Cosa rende l'IA spiegabile?

Le applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI) sono esplose grazie al successo dell'apprendimento automatico. Gli sviluppi futuri dovrebbero portare a sistemi autonomi in grado di percepire, imparare, prendere decisioni e agire. Tuttavia, l'incapacità delle macchine di questi sistemi di giustificare le loro scelte e i loro comportamenti agli utenti umani ne limita l'utilità. Pertanto, dobbiamo sviluppare sistemi intelligenti, autonomi e simbiotici per affrontare i problemi che abbiamo di fronte.

L'IA viene applicata oggi in molti settori, compresi quelli che influenzano direttamente la vita delle persone, come l'assistenza sanitaria, il settore bancario e le banche. anche la giustizia. Chiediamo loro di giustificare le loro azioni e i fattori che hanno portato alle loro decisioni, se possiamo fidarci delle decisioni informatiche in questi settori.

In questo post si parlerà di intelligenza artificiale spiegabile (XAI), delle sue tecniche e dei suoi principi chiave e di come possiamo applicarli per far progredire il business.

Che cos'è esattamente l'IA spiegabile?

Le organizzazioni utilizzano l'IA spiegabile, nota anche come XAI, come un insieme di strumenti e strategie per rendere più facile per gli esseri umani comprendere come e perché i modelli si comportano nel modo in cui si comportano.

XAI is:
A Set of ideal techniques:
To assist others in understanding how a model is trained. It uses some of the best practices and guidelines that data scientists have employed for years.
Understanding the training process and the data used to build a model might help us decide whether to utilize it and when not.
It also sheds light on any potential biases the model may have encountered.
A set of design guidelines:
Researchers are concentrating more on streamlining the development of AI systems so that they are intrinsically simpler to comprehend.
A set of tools:
By incorporating those learnings into the training models as the systems become clearer and making those learnings available to others for adoption into their models. The training models can further be improved.

I principi fondamentali dell'IA spiegabile

L'Istituto Nazionale di Standardizzazione (NIST) stabilisce quattro principi di intelligenza artificiale spiegabile per chiarire ulteriormente cosa sia XAI:

The "evidence, support, or logic for each output" need should be met by an AI system.
An AI system ought to offer its users explanations they can follow.
Explanation precision. The AI system's method followed to produce the output should be accurately reflected in the explanation.
Boundaries to knowledge. An AI system should only function in the circumstances it was built and should refrain from producing an output when it is not sufficiently confident in the outcome.

Esempi di IA spiegabile

Sono numerosi i settori e le mansioni che stanno traendo vantaggio da XAI. Ecco alcuni vantaggi per alcune mansioni e settori aziendali chiave che utilizzano XAI per migliorare i loro sistemi di intelligenza artificiale.

XAI nell'assistenza sanitaria

L'uso dell'IA e dell'apprendimento automatico nel settore sanitario è molto diffuso. Tuttavia, i professionisti del settore medico non sono in grado di spiegare il motivo per cui vengono formulati giudizi o previsioni specifiche. Ciò limita il tipo di situazioni in cui la tecnologia AI può essere utilizzata.

Con l'aiuto di XAI, i medici possono determinare quali pazienti hanno maggiori probabilità di richiedere un ricovero e quale tipo di assistenza sarebbe più efficace. Grazie alle maggiori informazioni, i medici sono ora in grado di prendere decisioni.

XAI nelle assicurazioni

Poiché il settore assicurativo ha un'influenza significativa, gli assicuratori devono fidarsi, comprendere e verificare i loro sistemi di IA per massimizzarne il potenziale. Con la XAI, gli assicuratori sperimentano una migliore conversione dei preventivi e l'acquisizione dei clienti, una maggiore produttività, una riduzione dei tassi di sinistri e una maggiore efficienza.

XAI nei servizi finanziari

Le aziende del settore finanziario utilizzano attivamente XAI. Il loro obiettivo è dare ai clienti sicurezza finanziaria, consapevolezza delle questioni monetarie e gestione del proprio denaro.

I servizi finanziari utilizzano XAI per fornire risultati equi, imparziali e comprensibili ai loro clienti e fornitori di servizi. Inoltre, consente alle organizzazioni finanziarie di mantenere l'aderenza a principi morali e giusti, garantendo al contempo la conformità ai vari obblighi normativi.

La XAI aiuta il settore finanziario in diversi modi, tra cui una migliore previsione del mercato, la garanzia di equità nel credit scoring, l'identificazione di caratteristiche legate al furto per evitare falsi positivi e la riduzione di possibili spese dovute a errori o distorsioni dell'IA.

Conclusione

I consumatori e i responsabili delle decisioni devono comprendere come i modelli generano giudizi utilizzando l'analisi predittiva alimentata dall'apprendimento automatico. Allo stesso modo, le organizzazioni devono capire come l'IA prende le decisioni per evitare di affidarsi ciecamente ai modelli black-box. L'IA spiegabile può aiutare l'uomo a comprendere e spiegare l'apprendimento profondo, le reti neurali e gli algoritmi di apprendimento automatico. È una delle condizioni necessarie per creare un'IA etica e responsabile.