«Все, что нам нравится в цивилизации, является продуктом интеллекта, поэтому усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации процветать, как никогда раньше, — до тех пор, пока нам удается поддерживать технологию полезной». — Макс Тегмарк

Как энтузиаст искусственного интеллекта, я всегда был очарован потенциалом искусственного интеллекта, который революционизирует различные аспекты нашей жизни. Однако я также понимаю, что для того, чтобы ИИ действительно оказал положительное влияние, он должен быть прозрачным и заслуживающим доверия. В этой статье я расскажу, как объяснимый ИИ (XAI) повышает прозрачность и надежность систем ИИ, а также его влияние на сотрудничество между людьми и ИИ.

Необходимость прозрачности и доверия к системам ИИ

Во время недавней беседы с техническим директором ведущей технологической компании я узнал о проблемах, с которыми сталкиваются организации при внедрении систем искусственного интеллекта. Одной из основных проблем была природа «черного ящика» традиционных систем ИИ, где процесс принятия решений остается непрозрачным и трудным для понимания.

Это отсутствие прозрачности может привести к отсутствию доверия к системам ИИ, поскольку пользователи не уверены, являются ли решения ИИ справедливыми, точными или предвзятыми. В некоторых случаях это недоверие может иметь серьезные последствия, особенно в таких важных областях, как здравоохранение, финансы и правоохранительные органы.

Представляем объяснимый ИИ (XAI)

Объяснимый ИИ (XAI) решает эти проблемы, делая решения систем ИИ более понятными и интерпретируемыми для людей. Кроме того, XAI позволяет пользователям понять, как ИИ пришел к определенному выводу, тем самым укрепляя доверие и облегчая сотрудничество между людьми и ИИ.

Директор по данным из известной организации здравоохранения поделился со мной историей о том, как XAI помогла их команде выявить и исправить ошибки в моделях ИИ. Поняв процесс принятия решений ИИ, они смогли внести коррективы, которые в конечном итоге привели к более точным и справедливым прогнозам лечения пациентов.

Расширение сотрудничества между людьми и ИИ

Одним из ключевых аспектов XAI является его способность улучшать сотрудничество между людьми и системами ИИ. Когда люди понимают, как системы ИИ принимают решения, они могут лучше использовать свой опыт для точной настройки производительности ИИ и дополнения его сильных и слабых сторон.

«Конечная цель ИИ — не замена людей, а повышение человеческого интеллекта, творчества, эмпатии и сострадания».

Я вспоминаю вдохновляющий анекдот от технического директора финансовой отрасли, где была реализована модель оценки кредитоспособности на основе XAI. Прозрачность, обеспечиваемая XAI, позволила финансовым экспертам понять процесс принятия решений ИИ, что привело к принятию более обоснованных решений, улучшению управления рисками и повышению доверия к системе.

Понимание категорий XAI Frameworks

Некоторые из схем объяснимого ИИ (XAI), составляющих текущий стандарт, можно разделить на категории на основе различных факторов, таких как метод объяснения, область применения и зависимость от модели. Понимая эти категории, вы можете выбрать наиболее подходящую платформу XAI для своего варианта использования, найдя компромисс между гибкостью, интерпретируемостью и прогностической силой. Вот три основные категории, которые помогут вам понять фреймворки XAI:

  1. Независимые от модели методы и методы, зависящие от модели
  • Независимые от модели методы. Эти методы можно применять к любому типу модели машинного обучения без учета внутренней структуры модели. Примеры методов, не зависящих от модели, включают LIME, SHAP и графики частичной зависимости (PDP). Поскольку эти методы можно применять к любой модели, они более гибкие и широко применимы в различных случаях использования.
  • Специфичные для модели методы: эти методы разработаны специально для определенного типа модели с учетом внутренней структуры и функционирования модели. Примеры включают DeepLIFT и Grad-CAM для моделей глубокого обучения и важности признаков для деревьев решений или случайных лесов. Методы, специфичные для модели, обычно обеспечивают более точные и подробные объяснения, но ограничены конкретным типом модели, для которой они предназначены.

2. Локальные и глобальные пояснения

  • Локальные объяснения. Эти методы сосредоточены на объяснении отдельных прогнозов или экземпляров. Они помогают пользователям понять, почему было принято то или иное решение для определенного входа. Примеры включают значения LIME и SHAP на уровне экземпляра. Локальные пояснения полезны для отладки, аудита или понимания конкретных решений модели.
  • Глобальные объяснения. Эти методы обеспечивают целостное понимание общего поведения модели, объясняя процесс принятия решений моделью во всех экземплярах. Примеры включают важность глобальной функции, глобальные значения SHAP и графики накопленных локальных эффектов (ALE). Глобальные пояснения помогают пользователям понять общее функционирование модели, предубеждения и взаимосвязи признаков.

