Kell-e törődni az ML és AI mérnökeivel?

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia növekszik a leggyorsabb ütemben, és számos iparág alkalmazza ezeket üzleti döntéseik megoldásához. Az üzletspecifikus döntések meggyorsítása érdekében az AI-szakemberek különféle szempontokon dolgoznak, és előkészítik az adatokat AI és ML platformok.

Ezek a rendszerek kiválasztják a megfelelő algoritmusokat, válaszokat adnak az előrejelzések alapján, és ajánlásokat adnak a vállalkozás számára. Az érdekelt felek vagy a végfelhasználók nagyobb egyértelműséget várnak el a rendszerek által kínált megoldásokról, és ezt a szürke területet a Fekete doboz.

Ez a cikk a forradalmi koncepció tárgyalására összpontosít Magyarázható AI (XAI) ami megváltoztatta az utat ML vagy AI tervezés működik, meggyőzőbbé téve a folyamatokat a vállalkozások számára.

Az XAI jól definiált eljárásokat és módszereket határoz meg, amelyek segítségével a felhasználók felismerhetik az AI és ML rendszerek által előállított kimenetet. Az magyarázható AI segít AI szakemberek megbízni az eredményekben az AI-modellt, a várható hatásokat és a lehetséges torzításokat meghatározó problémameghatározások alapján.

A globális XAI-piac mérete a 2020-as 3,5 milliárd dollárról várhatóan ugrásszerűen meg fog ugrani 21 milliárd USD 2030-ban, mondja a Research and Markets. Ezért egyre több szervezet tesz erőfeszítéseket a megmagyarázható mesterséges intelligencia bevezetésére a vállalkozása számára.

A magyarázható AI modellek három típusból állnak:

• • Az eredendően magyarázható modellek, amelyeket úgy terveztek, hogy könnyen érthetőek legyenek.

• • Fekete doboz modellek – nem az XAI elvei alapján készültek, hanem speciális módszerekre van szükségük a jelentés visszakereséséhez.

• • Replikálható modellek – az ML modellekkel kapott kutatási eredmények replikálhatók. Néha azonban nehéz megérteni, hogy a replikáció helyesen történik-e.

Miért magyarázható mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia szakemberek számára?

A FICO jelentések alapján az alkalmazottak 65%-a nem tudta megmagyarázni, hogy az AI-modellek hogyan határozzák meg a döntéseket vagy előrejelzéseket. Az üzleti érdekelt felek fő gondja a rendszerek korlátozott értelmezhetősége, mivel a jelenlegi ML-megoldások nagyon érzékenyek az emberi előítéletekre.

A VentureBeat szerint a Data Science és az AI-alapú projektek többsége soha nem indul el, és 87%-os meghibásodást tapasztal a megmagyarázhatatlanság miatt. A probléma kiküszöbölése érdekében az XAI-t bemutatták az ML életciklusának, amely a feketedoboz-algoritmusok lefordítására és magyarázatára szolgál, hogy segítse a jelentős döntéshozatali folyamatot.

Az XAI-val olyan technikák csoportjával foglalkozik, amelyek az ML-folyamat minden szakaszában segítik az algoritmusok kiválasztását és működését, ami megmagyarázza az ML-modell kimenetelének miértjét és módját.

Különféle magyarázati technikák

• • Modell-specifikus magyarázhatóság: Az Mxnet felmérése alapján az AI mérnökök 35%-a nyilatkozott úgy, hogy kollégáik nem értelmezték a modellek felépítését, közel 47%-uk pedig nem tudta bemutatni az eredményeket ilyen kollégáknak.
    Ezeknek a modelleknek az az előnye, hogy lehetővé teszik a döntések mélyreható megértését a belső modellek nagy ismeretében.

• • Modell-agnosztikus magyarázhatóság: Ez az ML modell nem veszi figyelembe a használt algoritmust. A modellspecifikus magyarázhatóságtól eltérően rugalmasak, és nem vesznek figyelembe semmilyen modellstruktúrát.
    A modell agnosztikus módszerek nem befolyásolják az ML modell teljesítményét, és a modell betanítása nélkül is működhetnek.

• • Modellközpontú magyarázhatóság: Ez egy hagyományos magyarázati módszer, amely elmagyarázza, hogyan kell a célértékeket és jellemzőket beállítani az algoritmusok alkalmazásához. Azt is értelmezi és elmagyarázza, hogy miként nyerhetők ki meghatározott eredmények.

• • Adatközpontú magyarázhatóság: Ez a módszer megérti az adatok természetét, és kiválóan alkalmas üzleti problémák megoldására. Az adatok nagy szerepet játszanak az előrejelzésben és a klasszikus modellezésben.
    Az inkonzisztens adatok a Machine Learning modell meghibásodásának nagy valószínűségéhez vezethetnek. Az adatprofilalkotás, az adatsodródás figyelése stb. a fő adatközpontú magyarázhatósági módszerek.

Megmagyarázható mesterséges intelligencia elmélet

Léteznek bizonyos mércék annak érdekében, hogy az XAI sikeres legyen az üzleti életben, az alábbiak szerint:

• • Elkötelezettség és megbízhatóság: Az XAI-nak megbízható magyarázatot kell tudnia adni, amely a modell elkötelezettségéhez vezet. Ezek alapvető tényezők a kiváltó ok elemzéséhez.

