Vad är Explainable AI (XAI) och varför ska du bry dig

av

Explainable AI (XAI) är ett framväxande koncept vars efterfrågan bland företag ökar eftersom det hjälper dem att tolka och förklara artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller.

I den moderna världen är allt datadrivet, och AI fungerar som den centrala punkten av intresse.

Olika typer av AI-lösningar används i ett stort antal verksamheter för olika branscher för att öka deras tillväxt och jämna ut verksamheten.

Detta hjälper dig också att förstå hur AI-modellerna fungerar och producerar utdata.

Om du fortfarande undrar varför du ska bry dig om XAI, är den här artikeln för dig.

Låt oss börja!

Vad är Explainable AI?

Explainable AI (XAI), är en uppsättning metoder och processer som är fokuserade på att hjälpa användare att förstå och lita på resultatet och resultaten från AI-modeller. I grund och botten tillåter XAI användare att få en inblick i hur en komplex maskininlärningsalgoritm fungerar och vilka logiker som driver dessa modellers beslutsfattande.

XAI, genom sitt ramverk och uppsättning verktyg, hjälper utvecklare och organisationer att ta med ett transparenslager i en given AI-modell så att användarna kan förstå logiken bakom förutsägelsen. Det är fördelaktigt i en organisations ekosystem där AI implementeras på olika sätt eftersom det förbättrar AI:s noggrannhet, resultat och transparens.

Dessutom hjälper XAI att visa upp vilka fördomar och problem som komplexa ML-algoritmer kan föra med sig när man arbetar med ett specifikt resultat. Black box-modellen som skapas som ett resultat av en komplex ML-algoritm är nästan omöjlig att förstå, även för datavetare som skapar algoritmen.

Så den transparens som XAI tar med sig är fördelaktig för en organisation att ta reda på hur man korrekt kan utnyttja kraften i AI och fatta rätt beslut. Förklarbarheten som XAI lägger fram är främst i form av texter eller bilder, vilket ger insikter om AI-modellernas interna funktion.

För att förklara den extra metadatainformationen för AI-modellen använder XAI också många andra förklaringsmekanismer – funktionsrelevans, förenklad förklaring och att förklara genom exempel.

Efterfrågan på XAI ökar snabbt i takt med att fler och fler organisationer implementerar dem i sina ekosystem. Allt eftersom det utvecklas, förbättras också teknikerna och processen för att förklara genom att skriva.

Varför spelar XAI någon roll?

Nuförtiden använder de flesta organisationer AI-modeller i sin affärsverksamhet och bestämmer sina framtida drag enligt AI:s förutsägelse. Det är dock bara delvis korrekt, och det finns många fördomar som är ett dominerande problem i de flesta AI-modeller.

Fördomarna är baserade på olika faktorer, och det påverkar beslutet av AI-modeller. Viktigt är att AI-lägets beslut ofta försämras när AI-modellen matas med produktionsdata som skiljer sig från träningsdata.

Dessutom kan ML-modeller och neurala nätverk vara skrämmande att förklara, och det är ofta omöjligt för datavetare att tolka dem. Om du fullt ut litar på varje beslut av AI-modeller för ditt företags tillväxt, kan det orsaka oförutsedda problem och hämma den övergripande tillväxten.

Därför blir det viktigt för en organisation att ha en fullständig förståelse för AI-beslutsprocessen och logiken som ligger bakom varje resultat som dessa AI-modeller presenterar. Det är här XAI kommer som ett praktiskt verktyg som hjälper organisationer att få en fullständig förklaring av en given AI-modells beslutsprocess, tillsammans med logiken den använder.

Från att förstå algoritmer för maskininlärning till att utvärdera neurala nätverk och nätverk för djupinlärning, XAI hjälper dig att övervaka allt och få korrekta förklaringar för varje beslut. När du implementerar XAI blir det enklare för dig att bedöma riktigheten och ansvarsskyldigheten för varje AI-beslut och sedan bestämma om det är lämpligt för din organisation.

Dessutom fungerar XAI som en viktig komponent eftersom det är ansvarigt för att implementera och underhålla en ansvarsfull AI-modell i ditt affärsekosystem som kommer att ge rättvisa och korrekta beslut. XAI hjälper också till att hålla tillbaka förtroendet bland slutanvändare samtidigt som det minskar eventuella säkerhets- och efterlevnadsrisker.

Hur fungerar XAI?

Modern AI-teknik som är implementerad i företag ger deras resultat eller beslut genom att använda olika modeller. Men dessa AI-tekniker definierar inte hur de har uppnått resultatet eller logiken bakom deras beslut.

Bildkälla: Darpa

För att fylla denna lucka implementerar företag nu XAI, som använder en förklarlig modell och all metadatainformation med ett förklaringsgränssnitt för att hjälpa till att förstå hur AI-modellen fungerar.

När AI-teknik införlivas i ett affärsekosystem introduceras AI-metoder på olika nivåer. Dessa AI-metoder är maskininlärning (ML), maskinresonemang (MR) och integration mellan MR och ML.

