Was ist im heutigen Umfeld der künstlichen Intelligenz erklärbare KI?

Da künstliche Intelligenz (KI) immer ausgefeilter und in der Gesellschaft immer weiter verbreitet wird, ist erklärbare KI, manchmal auch XAI genannt, einer der wichtigsten Prozesse und Methoden.

Erklärbare KI kann definiert werden als:

Eine Reihe von Prozessen und Methoden, die menschlichen Benutzern helfen, die Ergebnisse von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Wie Sie sich vorstellen können, ist diese Interpretierbarkeit sehr wichtig. Da KI-Algorithmen viele Bereiche steuern, besteht die Gefahr von Voreingenommenheit, fehlerhaften Algorithmen und anderen Problemen. Durch die Ermöglichung von Transparenz durch Erklärbarkeit kann die Welt die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz wirklich nutzen.

Erklärbare KI hilft, wie der Name schon sagt, bei der Beschreibung eines KI-Modells, seiner Auswirkungen und potenziellen Verzerrungen. Es spielt auch eine Rolle bei der Beschreibung der Modellgenauigkeit, Fairness, Transparenz und der Ergebnisse KI-gesteuerter Entscheidungsprozesse.

Heutige KI-gesteuerte Organisationen sollten immer erklärbare KI-Prozesse einführen, um Vertrauen in KI-Modelle in der Produktion aufzubauen. Im heutigen Umfeld der künstlichen Intelligenz ist erklärbare KI auch der Schlüssel zu einem verantwortungsvollen Unternehmen.

Da die heutigen künstlichen Intelligenzsysteme so weit fortgeschritten sind, führen Menschen häufig einen Rechenprozess durch, um zu verfolgen, wie der Algorithmus zu seinen Ergebnissen gelangt ist. Der Prozess wird zur „Black Box“, also nicht nachvollziehbar. Wenn diese unerklärlichen Modelle direkt aus Daten entwickelt werden, kann niemand verstehen, was vor sich geht.

Durch erklärbare KI zum Verständnis der Funktionsweise des KI-Systems können Entwickler sicherstellen, dass das System ordnungsgemäß funktionieren kann. Es kann auch dazu beitragen, sicherzustellen, dass Modelle den regulatorischen Standards entsprechen, und Möglichkeiten bieten, Modelle in Frage zu stellen oder zu ändern.

UNTERSCHIEDE ZWISCHEN KI UND Jede Entscheidung auf dem Weg ist nachvollziehbar und erklärbar. Im Gegensatz dazu verwendet herkömmliche KI oft ML-Algorithmen, um Ergebnisse zu erhalten, aber es ist unmöglich, vollständig zu verstehen, wie der Algorithmus zu den Ergebnissen kommt. Bei konventioneller KI ist es schwierig, die Genauigkeit zu überprüfen, was zu einem Verlust der Kontrolle, Verantwortlichkeit und Überprüfbarkeit führt.

Vorteile von Explainable AI

Es gibt viele Vorteile für jedes Unternehmen, das Explainable AI einführen möchte, wie zum Beispiel:

Schnellere Ergebnisse: Explainable AI ermöglicht es Unternehmen, Modelle systematisch zu überwachen und zu verwalten, um Geschäftsergebnisse zu optimieren. Die Modellleistung kann kontinuierlich bewertet und verbessert sowie die Modellentwicklung verfeinert werden.

• Risiko reduzieren: Durch die Einführung eines erklärbaren KI-Prozesses können Sie sicherstellen, dass das KI-Modell erklärbar und transparent ist. Regulierungs-, Compliance-, Risiko- und andere Anforderungen können verwaltet und gleichzeitig der Aufwand für manuelle Inspektionen minimiert werden. All dies trägt auch dazu bei, das Risiko einer unbeabsichtigten Voreingenommenheit zu verringern.
• Vertrauen aufbauen: Erklärbare KI hilft dabei, Vertrauen in die Produktions-KI aufzubauen. KI-Modelle können schnell in Produktion gehen, die Interpretierbarkeit kann gewährleistet werden und der Modellbewertungsprozess kann vereinfacht und transparenter gestaltet werden.
• Erklärbare KI-Technologien

Es gibt einige XAI-Technologien, die alle Unternehmen in Betracht ziehen sollten, und es gibt drei Hauptansätze: Vorhersagegenauigkeit, Rückverfolgbarkeit und Entscheidungsverständnis.

Der erste Ansatz, die Genauigkeit von Vorhersagen, ist der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz künstlicher Intelligenz im täglichen Betrieb. Es können Simulationen durchgeführt und die XAI-Ausgabe mit den Ergebnissen im Trainingsdatensatz verglichen werden, was dabei helfen kann, die Genauigkeit der Vorhersagen zu bestimmen. Eine der populäreren Techniken, um dies zu erreichen, ist die sogenannte Locally Interpretable Model-Independent Explanation (LIME), eine Technik zur Interpretation von Klassifikatorvorhersagen durch maschinelle Lernalgorithmen.

