«Объяснимый ИИ вносит ясность в процесс принятия решений: понимание возможностей прозрачных систем ИИ».

Чтобы продвигать объяснимый ИИ, исследователи разрабатывают инструменты и методы, и здесь мы рассмотрим некоторые из них, показавшие многообещающие результаты: за последние пару лет:

Инструмент «что, если»

Команда TensorFlow анонсировала интерактивный визуальный интерфейс What-If Tool, предназначенный для визуализации наборов данных и лучшего понимания результатов моделей TensorFlow. Для анализа развернутых моделей. В дополнение к моделям TensorFlow также можно использовать инструмент Что, если для моделей XGBoost и Scikit Learn.

После развертывания модели ее производительность можно просмотреть в наборе данных с помощью инструмента «Что, если». Он позволяет понять модель классификации или регрессии, позволяя людям исследовать, оценивать и сравнивать модели машинного обучения.

Кроме того, можно разбить набор данных по функциям и сравнить производительность этих срезов, определяя подмножества данных, на которых модель работает лучше всего или хуже всего, что может быть очень полезно для исследований справедливости ML.

ЛАЙМ

Локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели LIME — это фактический метод, разработанный исследователями из Вашингтонского университета для обеспечения большей прозрачности того, что происходит внутри алгоритма.

Когда количество измерений велико, поддерживать локальную точность для таких моделей становится все труднее. Напротив, LIME решает гораздо более осуществимую задачу поиска модели, которая локально аппроксимирует исходную модель.

LIME включает в себя интерпретируемость как в оптимизации, так и в понятии интерпретируемого представления, так что могут быть учтены критерии интерпретируемости, специфичные для предметной области и задачи.

LIME, модульный и расширяемый подход для достоверного объяснения прогнозов любой модели интерпретируемым образом. Команда также представила SP-LIME, метод выбора репрезентативных и неизбыточных прогнозов, предоставляющий пользователям глобальное представление о модели.

Шап

Shapley Value SHAP (Shapley Additive exPlanations) — это средний предельный вклад значения признака во всех возможных коалициях.

Коалиции — это в основном комбинации признаков, которые используются для оценки значения Шепли определенного признака. Это единый подход к объяснению результатов любой модели машинного обучения.

SHAP связывает теорию игр с локальными объяснениями, объединяя несколько предыдущих методов и представляя единственно возможный непротиворечивый и локально точный метод аддитивной атрибуции признаков, основанный на ожиданиях.

AIX360

Инструментарий AI Explainability 360 — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная IBM для поддержки интерпретируемости и объяснимости наборов данных и моделей машинного обучения. Объяснимость AI 360 выпущена в виде пакета Python, который включает в себя полный набор алгоритмов, охватывающих различные измерения объяснений, а также метрики прокси-объяснимости.

Заключение

В заключение, объяснимый ИИ (XAI) является важным аспектом разработки искусственного интеллекта, поскольку он направлен на обеспечение прозрачности и подотчетности в процессах принятия решений. Используя такие методы, как атрибуция признаков, интерпретация моделей и апостериорные объяснения, XAI помогает укрепить доверие и понимание систем ИИ, особенно в областях, где на карту поставлены человеческие жизни и ценности. Тем не менее, эта область все еще находится в зачаточном состоянии, и необходимы дальнейшие исследования для повышения точности, масштабируемости и надежности методов XAI. В целом, XAI представляет собой шаг к созданию более ответственных, этичных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта.

Я надеюсь, что этот блог дал вам ценную информацию по теме и лучшее понимание ее важности. Если вы нашли этот контент полезным и информативным, я признателен, если вы поставите лайк и поделитесь им со своими друзьями, семьей и коллегами. Ваша поддержка поможет нам продолжать создавать информативный и привлекательный контент, а также распространять информацию по этой теме. Давайте работать вместе, чтобы сделать этот мир лучше с помощью технологий. Спасибо за чтение!