{"id":4820,"date":"2022-12-07T19:29:23","date_gmt":"2022-12-08T00:29:23","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4820"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-cio-che-e-spiegabile-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-is-explainable-ai\/","title":{"rendered":"Che cos'\u00e8 l'IA spiegabile?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-is-explainable-ai\/#What_is_Explainable_AI\" >Che cos'\u00e8 l'IA spiegabile?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-is-explainable-ai\/#Use_Cases_of_Explainable_AI\" >Casi d'uso dell'IA spiegabile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-is-explainable-ai\/#Explainable_AI_%E2%80%93_Tools_and_Frameworks\" >IA spiegabile - Strumenti e quadri di riferimento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/blog-what-is-explainable-ai\/#Conclusion\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Explainable_AI\"><\/span>Che cos'\u00e8 l'IA spiegabile?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Con l'avanzare delle tecnologie di deep learning come l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML), ci viene chiesto di comprendere i risultati prodotti dagli algoritmi informatici. Ad esempio, come hanno fatto gli algoritmi di ML a produrre un particolare risultato?<br \/>\nL'IA spiegabile (o XAI) comprende i processi e gli strumenti che consentono agli utenti umani di comprendere i risultati generati dagli algoritmi di ML. Le organizzazioni devono creare fiducia nei modelli di IA quando li mettono in produzione.<br \/>\nL'intero processo XAI viene anche definito un modello \"black box\" creato direttamente dai dati generati. Vediamo quindi alcuni casi d'uso dell'Explainable AI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Use_Cases_of_Explainable_AI\"><\/span>Casi d'uso dell'IA spiegabile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ecco alcuni casi d'uso reali di Explainable AI:<\/p>\n<p><strong>Per i testi in linguaggio naturale:<\/strong><br \/>\nXAI for Text si concentra sullo sviluppo di modelli black-box per compiti legati al testo. Ad esempio, la sintesi di documenti legali. In questo caso d'uso, gli utenti possono esplorare e comprendere XAI for Text sulla base delle seguenti considerazioni:<br \/>\nTipo di compito testuale in esame<br \/>\nSpiegazione delle tecniche utilizzate per il compito<br \/>\nGli utenti target per la particolare tecnica XAI<br \/>\nAllo stesso modo, un modello di deep learning basato su XAI pu\u00f2 classificare dati testuali sotto forma di recensioni e trascrizioni. Utilizzando l'IA spiegabile, \u00e8 possibile determinare il motivo delle previsioni del modello in base alle parole chiave e alle frasi specifiche incluse nel testo.<\/p>\n<p>\u00c8 inoltre possibile utilizzare XAI for Text per addestrare un modello di apprendimento profondo per generare un sommario dell'articolo basato sul testo di partenza. Ad esempio, \u00e8 possibile ottenere una distribuzione dei punteggi di attenzione su token selezionati nel testo di partenza. Le parole (con un punteggio di attenzione compreso tra 0-1) vengono evidenziate nel testo di partenza e mostrate agli utenti finali. Pi\u00f9 alto \u00e8 il punteggio di attenzione, pi\u00f9 scura \u00e8 l'evidenziazione del testo e maggiore \u00e8 l'importanza della parola nel sommario dell'articolo.<\/p>\n<p><strong>Per le immagini visive:<\/strong><br \/>\nL'IA spiegabile viene utilizzata anche per automatizzare il processo decisionale basato su immagini visive ad alta risoluzione. Alcuni esempi di immagini ad alta risoluzione sono le immagini satellitari e i dati medici. Oltre all'elevato volume di dati satellitari, i dati acquisiti sono ad alta risoluzione e contengono pi\u00f9 bande spettrali. Ad esempio, luce visibile e infrarossa. \u00c8 possibile utilizzare modelli addestrati da XAI per \"dividere\" le immagini ad alta risoluzione in patch pi\u00f9 piccole.