Selitettävä tekoäly (XAI) - ymmärrä ML: n tulosten perustelut
Selitettävän tekoälyn (XAI) ymmärtäminen
Tekoäly (AI) kehittää yhä suuremman osan jokapäiväistä elämäämme. Kuva- ja kasvojentunnistusjärjestelmät avautuvat eri sovelluksiin koneoppimiseen (ML). Tehokas ennakoiva analytiikka, keskustelusovellukset, itsenäiset laitteet ja hyper-henkilökohtaiset järjestelmät; huomaamme, että heidän on luotettava näihin tekoälypohjaisiin järjestelmiin kaikentyyppisissä päätöksenteoissa ja ennusteet ovat ensiarvoisen tärkeitä.
Tekoäly löytää tiensä eri toimialoille, kuten koulutus, rakentaminen, terveydenhuolto, valmistus, lainvalvonta ja rahoitus. Tämän seurauksena tekoälyä tukevien järjestelmien tekemät päätökset ja ennusteet ovat yhä enemmän akuuttija monissa tapauksissa, kriittinen elämään, kuolemaan ja henkilökohtaiseen hyvinvointiin. Nämä ennusteet ovat esimerkiksi poikkeuksellisen tarkkoja terveydenhuollossa käytettäville tekoälyjärjestelmille.
Ihmisinä meidän on ymmärrettävä täysin, miten päätökset tehdään, jotta voimme luottaa tekoälyjärjestelmien päätöksiin. Rajoitettu selitettävyys ja luottamus haittaavat kykyämme luottaa tekoälyjärjestelmiin täysin.
Tekoälyn läpinäkyvyys selitettävän tekoälyn (XAI) avulla
Siten useimmat omistajat, operaattorit ja käyttäjät odottavat XAI: ta vastaus muutamia kuumia kysymyksiä, kuten:
Miksi tekoälyjärjestelmä teki tietyn ennusteen tai päätöksen?
Miksi tekojärjestelmä ei tehnyt muuta?
Milloin tekoälyjärjestelmä onnistui ja milloin epäonnistui?
Milloin tekoälyjärjestelmät antavat riittävän varmuuden päätöksestä, että voit luottaa siihen?
Miten tekoälyjärjestelmät voivat korjata syntyneet virheet?
Selitettävä tekoäly (XAI) on joukko tekniikoita ja menetelmiä, jotka sallii ihmisen operaattoreille ymmärtää ja luota koneoppimisalgoritmien luomat tulokset ja tulos. Selitettävää tekoälyä käytetään määrittämään tekoälymalli, sen todennäköinen vaikutus ja mahdolliset harhat. Se auttaa erottaa mallin tarkkuus, oikeudenmukaisuus, läpinäkyvyys ja tulokset tekoälyä käyttävissä päätöksissä tehdä. XAI on ratkaisevan tärkeä organisaatiolle luottamuksen rakentamisessa tekoälymallien tuotannossa
Miksi selittävä AI (XAI) on tärkeä?
Selitettävä tekoäly on käytetään tekemään tekoälypäätöksiä ihmisten ymmärrettäviksi ja tulkittaviksi. Tämä jättää heidät avoimiksi merkittäville riskeille; ilman ihmistä osallistunut kehitysprosessiin. Tekoälymallit voivat tuottaa puolueellisia tuloksia, jotka voivat myöhemmin johtaa sekä eettisiin että säännösten noudattamiseen liittyviin ongelmiin.
Miten saavutat selitettävän tekoälyn?
Selitettävän tekoälyn saavuttamiseksi heidän on seurattava malleissa käytettyjä tietoja, löytää tasapaino tarkkuuden ja selitettävyyden välillä ja keskittyä loppukäyttäjään ja kehittää keskeisiä suorituskykyindikaattoreita tekoälyriskin arvioimiseksi.
Mikä on selitettävä esimerkki tekoälystä?
Esimerkkejä ovat konekäännökset toistuvilla hermoverkkoilla ja kuvien luokittelu käyttämällä konvoluution hermoverkkoa. Lisäksi Google DeepMindin julkaisema tutkimus on herättänyt kiinnostusta vahvistavaan oppimiseen.
Missä tapauksessa selitettävän tekoälyn periaatteet hyötyisivät?
Seurauksena, terveydenhuollon on erinomainen paikka aloittaa osittain siksi, että se on myös alue, jolla tekoäly voi olla varsin edullista. Esimerkiksi selitettävät tekoälykäyttöiset koneet voivat säästää lääketieteen ammattilaisia paljon aikaa, jolloin he voivat keskittyä lääketieteen tulkitseviin tehtäviin toistuvan tehtävän sijasta.
Selitettävät tekoälyn periaatteet - lyhyt johdanto
- Mallit ovat luonnostaan selitettäviä - yksinkertaisia, läpinäkyviä ja helposti ymmärrettäviä.
- Mallit, jotka ovat luonteeltaan mustia laatikoita ja vaativat selityksiä erillisten, toistuvien mallien avulla, jotka jäljittelevät alkuperäisen mallin käyttäytymistä. Selitä sen perustelut päätösten tai ennusteiden takana.
Monimutkaisia koneoppimismalleja pidetään usein mustina laatikoina, mikä tarkoittaa, että kukaan, edes mallin luoja, ei tiedä, miksi malli teki erityisen suosituksen tai ennustuksen. Tämän seurauksena sitä ei vain voi selittää. Selitettävä tekoäly tai XAI yrittää korjata mustan laatikon ongelman Machine Learning -malleilla. XAI: n yleisenä tavoitteena on tuottaa malli, joka voi selittää sen perustelut tiettyjen päätösten tai ennusteiden tekemiselle ja nostaa esiin sen vahvuudet ja heikkoudet.
XAI auttaa mallin käyttäjiä tietämään, mitä odottaa ja miten malli voi toimia. Esimerkiksi ymmärrys siitä, miksi malli valitsi yhden polun toisen ja tyypilliset virheet, joita malli tekee, on valtava edistysaskel koneoppimisessa.
Tämä avoimuuden ja selitettävyyden taso auttaa rakentamaan luottamusta mallin tuottamiin ennusteisiin tai tuloksiin.
Ota meihin yhteyttä saadaksesi lisätietoja ja ottaa käyttöön tekoälyn ja koneoppimisen sekä miten työkalumme voivat tehdä tiedoistasi tarkempia. Voimme vastata kaikkiin kysymyksiisi.
Varaa kokous | Tekoäly | Virtuaalinen kahvi
Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:
Keinotekoinen älykkyys terveydenhoidossa