• Der zweite Ansatz ist die Rückverfolgbarkeit, die dadurch erreicht wird, dass die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, eingeschränkt wird und ein engerer Spielraum für Regeln und Funktionen des maschinellen Lernens geschaffen wird. Eine der gebräuchlichsten Rückverfolgbarkeitstechnologien ist DeepLIFT oder Deep Learning Important Features. DeepLIFT vergleicht die Aktivierung jedes Neurons mit seinem Referenzneuron und zeigt gleichzeitig nachvollziehbare Verbindungen zwischen jedem aktivierten Neuron auf. Es zeigt auch Abhängigkeiten untereinander auf.
• Die dritte Methode ist das Verständnis der Entscheidungsfindung, die sich von den ersten beiden Methoden dadurch unterscheidet, dass sie auf den Menschen ausgerichtet ist. Zum Entscheidungsverständnis gehört es, Organisationen, insbesondere Teams, die mit KI arbeiten, zu schulen, damit sie verstehen, wie und warum KI Entscheidungen trifft. Dieser Ansatz ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen in das System.
• Prinzipien der erklärbaren KI

Um XAI und seine Prinzipien besser zu verstehen, stellt das National Institute of Standards and Technology (NIST), Teil des US-Handelsministeriums, Definitionen der vier Prinzipien der erklärbaren KI bereit:

• KI-Systeme sollten für jede Ausgabe Beweise, Unterstützung oder Begründung liefern.
• KI-Systeme sollten Erklärungen geben, die Benutzer verstehen können.
• Die Erklärung sollte den Prozess, den das System zur Erzielung seiner Ausgabe verwendet, genau widerspiegeln.
• KI-Systeme sollten nur unter den Bedingungen funktionieren, für die sie entwickelt wurden, und keine Ergebnisse liefern, wenn ihnen das Vertrauen in die Ergebnisse fehlt.

Diese Prinzipien können weiter organisiert werden als:

• Sinnvoll: Um sinnvolle Prinzipien umzusetzen, sollten Benutzer die bereitgestellten Erklärungen verstehen. Dies bedeutet auch, dass es angesichts der Verwendung von KI-Algorithmen durch verschiedene Benutzertypen zu unterschiedlichen Interpretationen kommen kann. Im Fall selbstfahrender Autos könnte eine Erklärung beispielsweise so aussehen: „Die KI hat die Plastiktüte auf der Straße als Stein eingestuft und daher Maßnahmen ergriffen, um zu vermeiden, dass sie in diesem Beispiel darauf trifft.“ Gilt für Treiber. Nicht sehr nützlich für KI-Entwickler, die dieses Problem beheben möchten. In diesem Fall muss der Entwickler verstehen, warum die Fehlklassifizierung aufgetreten ist.
• Erklärungsgenauigkeit: Im Gegensatz zur Ausgabegenauigkeit beinhaltet die Erklärungsgenauigkeit, dass der KI-Algorithmus genau erklärt, wie er zu seiner Ausgabe gelangt ist. Wenn beispielsweise ein Kreditgenehmigungsalgorithmus die Entscheidung auf der Grundlage des Einkommens des Antragstellers interpretiert, obwohl sie tatsächlich auf dem Wohnsitz des Antragstellers basiert, ist diese Interpretation ungenau.
• Wissensbeschränkung: Die Wissensgrenze der KI kann auf zwei Arten erreicht werden, wobei Eingaben erforderlich sind, die über das Fachwissen des Systems hinausgehen. Wenn Sie beispielsweise ein System zur Klassifizierung von Vogelarten erstellen und ein Bild eines „Apfels“ erhalten, sollte es interpretieren können, dass es sich bei der Eingabe nicht um einen Vogel handelt. Wenn das System ein verschwommenes Bild erhält, sollte es melden können, dass es den Vogel auf dem Bild nicht identifizieren kann oder dass seine Identifizierung nur eine sehr geringe Zuverlässigkeit aufweist.

Die Rolle von Daten in der erklärbaren KI

Eine der wichtigsten Komponenten der erklärbaren KI sind Daten.

Laut Google lässt sich ein KI-System in Bezug auf Daten und erklärbare KI am besten anhand der zugrunde liegenden Trainingsdaten und des Trainingsprozesses sowie des resultierenden KI-Modells verstehen. Dieses Verständnis beruht auf der Zuordnung des trainierten KI-Modells zu den genauen verwendeten Datensätzen darauf zu trainieren, sowie die Fähigkeit, die Daten genau zu untersuchen.

Um die Interpretierbarkeit Ihres Modells zu verbessern, ist es wichtig, auf die Trainingsdaten zu achten. Das Team sollte die Quelle der Daten identifizieren, die zum Trainieren des Algorithmus verwendet werden, die Rechtmäßigkeit und Ethik der Datenbeschaffung, mögliche Verzerrungen in den Daten und die Schritte, die zur Minderung solcher Verzerrungen unternommen werden können.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Daten und XAI ist, dass Daten, die für das System nicht relevant sind, ausgeschlossen werden sollten. Um dies zu erreichen, dürfen irrelevante Daten nicht im Trainingssatz oder in den Eingabedaten enthalten sein.

Google empfiehlt eine Reihe von Vorgehensweisen, um Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit zu erreichen:

• Planen Sie Entscheidungen, um Erklärbarkeit zu erreichen.
• Behandeln Sie Erklärbarkeit als Kernbestandteil der Benutzererfahrung.
• Entwerfen Sie interpretierbare Modelle.
• Wählen Sie Metriken, die das Endziel und das Endziel widerspiegeln Mission
• Das trainierte Modell verstehen
• Erklärungen an Modellbenutzer weitergeben
• Umfangreiche Tests durchführen, um sicherzustellen, dass das KI-System wie erwartet funktioniert

Durch Befolgen dieser empfohlenen Praktiken können Organisationen die Implementierung von Explainable AI sicherstellen. Dies ist in der heutigen Umgebung von entscheidender Bedeutung für jede KI-gesteuerte Organisation.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist im heutigen Umfeld der künstlichen Intelligenz erklärbare KI?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!