<\/p>\n<p>Nel campo delle immagini mediche, i modelli XAI sono utilizzati per rilevare la polmonite toracica attraverso le radiografie. Analogamente, il riconoscimento delle immagini \u00e8 un altro caso d'uso di Explainable AI nel settore delle immagini visive. Utilizzando l'IA visiva, \u00e8 possibile addestrare modelli di IA personalizzati per riconoscere immagini o oggetti (contenuti nelle immagini catturate).<\/p>\n<p><strong>Per le statistiche:<\/strong><br \/>\nI modelli e gli algoritmi XAI sono efficaci in base al loro grado di precisione o di interpretazione. I modelli di relazione statistica come la regressione lineare, gli alberi decisionali e i K-nearest neighborhood sono facili da interpretare ma meno accurati. Affinch\u00e9 i modelli di rete neurale siano interpretabili e accurati, \u00e8 necessario che i dati di alta qualit\u00e0 vengano immessi nel modello AI.<\/p>\n<p>L'XAI ha un enorme potenziale nel campo della scienza dei dati. Ad esempio, l'Explainable AI \u00e8 utilizzata nei sistemi di produzione statistica dell'Istituto di ricerca e di sviluppo del settore. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2107.08045\">Banca Centrale Europea<\/a> (BCE). Collegando i desiderata dell'utente ai ruoli \"tipici\" dell'utente, XAI pu\u00f2 delineare i metodi e le tecniche utilizzati per soddisfare le esigenze di ciascun utente.<\/p>\n<p>Parliamo poi degli strumenti e dei framework comuni utilizzati nell'Explainable AI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Explainable_AI_%E2%80%93_Tools_and_Frameworks\"><\/span>IA spiegabile - Strumenti e quadri di riferimento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Negli ultimi tempi, i ricercatori di IA hanno lavorato su diversi strumenti e framework per promuovere l'IA spiegabile. Ecco una panoramica di alcuni di quelli pi\u00f9 popolari:<\/p>\n<p><strong>Cosa succede se:<\/strong> Sviluppato dal team di TensorFlow, What-If \u00e8 uno strumento visivamente interattivo utilizzato per comprendere l'output dei modelli AI di TensorFlow. Con questo strumento \u00e8 possibile visualizzare facilmente i set di dati e le prestazioni del modello AI implementato.<\/p>\n<p><strong>LIME:<\/strong> Abbreviazione di Local Interpretable Model-agnostic Explanation, lo strumento LIME \u00e8 stato sviluppato da un gruppo di ricerca dell'Universit\u00e0 di Washington. LIME fornisce una migliore visibilit\u00e0 di \"ci\u00f2 che accade\" all'interno dell'algoritmo. Inoltre, LIME offre un modo modulare ed estensibile per spiegare le previsioni di qualsiasi modello.<\/p>\n<p><strong>AIX360:<\/strong> Sviluppata da IBM, AI Explainability 360 (o AIX 360) \u00e8 una libreria open-source utilizzata per spiegare e interpretare insiemi di dati e modelli di apprendimento automatico. Rilasciata come pacchetto Python, AIX360 include una serie completa di algoritmi che coprono diverse spiegazioni e metriche.<\/p>\n<p><strong>SHAP:<\/strong> Acronimo di Shapley Additive Explanations, SHAP \u00e8 un approccio teorico basato sui giochi per spiegare i risultati di qualsiasi modello di apprendimento automatico. Utilizzando i valori di Shapley della teoria dei giochi, SHAP \u00e8 in grado di collegare le allocazioni ottimali di credito con le spiegazioni locali. SHAP \u00e8 facile da installare utilizzando PyPI o Conda Forge.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le organizzazioni devono avere una comprensione completa dei loro processi decisionali basati sull'IA attraverso il monitoraggio dell'IA. Explainable AI consente alle organizzazioni di spiegare facilmente gli algoritmi di ML e le reti neurali profonde utilizzati. In modo efficace, contribuisce a creare fiducia nel business insieme all'uso produttivo delle tecnologie AI e ML.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is Explainable AI? As deep learning technologies like Artificial Intelligence (AI) and Machine learning (ML) advance, we are being challenged to understand the outputs produced by computer algorithms. For example, how did ML algorithms produce a particular result? 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