3. Внутренние и апостериорные объяснения

  • Внутренние объяснения (также называемые анте-хок). Внутренние объяснения генерируются интерпретируемыми по своей сути моделями, где объяснение встроено в саму модель. Примеры включают линейную регрессию, деревья решений и машины объяснимого повышения (EBM). Внутренние объяснения обычно более просты, но модели могут иметь ограниченную предсказательную силу по сравнению с более сложными моделями.
  • Апостериорные объяснения. Эти объяснения генерируются после того, как модель была обучена и применена к любой модели, включая модели черного ящика. Апостериорные методы пытаются объяснить решения модели постфактум. Примеры включают LIME, SHAP и ELI5. Апостериорные объяснения могут использоваться со сложными моделями с более высокой предсказательной силой, но объяснения могут быть менее простыми, чем внутренние.

4. Интегрированные градиенты.По мере того, как область объяснимого ИИ (XAI) приобретает все большее значение, понимание процесса принятия решений в сложных нейронных сетях становится жизненно важным. Интегрированные градиенты предлагают метод XAI, который присваивает оценку значимости каждой входной функции, объясняя ее вклад в окончательный результат модели. Применимые к различным областям, включая классификацию изображений и обработку естественного языка, интегрированные градиенты помогают точно определить наиболее важные функции во входных данных, которые влияют на решения модели. Эта ценная информация может быть использована для различных целей, таких как обнаружение погрешностей модели или повышение производительности при выполнении определенных задач.

Изучение ТОП-5 популярных фреймворков для реализации объяснимого ИИ в производстве

Однако существует множество сред и инструментов для внедрения объяснимого ИИ в производство. В этой статье я сосредоточусь исключительно на пяти наиболее часто используемых фреймворках. Эти платформы позволяют пользователям понимать, интерпретировать и визуализировать процессы принятия решений моделей ИИ. Среди известных фреймворков:

1.LIME (объяснения, не зависящие от локальной интерпретируемой модели): LIME — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая помогает объяснить предсказания любого классификатора, локально аппроксимируя его интерпретируемой моделью. LIME создает объяснения, которые локально соответствуют базовой модели, что позволяет понять отдельные прогнозы.

2.SHAP (Shapley Additive ExPlanations): SHAP — еще одна популярная структура, объединяющая меру важности функций, которая помогает объяснить выходные данные любой модели машинного обучения. Он связывает теорию игр с локальными объяснениями и использует значения Шепли из теории кооперативных игр, чтобы справедливо распределить вклад каждой функции в прогноз для конкретного случая.

3. ELI5 (Объясните, как будто мне 5 лет): ELI5 — это еще одна библиотека Python, а не просто фреймворк, который предоставляет простой и унифицированный API для объяснения прогнозов моделей машинного обучения. Он поддерживает различные популярные библиотеки, такие как scikit-learn, XGBoost и Keras. ELI5 позволяет пользователям легко отлаживать, визуализировать и проверять внутреннюю работу моделей ИИ.

4. InterpretML:Другая интересная библиотека, разработанная Microsoft Research, InterpretML — это пакет Python с открытым исходным кодом, который предоставляет различные инструменты для обучения интерпретируемых моделей и объяснения систем черного ящика. InterpretML включает в себя различные методы объяснения, не зависящие от модели и зависящие от модели, такие как LIME, SHAP и объяснимые повышающие машины (EBM).

5. Объяснимость ИИ 360: Это набор инструментов Python с открытым исходным кодом, разработанный IBM Research, который включает в себя различные алгоритмы, которые помогают пользователям понимать и интерпретировать прогнозы моделей ИИ. Объяснимость AI 360 предоставляет широкий спектр методов, включая LIME, SHAP и метод сравнительных объяснений (CEM) среди прочих.

Каждая из этих платформ предлагает разные подходы и методы для объяснимого ИИ в зависимости от конкретных потребностей и требований вашей системы ИИ. Очень важно оценить и выбрать наиболее подходящую структуру для вашего варианта использования, чтобы обеспечить эффективное и действенное объяснение ваших моделей ИИ в производстве.

Будущее объяснимого ИИ

По мере того, как все больше организаций признают важность прозрачности и доверия к системам ИИ, внедрение XAI, вероятно, будет расти. Это не только приведет к созданию более точных и справедливых систем ИИ, но и будет способствовать лучшему сотрудничеству между людьми и ИИ, раскрывая истинный потенциал этой преобразующей технологии.

TL;DR: Объяснимый ИИ способен повысить прозрачность и надежность систем искусственного интеллекта, прокладывая путь к будущему, в котором люди и ИИ будут без проблем работать вместе. Понимая и интерпретируя решения ИИ, мы можем создать мир, в котором технологии улучшают нашу жизнь и позволяют нам принимать более обоснованные решения.

Заключительные мысли.Раскрывая возможности объяснимого ИИ, давайте вспомним, что искусственный интеллект может быть умен, но он все еще не может объяснить, почему людям нравится пицца с ананасами!

Благодарность:

Я хотел бы выразить благодарность моей подруге Урдже (https://medium.com/@urjapawar) за ее неоценимый опыт и помощь в подготовке этой статьи. Ее знания и руководство сыграли важную роль в разработке этого произведения.