Explainable AI (XAI) er et spirende koncept, hvis efterspørgsel blandt virksomheder er stigende, da det hjælper dem med at fortolke og forklare kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller.
I den moderne verden er alt datadrevet, og AI fungerer som det centrale interessepunkt.
Forskellige typer AI-løsninger bruges i et stort antal operationer til forskellige industrier for at øge deres vækst og udjævne deres drift.
Dette hjælper dig også med at forstå, hvordan AI-modellerne fungerer og producerer output.
Hvis du stadig undrer dig over, hvorfor du skal bekymre dig om XAI, er denne artikel for dig.
Lad os begynde!
Indholdsfortegnelse
Hvad er Forklarlig AI?
Forklarlig AI (XAI) er et sæt metoder og processer, der er fokuseret på at hjælpe brugere med at forstå og stole på output og resultater givet af AI-modeller. Grundlæggende giver XAI brugere mulighed for at få et indblik i, hvordan en kompleks maskinlæringsalgoritme fungerer, og hvad er logikken, der driver disse modellers beslutningstagning.
XAI hjælper gennem sin ramme og sæt af værktøjer udviklere og organisationer med at bringe et gennemsigtighedslag i en given AI-model, så brugerne kan forstå logikken bag forudsigelsen. Det er fordelagtigt i en organisations økosystem, hvor AI implementeres på forskellige måder, da det forbedrer AI’ens nøjagtighed, resultater og gennemsigtighed.
Ydermere hjælper XAI med at vise, hvilke skævheder og problemer komplekse ML-algoritmer kan bringe med sig, mens de arbejder på et specifikt resultat. Den sorte boks-model, der bliver skabt som et resultat af en kompleks ML-algoritme, er næsten umulig at forstå, selv for dataforskere, der skaber algoritmen.
Så den gennemsigtighed, som XAI bringer med sig, er gavnlig for en organisation at finde ud af, hvordan man korrekt udnytter AI-kraften og træffer den rigtige beslutning. Den forklarlighed, som XAI fremfører, er hovedsageligt i form af tekster eller billeder, der giver indsigt i AI-modellernes interne funktion.
For at forklare de ekstra metadataoplysninger i AI-modellen, bruger XAI også mange andre forklaringsmekanismer – funktionsrelevans, forenklet forklaring og forklaring gennem eksempler.
Efterspørgslen efter XAI stiger hurtigt, efterhånden som flere og flere organisationer implementerer dem i deres økosystemer. Efterhånden som det udvikler sig, forbedres teknikkerne og processen med at forklare gennem skrivning også.
Hvorfor betyder XAI noget?
I dag bruger de fleste organisationer AI-modeller i deres forretningsdrift og beslutter deres fremtidige træk i henhold til AI’s forudsigelse. Det er dog kun delvist nøjagtigt, og der er mange skævheder, som er et overvejende problem i de fleste AI-modeller.
Forstyrrelserne er baseret på forskellige faktorer, og det påvirker beslutningen af AI-modeller. Det er væsentligt, at AI-tilstandens beslutninger ofte forringes, når AI-modellen fodres med produktionsdata, som er anderledes end træningsdata.
Desuden kan ML-modeller og neurale netværk være skræmmende at forklare, og det er ofte umuligt for dataforskere at fortolke dem. Hvis du har fuld tillid til enhver beslutning af AI-modeller for din virksomheds vækst, kan det forårsage uforudsete problemer og hæmme den samlede vækst.
Derfor bliver det afgørende for en organisation at have en fuldstændig forståelse af AI-beslutningsprocessen og logikken, der ligger bag hvert resultat af disse AI-modeller. Det er her XAI kommer som et praktisk værktøj, der hjælper organisationer med at få en fuldstændig forklaring på en given AI-models beslutningsproces sammen med den logik, den bruger.