För att vara exakt, de komponenter som XAI introducerar i en befintlig AI-modell är förklaring, förklaring av data, MR-förklarbarhet och ML-förklarbarhet. Dessutom introducerar XAI också tolkningsbarhet och förklarabarhet mellan MR och ML.

Arbetet med XAI är kategoriserat i tre typer:

  • Förklarliga data: Den belyser datatypen och innehållet som används för att träna AI-modellen. Dessutom visar den upp anledningen bakom valen, processen för att välja och rapporter om insatser som krävs för att ta bort partiskhet.
  • Förklarliga förutsägelser: Här lägger XAI fram alla funktioner som AI-modellen har använt för att få utdata.
  • Förklarbara algoritmer: Dessa avslöjar alla lager i en AI-modell och förklarar hur varje lager hjälper till att producera det ultimata resultatet.

Förklarbara förutsägelser och algoritmer är dock fortfarande i utvecklingsstadiet, och endast förklarbara data kan användas för att förklara neurala nätverk.

För att förklara beslutsprocessen använder XAI två tillvägagångssätt:

  • Proxymodellering: I detta tillvägagångssätt används en approximerad modell, som skiljer sig från originalet. Det leder till ett ungefärligt resultat som kan ge ett annat resultat än det faktiska.
  • Design för tolkning: Det är ett populärt tillvägagångssätt där XAI utvecklar en modell som är lätt att förstå för mänskliga användare. Dessa modeller saknar dock noggrannhet eller produktionskraft jämfört med faktiska AI-modeller.

Fördelarna med XAI

Förklarlig AI eller XAI har en betydande inverkan på AI-boomen eftersom det hjälper människor att förstå hur en AI fungerar. Det ger många fördelar, såsom:

Förbättrar transparens och tillit

Företag som implementerar AI-modeller i sina system kan förstå hur en komplex AI-modell fungerar och varför de producerar specifik produktion under olika förhållanden.

XAI är också mycket användbart för företag att förstå orsaken bakom resultatet av black box-modeller. Således förbättrar det transparensen och förtroendet mellan maskin- och mänskliga användare.

Förbättrad användning av AI-modeller

När organisationer börjar förstå den fungerande och logiska processen bakom en AI-modell och inser dess fördelar, ökar adoptionsfrekvensen för AI-modeller. De kommer också att kunna lita mer på sitt beslut på grund av korrekta förklaringar.

Öka produktiviteten

Med antagandet av XAI i AI-läget kan ML-driftsteam enkelt hitta fel och även områden som behöver förbättras i det befintliga systemet. Det hjälper också ML-driftsteam att upprätthålla en smidig och effektiv drift av AI-processer.

Således kommer det att bli en betydande ökning av produktiviteten eftersom MLOps-teamet kan förstå logiken som leder till att AI-modellen producerar en viss produktion.

Minskad risk och kostnad

XAI har varit avgörande för att minska kostnaderna för AI-modellstyrning. Eftersom den förklarar alla utfall och riskområden, minimerar den behovet av manuell inspektion och risken för kostsamma fel som kommer att hämma relationerna med slutanvändarna.

Upptäck nya möjligheter

När ditt tekniska och affärsteam får möjlighet att få insikter i AI-beslutsprocesser kommer det att ge dem en chans att upptäcka nya möjligheter. När de tar en djupare titt på specifika resultat kan de ta reda på nya saker som inte var synliga från början.

XAIs utmaningar

Några vanliga utmaningar för XAI är:

  • Svårighet att tolka: Det finns många ML-system som är svåra att tolka. Så förklaringarna som XAI tillhandahåller är svåra att förstå för användarna. När en svart låda-strategi är oförklarlig kan den orsaka allvarliga operativa och etiska problem.
  • Rättvisa: Det är ganska utmanande för XAI att avgöra om ett visst beslut av en AI är rättvist eller inte. Rättvisa är helt subjektivt, och det beror på de data som AI-modellen har tränats på.
  • Säkerhet: Ett av de betydande problemen med XAI är att klienter kan utföra åtgärder för att ändra beslutsprocessen för ML-modellen och påverka produktionen till sin egen fördel. All teknisk personal kan bara återställa datauppsättningen som används av algoritmen för utbildning.

Skillnaden mellan XAI och AI

Även om både XAI och AI är korrelerade, finns det några grundläggande skillnader mellan dem.

