Що робить ШІ зрозумілим?

Застосування штучного інтелекту (ШІ) стрімко зросло завдяки успіхам машинного навчання. Майбутні розробки мають призвести до створення автономних систем, здатних сприймати, навчатися, приймати рішення та діяти. Однак нездатність машин цих систем обґрунтовувати свій вибір і поведінку перед людьми обмежує їхню корисність. Тому ми повинні розробляти інтелектуальні, автономні та симбіотичні системи для вирішення проблем, з якими ми стикаємося.

Сьогодні ШІ застосовується в багатьох галузях, включаючи ті, що безпосередньо впливають на життя людей, таких як охорона здоров'я, банківська справа та навіть правосуддя. Ми вимагаємо, щоб вони обґрунтовували свої дії та фактори, які призвели до їхніх рішень, якщо ми можемо довіряти комп'ютерним рішенням у цих галузях.

У цій статті ми поговоримо про зрозумілий штучний інтелект (XAI), його ключові методи та принципи, а також про те, як ми можемо застосувати їх для просування бізнесу.

Що таке пояснюваний ШІ?

Організації використовують зрозумілий штучний інтелект, також відомий як XAI, як набір інструментів і стратегій, щоб полегшити людям розуміння того, як і чому моделі поводяться так, як вони поводяться.

XAI - так:
Набір ідеальних технік:
Щоб допомогти іншим зрозуміти, як навчається модель. У ньому використовуються деякі з найкращих практик і рекомендацій, які науковці з даних застосовують роками.
Розуміння процесу навчання та даних, що використовуються для побудови моделі, може допомогти нам вирішити, чи варто її використовувати, а коли ні.
Це також проливає світло на будь-які потенційні упередження, з якими могла зіткнутися модель.
Набір рекомендацій щодо дизайну:
Дослідники все більше зосереджуються на оптимізації розробки систем штучного інтелекту, щоб вони були простішими для сприйняття.
Набір інструментів:
Включаючи ці знання в навчальні моделі в міру того, як системи стають зрозумілішими, і роблячи ці знання доступними для інших, щоб вони могли застосовувати їх у своїх моделях. Навчальні моделі можна вдосконалювати і надалі.

Основні принципи зрозумілого ШІ

Національний інститут стандартів (NIST) встановлює Чотири принципи пояснюваного штучного інтелекту щоб детальніше пояснити, що таке XAI:

Потреба в "доказах, підтримці або логіці для кожного результату" повинна задовольнятися системою штучного інтелекту.
Система штучного інтелекту повинна пропонувати користувачам пояснення, яких вони можуть дотримуватися.
Точність пояснення. У поясненні має бути точно відображено метод, яким система ШІ використовувала для отримання вихідних даних.
Межі знань. Система штучного інтелекту повинна функціонувати лише за тих обставин, за яких вона була створена, і утримуватися від видачі результату, якщо вона недостатньо впевнена в ньому.

Приклади зрозумілого ШІ

Існує безліч секторів і посадових ролей, які отримують вигоду від XAI. Ось кілька переваг для деяких ключових завдань і секторів бізнесу, які використовують XAI для вдосконалення своїх систем штучного інтелекту.

XAI в охороні здоров'я

Використання штучного інтелекту та машинного навчання в галузі охорони здоров'я є широко розповсюдженим. Однак медичні працівники не можуть пояснити, чому робляться ті чи інші висновки або прогнози. Це накладає обмеження на те, в яких ситуаціях можна використовувати технології штучного інтелекту.

За допомогою XAI медичні працівники можуть визначити, які пацієнти, найімовірніше, потребують госпіталізації і яка допомога буде найбільш ефективною. Завдяки збільшенню обсягу інформації лікарі тепер можуть приймати рішення.

XAI у страхуванні

Оскільки страховий сектор має значний вплив, страховики повинні довіряти, розуміти та перевіряти свої системи штучного інтелекту, щоб максимізувати їхній потенціал. Завдяки XAI страховики отримують кращу конвертацію цінових пропозицій і залучення клієнтів, підвищують продуктивність, знижують рівень виплат і підвищують ефективність.

XAI у фінансових послугах

Компанії у фінансовому секторі активно використовують XAI. Вони прагнуть надати своїм клієнтам фінансову безпеку, обізнаність у грошових питаннях та управління власними коштами.

Фінансові служби використовують XAI, щоб надавати чесні, неупереджені та зрозумілі результати своїм клієнтам і постачальникам послуг. Крім того, це дозволяє фінансовим організаціям дотримуватися моральних і справедливих принципів, забезпечуючи при цьому дотримання різних регуляторних зобов'язань.

XAI допомагає фінансовому сектору кількома способами, включаючи краще прогнозування ринку, гарантування справедливості кредитного скорингу, виявлення ознак, пов'язаних з крадіжками, щоб уникнути помилкових спрацьовувань, а також зниження можливих витрат через упередженість або помилки ШІ.

Висновок

Споживачі та особи, які приймають рішення, повинні розуміти, як моделі генерують судження, використовуючи предиктивну аналітику на основі машинного навчання. Так само і організації повинні розуміти, як ШІ приймає рішення, щоб уникнути сліпого покладання на моделі "чорного ящика". Зрозумілий ШІ може допомогти людині зрозуміти і пояснити алгоритми глибокого навчання, нейронних мереж і машинного навчання. Це одна з необхідних умов для створення етичного та відповідального ШІ.