Fra forståelse af maskinlæringsalgoritmer til evaluering af neurale netværk og dybe læringsnetværk hjælper XAI dig med at overvåge alt og få præcise forklaringer for hver beslutning. Når du implementerer XAI, bliver det mere ligetil for dig at vurdere nøjagtigheden og ansvarligheden af enhver AI-beslutning og derefter beslutte, om den vil være egnet til din organisation.
Ydermere fungerer XAI som en væsentlig komponent, fordi den er ansvarlig for at implementere og vedligeholde en ansvarlig AI-model i dit forretningsøkosystem, der vil give retfærdige og præcise beslutninger. XAI hjælper også med at tilbageholde tillid blandt slutbrugere, samtidig med at alle sikkerheds- og overholdelsesrisici begrænses.
Hvordan virker XAI?
Moderne AI-teknologi, der er implementeret i virksomheder, giver deres resultat eller beslutning ved at bruge forskellige modeller. Men disse AI-teknologier definerer ikke, hvordan de har opnået resultatet eller logikken bag deres beslutning.
Billedkilde: Darpa
For at udfylde dette hul implementerer virksomheder nu XAI, som bruger en forklarlig model og alle metadataoplysninger med en forklaringsgrænseflade for at hjælpe med at forstå, hvordan AI-modellen fungerer.
Når AI-teknologi inkorporeres i et forretningsøkosystem, introduceres AI-metoder på forskellige niveauer. Disse AI-metoder er machine learning (ML), machine reasoning (MR) og integration mellem MR og ML.
For at være præcis er de komponenter, som XAI introducerer i en eksisterende AI-model, forklaring, forklarlighed af data, MR-forklarlighed og ML-forklarlighed. Plus, XAI introducerer også fortolkning og forklarlighed mellem MR og ML.
XAI’s arbejde er kategoriseret i tre typer:
- Forklarlige data: Det fremhæver datatypen og indholdet, der bruges til at træne AI-modellen. Plus, det viser årsagen bag valgene, processen med at vælge og rapporter om indsats, der er nødvendig for at fjerne skævhed.
- Forklarlige forudsigelser: Her fremlægger XAI alle de funktioner, som AI-modellen har brugt til at opnå output.
- Forklarlige algoritmer: Disse afslører alle lagene i en AI-model og forklarer, hvordan hvert lag hjælper med at producere det ultimative output.
Forklarlige forudsigelser og algoritmer er dog stadig i udviklingsstadiet, og kun forklarlige data kan bruges til at forklare neurale netværk.
For at forklare beslutningsprocessen bruger XAI to tilgange:
- Proxy-modellering: I denne tilgang anvendes en tilnærmet model, som adskiller sig fra originalen. Det fører til et tilnærmet resultat, som kunne give et andet resultat end det faktiske.
- Design til fortolkning: Det er en populær tilgang, hvor XAI udvikler en model, der er let at forstå for menneskelige brugere. Disse modeller mangler dog nøjagtighed eller produktionskraft sammenlignet med faktiske AI-modeller.
Fordele ved XAI
Forklarlig AI eller XAI har en betydelig indflydelse på AI’s boom, fordi det hjælper mennesker med at forstå, hvordan en AI fungerer. Det giver mange fordele, såsom:
Forbedrer gennemsigtighed og tillid
Virksomheder, der implementerer AI-modeller i deres systemer, kan forstå, hvordan en kompleks AI-model fungerer, og hvorfor de producerer specifikt output under forskellige forhold.
XAI er også meget nyttigt for virksomheder at forstå årsagen bag resultatet af black box-modeller. Det forbedrer således gennemsigtigheden og tilliden mellem maskinbrugere og menneskelige brugere.
Forbedret anvendelse af AI-modeller
Efterhånden som organisationer begynder at forstå den arbejdsmæssige og logiske proces bag en AI-model og erkender dens fordele, stiger adoptionsraten for AI-modeller. De vil også være i stand til at stole mere på deres beslutning på grund af ordentlige forklaringer.