• • Felfogások és tapasztalatok: Fontosak a kiváltó ok elemzése során, hogy lehetővé tegyék a modell előrejelzéseit. A magyarázatoknak emberbarátnak és elvontnak kell lenniük, ne legyenek túlterhelt részletek, amelyek befolyásolnák a felhasználói élményt.

• • Az abnormalitás korlátozása: Az adatok abnormalitása általános aggodalomra ad okot, és ébernek kell lennünk az algoritmusba betáplált adatokkal kapcsolatban. Fontos, hogy legyen egy modellmagyarázat, amely megmagyarázza a rendellenességet. Ennek az az oka, hogy a végfelhasználónak segítenie kell a modell eredményeinek könnyebb megértésében, függetlenül az adatkészletekben szereplő ismételt értéktől.

Öt szempont a megmagyarázható AI-hoz

A szervezetek körülbelül 92%-a úgy véli, hogy az XAI kulcsfontosságú, míg közülük csak kevesen hoztak létre vagy vásároltak már meg AI-rendszereik elindításához szükséges magyarázhatósági eszközöket. Ahhoz, hogy a megmagyarázható mesterséges intelligenciával elérje a szükséges eredményeket, figyelembe kell vennie a következőket:

• • Vizsgálja meg a lehetséges torzításokat a rendszerek tisztességességének kezeléséhez és nyomon követéséhez.

• • Fontolja meg a modellt, és adjon meg ajánlásokat a legmagasabb logikai eredmény alapján. Figyelmeztetések kiadása, ha a modellek eltérnek a kívánt eredményektől.

• • Figyelmeztetéseket kaphat, ha a modell bármilyen kockázaton megy keresztül, és elemezze, mi történt, amikor az eltérések folytatódnak.

• • Hozzon létre, hajtson végre és kezeljen modelleket, majd egyesítse az eszközöket vagy folyamatokat egyetlen platformban. Világosan magyarázza el a gépi tanulási modell függőségeit.

• • Valósítsa meg az AI-projekteket nyilvános, privát és hibrid felhőkön. Növelje a magabiztosságot és a megbízhatóságot magyarázható mesterséges intelligencia segítségével.

Néhány XAI ipari felhasználási eset

Az IBM Ethics felmérése szerint az informatikai szakemberek körülbelül 85%-a szerint a fogyasztók nagyobb valószínűséggel választanak olyan vállalatot, amely átláthatóságot mutat az AI-modellek létrehozása, kezelése és használata terén. Nézzünk most meg néhány olyan iparágat, ahol az XAI hatalmas hatással bír.

• • Egészségügy: A kockázatok nagyobbak lehetnek, ha egy nem biztonságos mesterséges intelligencia rendszert helyeznek el az egészségügy területén. Komolyan meg kell fontolni azokat a döntéseket, amelyeket az AI-modellek hoznak, hogy segítsenek az orvosoknak betegségek kategorizálásában, az orvosi képalkotásban stb. Miután az AI-modellek döntéseket hoznak, kulcsfontosságú annak megállapítása, hogy ezek a döntések pontosak-e, mivel életek forognak kockán.

• • BFSI: A mesterséges intelligencia hitelkockázat-értékelési képességeit széles körben használják a biztosítási és banki szektorban. Az XAI rendszerek megmagyarázhatják az olyan döntéseket, mint például az árak felfújása és deflálása, tőzsdei kereskedési javaslatok stb., amelyeknek pénzügyi tétje van.

• • Autó: Az autonóm vezetésben az önvezető autók rendkívül izgalmasak, mivel nem tesznek rossz mozdulatokat. Ha felismeri az auto-pilot üzemmódok kockázatait, akkor azokat meg lehet magyarázni és magas prioritás mellett rögzíteni.

• • Gyártás: A berendezések hibáinak diagnosztizálása és megoldása a termékek gyártása során szükséges. Az XAI segít a szakembereknek megérteni a karbantartási szabványokra, az érzékelők leolvasására és az üzletspecifikus adatokra vonatkozó ajánlásokat, amelyek előkészítik az utat a jelentősebb döntések meghozatalához a berendezésgyártás terén.

Az elválás lövés

A megmagyarázhatóság létfontosságú minden szervezet számára, miközben az AI-modelleket áthelyezik a gyártási folyamatba. Az XAI az AI leginnovatívabb evolúciója, amely lehetőséget kínál a szervezeteknek elfogulatlan és megbízható AI-alkalmazások létrehozására. A szervezetek erősen megkövetelik, hogy a szakemberek XAI-készek legyenek, hogy javíthassák az üzletben alkalmazott AI és ML rendszerek magyarázhatóságát. Egy neves intézet mesterségesintelligencia-mérnöki tanúsítványa révén a mesterséges intelligencia szakemberek magas szintű szakértelmet építhetnek ki a megmagyarázható mesterséges intelligencia területén, és biztosíthatják, hogy Ön a szervezet javára váljon.