Explainable AIAIExplainable AI ger en förklaring eller logik för beslutsprocessen för en komplex ML-modell. Artificiell intelligens tillhandahåller endast bedömningen eller resultatet av beslutet som fattats av en ML-modell. Eftersom XAI ger en korrekt förklaring, hjälper det användarna att få mer lita på en viss AI-modell. Med AI får du bara domen, och användarna blir förbryllade av tanken på hur AI:n har kommit till en slutsats. Så besluten skulle behöva mer förtroende. Det minskar fördomar som är förknippade med många AI-modeller. Det fattar ofta beslut baserat på fördomar i världen. Det minskar kostnaderna för misstag som tas av AI-läget. AI-modeller är inte 100 % korrekta , och de kan göra felaktiga förutsägelser. Om en felaktig förutsägelse görs av en AI-modell kan det leda till en förlust i ett företag.
XAI har ännu inte utvecklats helt eftersom det fortfarande finns begränsningar, särskilt när det gäller att förklara komplexa svarta lådor.AI som helhet har utvecklats mycket, och det kan snabbt lösa många problem utan mycket krångel. Eftersom XAI förklarar all logik och beslutsprocessen för en AI-modell kan vem som helst enkelt påverka processen för dåliga medel. AI-modeller ger inte huvudorsaken eller logiken bakom deras slutliga förutsägelse, så det finns knappast en chans för någon att påverka dess beslut.

Inverkan av XAI på olika sektorer

Ankomsten av XAI har haft en betydande inverkan i olika sektorer där AI spelar en avgörande roll i beslutsfattandet. Låt oss ta en titt på dem.

#1. Finansiera

AI-drivna lösningar är dominerande inom ekonomi, och de flesta företag använder dem för olika uppgifter. Finanssektorn är dock hårt reglerad och kräver mycket revision innan man fattar ett ekonomiskt beslut.

XAI kan hjälpa till i den delen och lägga fram motiveringar bakom ett ekonomiskt beslut. Det är avgörande för att behålla slutanvändarnas förtroende eftersom de kommer att förstå orsaken bakom ett ekonomiskt beslut som en organisation fattar.

#2. Sjukvård

Införandet av XAI har gynnat sjukvårdssystemen på en mängd olika sätt. Det kan hjälpa till att upptäcka och diagnostisera många sjukdomar och eliminera grundorsaken. Detta kan hjälpa läkare att ge rätt behandling.

#3. Tillverkning

Nuförtiden är AI-modeller kraftigt implementerade i tillverkningssektorer för applikationer som hantering, reparation, logistik, etc. Men dessa AI-modeller är inte alltid konsekventa, och det leder till förtroendeproblem.

Till detta har XAI löst många sådana problem eftersom det kan ge bästa möjliga sätt för många tillverkningsapplikationer, tillsammans med en förklaring. Det kommer att visa upp logiken och anledningen bakom ett särskilt beslut som tagits för arbetare, vilket i slutändan kommer att hjälpa dem att bygga upp förtroende.

#4. Bil

Integreringen av XAI i självkörande bilar har varit absolut nödvändig eftersom det har gjort det möjligt för ett fordon att ge en motivering för varje beslut det fattar under olyckor. Genom att lära sig av olika situationer och olyckor hjälper XAI autonoma bilar att fatta beslut och förbättra den övergripande säkerheten för såväl passagerare som fotgängare.

Lärresurser

Förutom ovanstående information finns här några böcker och kurser som du kan överväga om du vill lära dig mer om XAI.

#1. Förklarlig AI med Python

Förklarlig AI med Python-programmet av Udemy är designat av Parteek Bhatia. Det hjälper dig att lära dig olika aspekter av XAI, inklusive applikationer, olika XAI-tekniker och What-if-verktyg från Google. Du hittar också kategoriseringen av XAI i olika aspekter.

#2. Machine Learning Modeling Pipelines

Om du vill lära dig Explainable AI och skaffa dig kunskap om att implementera verktyg och tekniker för att hantera modelleringsresurser, är Machine Learning Modeling Pipeline från Coursera rätt för dig.

Det är en av de bästa kurserna som har hundratals bra recensioner, och den undervisas av en välkänd instruktör, Robert Crowe. Du kommer också att få långa timmars undervisning för modellanalys och tolkningsbarhet.

#3. Förklarlig artificiell intelligens

Förklarlig AI, skriven tillsammans av Uday Kamath och John Liu, är en utmärkt bok för att lära sig tolkningsbarhet i maskininlärning.

Du hittar många fallstudier och tillhörande material för att lära dig XAI. Författarna till den här boken har gett många praktiska exempel som är användbara för att förstå XAI.

#4. Hands-On Explainable AI (XAI) med Python

Hand-on Explainable AI (XAI) with Python är en välkänd bok författad av Denis Rothman.

Den erbjuder en detaljerad studie av XAI-verktyg och -tekniker för att förstå AI-resultat, som behövs för moderna företag. Du kommer också att lära dig att hantera och undvika olika problem relaterade till fördomar i AI.

Slutsats

Explainable AI är ett effektivt koncept som gör det enkelt för företagsägare, dataanalytiker och ingenjörer att förstå beslutsprocessen för AI-modeller. XAI kan tolka komplexa ML-modeller som till och med är omöjliga att avkoda för datavetare.

Även om det gör framsteg med tiden, finns det fortfarande områden som det behöver förbättras på. Jag hoppas att den här artikeln ger dig bättre klarhet om XAI, hur det fungerar, dess fördelar och utmaningar och tillämpningar inom olika sektorer. Du kan också hänvisa till ovan nämnda kurser och böcker för att få fler idéer om XAI.

Du kan också läsa Artificiell smal intelligens (ANI).