Boost i produktivitet
Med adoptionen af XAI i AI-tilstand kan ML-driftsteams nemt finde fejl og også områder, der skal forbedres i det eksisterende system. Det hjælper også ML-driftsteams med at opretholde en jævn og effektiv drift af AI-processer.
Der vil således være et betydeligt løft i produktiviteten, fordi MLOps-teamet kan forstå den logik, der fører til, at AI-modellen producerer et bestemt output.
Reduceret risiko og omkostninger
XAI har været medvirkende til at reducere omkostningerne ved AI-modelstyring. Da den forklarer alle udfaldene og risikoområderne, minimerer den behovet for manuel inspektion og risikoen for dyre fejl, der vil hæmme forholdet til slutbrugerne.
Afdække nye muligheder
Når dit tekniske og forretningsmæssige team får mulighed for at få indsigt i AI-beslutningsprocesser, vil det give dem en chance for at afdække nye muligheder. Når de ser nærmere på specifikke resultater, kan de finde ud af nye ting, som ikke var synlige i første omgang.
XAIs udfordringer
Nogle almindelige udfordringer ved XAI er:
- Svært ved fortolkning: Der er mange ML-systemer, som er svære at fortolke. Så de forklaringer, som XAI giver, er svære at forstå for brugerne. Når en black box-strategi er uforklarlig, kan den forårsage alvorlige operationelle og etiske problemer.
- Retfærdighed: Det er ret udfordrende for XAI at afgøre, om en bestemt beslutning fra en AI er retfærdig eller ej. Retfærdighed er fuldstændig subjektiv, og den afhænger af de data, som AI-modellen er blevet trænet på.
- Sikkerhed: Et af de væsentlige problemer med XAI er, at klienter kan udføre handlinger for at ændre beslutningsprocessen i ML-modellen og påvirke outputtet til deres egen fordel. Ethvert teknisk personale kan kun gendanne det datasæt, der bruges af algoritmen til træning.
Forskellen mellem XAI og AI
Selvom både XAI og AI er korrelerede, er der nogle grundlæggende forskelle mellem dem.
Forklarlig AIAIForklarlig AI giver en forklaring eller logik af beslutningsprocessen i en kompleks ML-model. Kunstig intelligens giver kun dommen eller outputtet af beslutningen truffet af en ML-model. Da XAI giver en ordentlig forklaring, hjælper det brugerne med at få mere tillid til en bestemt AI-model. Med AI får du kun dommen, og brugerne bliver forvirrede ved tanken om, hvordan AI’en er nået frem til en konklusion. Så beslutningerne ville have brug for mere tillid. Det reducerer skævheder, der er forbundet med mange AI-modeller. Det træffer ofte beslutninger baseret på skævheder i verden. Det reducerer omkostningerne ved fejl taget af AI-tilstanden. AI-modeller er ikke 100 % nøjagtige , og de kan komme med forkerte forudsigelser. Hvis en AI-model laver en forkert forudsigelse, kan det føre til tab i en virksomhed.
XAI har endnu ikke udviklet sig helt, da der stadig er begrænsninger, især når det kommer til at forklare komplekse sorte bokse.AI som helhed har udviklet sig meget, og det kan hurtigt løse en masse problemer uden meget besvær. Da XAI forklarer enhver logik og beslutningsproces for en AI-model, kan enhver let påvirke processen for dårlige midler. AI-modeller giver ikke hovedårsagen eller logikken bag deres endelige forudsigelse, så der er næppe en chance for, at nogen kan påvirke dens beslutning.
Indvirkning af XAI på forskellige sektorer
Ankomsten af XAI har haft en betydelig indflydelse i forskellige sektorer, hvor AI spiller en afgørende rolle i beslutningstagningen. Lad os tage et kig på dem.
#1. Finansiere
AI-drevne løsninger er fremherskende inden for økonomi, og de fleste virksomheder bruger dem til forskellige opgaver. Finanssektoren er dog stærkt reguleret og kræver en del revision, før der træffes en økonomisk beslutning.
