskjellig fra originalen. Det fører til et tilnærmet resultat som kan gi et annet resultat enn det faktiske.
- Design for tolkning: Det er en populær tilnærming der XAI utvikler en modell som er lett å forstå av menneskelige brukere. Imidlertid mangler disse modellene nøyaktighet eller produksjonskraft sammenlignet med faktiske AI-modeller.
Fordeler med XAI
Forklarlig AI eller XAI har en betydelig innvirkning på boomen til AI fordi det hjelper mennesker å forstå hvordan en AI fungerer. Det gir mange fordeler, som:
Forbedrer åpenhet og tillit
Bedrifter som implementerer AI-modeller i systemene sine kan forstå hvordan en kompleks AI-modell fungerer og hvorfor de produserer spesifikke resultater under forskjellige forhold.
XAI er også svært nyttig for bedrifter å forstå årsaken bak resultatet av svarte boks-modeller. Dermed forbedrer det åpenheten og tilliten mellom maskin- og menneskebrukere.
Forbedret bruk av AI-modeller
Etter hvert som organisasjoner begynner å forstå arbeidsprosessen og den logiske prosessen bak en AI-modell og erkjenner fordelene med den, øker bruksraten for AI-modeller. De vil også kunne stole mer på avgjørelsen sin på grunn av riktige forklaringer.
Øk produktiviteten
Med bruk av XAI i AI-modus kan ML-driftsteam enkelt finne feil og også områder som trenger forbedring i det eksisterende systemet. Det hjelper også ML-driftsteam med å opprettholde jevn og effektiv drift av AI-prosesser.
Dermed vil det være et betydelig løft i produktiviteten fordi MLOps-teamet kan forstå logikken som fører til at AI-modellen produserer en bestemt utgang.
Redusert risiko og kostnader
XAI har vært med på å redusere kostnadene ved styring av AI-modeller. Siden den forklarer alle utfall og risikoområder, minimerer den behovet for manuell inspeksjon og sjansen for kostbare feil som vil hemme forholdet til sluttbrukere.
Avdekke nye muligheter
Når ditt tekniske team og forretningsteam får muligheten til å få innsikt i AI-beslutningsprosesser, vil det gi dem en sjanse til å avdekke nye muligheter. Når de tar en dypere titt på spesifikke resultater, kan de finne ut nye ting som ikke var synlige i utgangspunktet.
Utfordringer til XAI
Noen vanlige utfordringer med XAI er:
- Vanskeligheter med tolkning: Det er mange ML-systemer som er vanskelige å tolke. Så forklaringene som XAI gir er vanskelige å forstå for brukere. Når en svart boks-strategi er uforklarlig, kan det føre til alvorlige operasjonelle og etiske problemer.
- Rettferdighet: Det er ganske utfordrende for XAI å avgjøre om en bestemt avgjørelse av en AI er rettferdig eller ikke. Rettferdighet er helt subjektivt, og det avhenger av dataene som AI-modellen har blitt trent på.
- Sikkerhet: Et av de betydelige problemene med XAI er at klienter kan utføre handlinger for å endre beslutningsprosessen til ML-modellen og påvirke produksjonen til egen fordel. Ethvert teknisk personale kan bare gjenopprette datasettet som brukes av algoritmen for opplæring.
Forskjellen mellom XAI og AI
Selv om både XAI og AI er korrelert, er det noen grunnleggende forskjeller mellom dem.
Forklarlig AIAIForklarbar AI gir en forklaring eller logikk for beslutningsprosessen til en kompleks ML-modell. Kunstig intelligens gir kun dommen eller resultatet av avgjørelsen tatt av en ML-modell. Siden XAI gir en riktig forklaring, hjelper den brukerne å ha mer stole på en bestemt AI-modell. Med AI får du bare dommen, og brukerne blir forvirret av tanken på hvordan AI har kommet til en konklusjon. Så beslutningene vil trenge mer tillit. Det reduserer skjevheter som er assosiert med mange AI-modeller. Det tar ofte beslutninger basert på skjevheter i verden. Det reduserer kostnadene for feil tatt av AI-modusen. AI-modeller er ikke 100 % nøyaktige , og de kan komme med feil spådommer. Hvis en AI-modell gjør en feil prediksjon, kan det føre til tap i en virksomhet.
XAI har ennå ikke utviklet seg helt siden det fortsatt er begrensninger, spesielt når det gjelder å forklare komplekse svarte bokser.AI som helhet har utviklet seg mye, og det kan raskt løse mange problemer uten mye problemer. Siden XAI forklarer all logikk og beslutningsprosessen for en AI-modell, kan hvem som helst enkelt påvirke prosessen for dårlige midler. AI-modeller gir ikke hovedårsaken eller logikken bak deres endelige prediksjon, så det er knapt noen sjanse for å påvirke avgjørelsen.
