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 è: Un insieme di tecniche ideali: Per aiutare gli altri a capire come viene addestrato un modello. Utilizza alcune delle migliori pratiche e linee guida che i data scientist impiegano da anni. Comprendere il processo di addestramento e i dati utilizzati per costruire un modello può aiutarci a decidere se utilizzarlo o meno. Inoltre, fa luce su eventuali pregiudizi che il modello può aver incontrato. Una serie di linee guida per la progettazione: I ricercatori si stanno concentrando maggiormente sulla semplificazione dello sviluppo dei sistemi di IA in modo che siano intrinsecamente più semplici da comprendere. Una serie di strumenti: Incorporando questi apprendimenti nei modelli di addestramento, man mano che i sistemi diventano più chiari, e rendendoli disponibili ad altri per l'adozione nei loro modelli. I modelli di addestramento possono essere ulteriormente migliorati.

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:

L'esigenza di "prove, supporto o logica per ogni output" dovrebbe essere soddisfatta da un sistema di IA. Un sistema di IA dovrebbe offrire ai suoi utenti spiegazioni che possano seguire. Precisione delle spiegazioni. Il metodo seguito dal sistema di IA per produrre l'output deve essere accuratamente riflesso nella spiegazione. Limiti della conoscenza. Un sistema di IA dovrebbe funzionare solo nelle circostanze in cui è stato costruito e dovrebbe astenersi dal produrre un output quando non è sufficientemente sicuro del risultato.

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.

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