XAI kan hjælpe i den del og fremsætte begrundelse bag en økonomisk beslutning. Det er medvirkende til at bevare slutbrugernes tillid, fordi de vil forstå årsagen bag en økonomisk beslutning, som en organisation træffer.
#2. Sundhedspleje
Inkluderingen af XAI har gavnet sundhedssystemerne på en række forskellige måder. Det kan hjælpe med at opdage og diagnosticere mange sygdomme og afklare årsagen. Dette kan hjælpe læger med at give den korrekte behandling.
#3. Fremstilling
I dag er AI-modeller stærkt implementeret i fremstillingssektorer til applikationer som ledelse, reparation, logistik osv. Men disse AI-modeller er ikke altid konsistente, og det fører til tillidsproblemer.
Til dette har XAI løst en masse af sådanne problemer, da det kan give den bedst mulige måde for mange fremstillingsapplikationer sammen med en forklaring. Det vil vise logikken og årsagen bag en bestemt beslutning truffet for arbejdere, som i sidste ende vil hjælpe dem med at opbygge tillid.
#4. Automobil
Integrationen af XAI i selvkørende biler har været bydende nødvendig, da det har givet et køretøj mulighed for at give en begrundelse for hver beslutning, den træffer under ulykker. Ved at lære af forskellige situationer og ulykker hjælper XAI autonome biler med at træffe beslutninger og forbedre den overordnede sikkerhed for både passagerer og fodgængere.
Læringsressourcer
Udover ovenstående information er her et par bøger og kurser, som du kan overveje, hvis du vil lære mere om XAI.
#1. Forklarlig AI med Python
Forklarlig AI med Python-program af Udemy er designet af Parteek Bhatia. Det vil hjælpe dig med at lære forskellige aspekter af XAI, herunder applikationerne, forskellige XAI-teknikker og What-if-værktøjer fra Google. Du vil også finde kategoriseringen af XAI i forskellige aspekter.
#2. Machine Learning Modeling Pipelines
Hvis du ønsker at lære Explainable AI og tilegne dig viden om implementering af værktøjer og teknikker til styring af modelleringsressourcer, er Machine Learning Modeling Pipeline fra Coursera det rigtige for dig.
Det er et af de bedste kurser, der har hundredvis af gode anmeldelser, og det undervises af en kendt instruktør, Robert Crowe. Du vil også få langtidsundervisning i modelanalyse og fortolkning.
#3. Forklarlig kunstig intelligens
Forklarlig AI er skrevet i fællesskab af Uday Kamath og John Liu og er en fremragende bog til at lære fortolkning i maskinlæring.
Du vil finde mange casestudier og tilhørende materialer til at lære XAI. Forfatterne til denne bog har givet mange praktiske eksempler, der er nyttige til at forstå XAI.
#4. Hands-On Forklarlig AI (XAI) med Python
Hand-on Explainable AI (XAI) with Python er en velkendt bog forfattet af Denis Rothman.
Det tilbyder en detaljeret undersøgelse af XAI-værktøjer og -teknikker til at forstå AI-resultater, som er nødvendige for moderne virksomheder. Du vil også lære at håndtere og undgå forskellige problemer relateret til skævheder i AI.
Konklusion
Forklarlig AI er et effektivt koncept, der gør det nemt for virksomhedsejere, dataanalytikere og ingeniører at forstå beslutningsprocessen for AI-modeller. XAI kan fortolke komplekse ML-modeller, som endda er umulige at afkode for dataforskere.
Selvom det gør fremskridt med tiden, er der stadig områder, det skal forbedres på. Jeg håber, at denne artikel giver dig bedre klarhed om XAI, hvordan det fungerer, dets fordele og udfordringer og applikationer i forskellige sektorer. Du kan også henvise til de ovennævnte kurser og bøger for at få flere ideer om XAI.
Du kan også læse Artificial Narrow Intelligence (ANI).