Innvirkning av XAI på forskjellige sektorer
Ankomsten av XAI har hatt en betydelig innvirkning i forskjellige sektorer hvor AI spiller en avgjørende rolle i beslutningsprosessen. La oss ta en titt på dem.
#1. Finansiere
AI-drevne løsninger er dominerende i økonomi, og de fleste bedrifter bruker dem til ulike oppgaver. Finanssektoren er imidlertid sterkt regulert og krever mye revisjon før man tar en økonomisk beslutning.
XAI kan hjelpe i den delen og fremme begrunnelse bak en økonomisk beslutning. Det er medvirkende til å beholde tilliten til sluttbrukerne fordi de vil forstå årsaken bak en økonomisk beslutning som en organisasjon tar.
#2. Helsevesen
Inkluderingen av XAI har vært til fordel for helsevesenet på en rekke måter. Det kan bidra til å oppdage og diagnostisere mange sykdommer og finne ut årsaken. Dette kan hjelpe leger med å gi riktig behandling.
#3. Produksjon
I dag er AI-modeller tungt implementert i produksjonssektorer for applikasjoner som ledelse, reparasjon, logistikk osv. Men disse AI-modellene er ikke alltid konsistente, og det fører til tillitsproblemer.
Til dette har XAI løst mange slike problemer da det kan gi den best mulige måten for mange produksjonsapplikasjoner, sammen med en forklaring. Det vil vise frem logikken og grunnen bak en bestemt beslutning tatt for arbeidere, som til slutt vil hjelpe dem å bygge tillit.
#4. Bil
Integreringen av XAI i selvkjørende biler har vært avgjørende siden det har tillatt et kjøretøy å gi en begrunnelse for hver beslutning den tar under ulykker. Ved å lære av ulike situasjoner og ulykker hjelper XAI autonome biler med å ta avgjørelser og forbedre den generelle sikkerheten til passasjerer og fotgjengere.
Læringsressurser
Bortsett fra informasjonen ovenfor, er her noen bøker og kurs som du kan vurdere hvis du vil lære mer om XAI.
#1. Forklarlig AI med Python
Forklarlig AI med Python-program av Udemy er designet av Parteek Bhatia. Det vil hjelpe deg å lære ulike aspekter av XAI, inkludert applikasjonene, ulike XAI-teknikker og hva-hvis-verktøy fra Google. Du vil også finne kategoriseringen av XAI i ulike aspekter.
#2. Maskinlæringsmodelleringsrørledninger
Hvis du ønsker å lære Explainable AI og tilegne deg kunnskap om implementering av verktøy og teknikker for å administrere modelleringsressurser, er Machine Learning Modeling Pipeline fra Coursera riktig for deg.
Det er et av de beste kursene som har hundrevis av gode anmeldelser, og det undervises av en kjent instruktør, Robert Crowe. Du vil også få langtimers undervisning for modellanalyse og tolkbarhet.
#3. Forklarlig kunstig intelligens
Forklarbar AI, skrevet i fellesskap av Uday Kamath og John Liu, er en utmerket bok for å lære tolkningsevne i maskinlæring.
Du vil finne mange casestudier og tilhørende materiell for å lære XAI. Forfatterne av denne boken har gitt mange praktiske eksempler som er nyttige for å forstå XAI.
#4. Hands-On Forklarbar AI (XAI) med Python
Hand-on Explainable AI (XAI) with Python er en velkjent bok skrevet av Denis Rothman.
Den tilbyr en detaljert studie av XAI-verktøy og -teknikker for å forstå AI-resultater, som er nødvendige for moderne virksomheter. Du vil også lære å håndtere og unngå ulike problemer knyttet til skjevheter i AI.
Konklusjon
Forklarbar AI er et effektivt konsept som gjør det enkelt for bedriftseiere, dataanalytikere og ingeniører å forstå beslutningsprosessen til AI-modeller. XAI kan tolke komplekse ML-modeller som til og med er umulige å dekode for dataforskere.
Selv om det gjør fremskritt med tiden, er det fortsatt områder det må forbedres på. Jeg håper denne artikkelen gir deg bedre klarhet om XAI, hvordan det fungerer, dets fordeler og utfordringer, og applikasjoner i forskjellige sektorer. Du kan også referere til de ovennevnte kursene og bøkene for å få flere ideer om XAI.
Du kan også lese Artificial Narrow Intelligence (ANI).