Зачем нужен объяснимый ИИ
Объяснимый искусственный интеллект (Explainable AI, XAI) — это область развития технологий машинного обучения, целью которой является создание систем, способных объяснять принятые решения.
Решения искусственного интеллекта основаны на сложных алгоритмах и неочевидны для людей. Это становится причиной сомнений и ограничивает применение моделей. Можно выделить пять причин, из-за которых важно развивать объяснимость ИИ.
Доверие. Людям важно понимать, как ИИ принимает решения. Прозрачность позволяет избавить общество от опасений, которые часто возникают при работе с новыми технологиями. Также это нужно, чтобы нейросети использовались эффективнее для большего количества задач.
Устранение предвзятости. Цель развития объяснимого ИИ — показать, как принимаются решения в алгоритмах машинного обучения. Так, можно выявить некорректные результаты, причиной которых является недостаточное качество или количество обучающих данных, заблуждения разработчиков.
Улучшение модели. Понимание работы системы позволяет вовремя обнаружить проблемы и делает систему точнее и надежнее.
Безопасность. Нейросеть может быть подвергнута кибератаке, цель которой — генерация неверных ответов. Прозрачность работы ИИ поможет избежать ошибок.
Соответствие законодательству. Регламенты по защите данных в разных странах могут требовать объяснить решения, которые приняты с использованием автоматизированных систем.
Как работает объяснимый ИИ
Чтобы искусственный интеллект считался объяснимым, он должен соответствовать следующим принципам:
- Интерпретируемость — оценка влияния входных данных на выходные.
- Прозрачность — документация о том, как функционирует модель.
- Отслеживаемость — последовательность шагов при принятии решения.
- Обоснованность — возможность предоставить понятную человеку аргументацию выводов.
Для повышения объяснимости моделей разработчики используют разные подходы.
Дерево решений. Графическая модель, которая систематизирует варианты принимаемых решений. Наглядная структура позволяет быстро понять принцип рассуждения и отследить логику системы.
Правила. Выводят алгоритмические правила работы в понятном для человека формате. С их помощью можно четко определить, какие шаги или решения принимаются и почему. Этот подход обеспечивает понятность и легкость интерпретации процессов.
Байесовские сети. Графовая вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей по Байесу. Показывает причинно-следственные связи и неопределенности.
Локальные объяснения. Используются, чтобы трактовать отдельные решения модели. Например, методы LIME или SHAP позволяют понять, какие признаки оказывают наибольшее влияние на решение модели, но делают это по-разному. LIME фокусируется на локальных объяснениях и создает локальные линейные модели. В то время как SHAP обеспечивает как локальные, так и глобальные обоснования, показывая вклад признаков в предсказания для отдельных примеров, а также в целом для всей модели.
Глобальные объяснения. Анализ всей модели для понимания общего поведения.
Визуализация решений. Представление работы модели через графики и диаграммы.
Пояснение результатов. Автоматическое создание текстовых объяснений принятых решений.
Аудит модели. Проверка и документирование аспектов работы ИИ-системы.
В каких областях важно применение XAI
Использование объяснимого ИИ оправдано в сферах с чувствительными данными, где принятие решений влияет на здоровье, финансы и безопасность.
Медицина. ИИ помогает врачам в постановке диагноза и выдает рекомендации лечения. Чтобы решения были более обоснованными, важно понимать, как они принимались.
Финансы. Нейросети используют для оценки кредитоспособности клиентов и обнаружения мошеннической активности. Понимание причин при принятии решений помогает банкам и финансовым институтам снизить риск совершить ошибку.
Автономные транспортные средства. Прозрачность нужна, чтобы знать, какие данные и сенсоры влияют на действия автомобиля. Это делает авто безопасными для пассажиров.
Рекомендательные системы. Объяснимый ИИ может уточнить, почему определенные товары или услуги были показаны пользователю. Это улучшает персонализацию рекомендаций и повышает удовлетворенность клиентов.
Какое будущее ждет объяснимый ИИ
Внедрение объяснимого ИИ сталкивается с рядом препятствий:
- отсутствие единого соглашения между разработчиками по определению ключевых понятий XAI;
- недостаток практических рекомендаций по поводу того, как выбирать, внедрять и тестировать объяснимый ИИ;
- отсутствие ясности в том, должен ли объяснимый ИИ быть понятным для обычных пользователей или только для разработчиков;
- нерешенные вопросы конфиденциальности — данные могут быть раскрыты из-за прозрачного характера XAI;
- сложности в обучении моделей — они требуют другого подхода и затрачивают больше времени разработчиков;
- низкая производительность модели по сравнению с обычными.
Эксперты предполагают, что концепция «белого ящика» — полностью прозрачных и объяснимых моделей будет развиваться. XAI становится более значимым направлением развития технологий, особенно в контексте растущего использования искусственного интеллекта в критически важных областях человеческой деятельности.