Узнай, как Explainable AI (XAI) укрепляет доверие, делая предсказания ИИ прозрачными и надежными в здравоохранении, безопасности, автономном вождении и многом другом.
Ты когда-нибудь видел ответ от инструмента искусственного интеллекта (ИИ), например ChatGPT , и задавался вопросом, как он пришел к такому выводу? Значит, ты сталкивался с проблемой "черного ящика" ИИ. Это термин, обозначающий отсутствие ясности в том, как модели ИИ обрабатывают и анализируют данные. Даже инженеры и ученые, регулярно работающие с передовыми алгоритмами ИИ, могут столкнуться с проблемой полного понимания их внутренней работы. На самом деле, только 22% IT-специалистов действительно понимают возможности инструментов ИИ.
Неопределенность, связанная с тем, как модели ИИ принимают решения, может быть рискованной, особенно в таких критически важных областях, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в финансах. Однако в решении этих проблем и повышении прозрачности наметился значительный прогресс.
В частности, объяснимый ИИ (XAI) нацелен исключительно на решение этой проблемы. Проще говоря, это набор процессов и методов, которые помогают человеческим пользователям понимать и доверять результатам или выводам, выдаваемым сложными алгоритмами машинного обучения.
XAI может помочь разработчикам убедиться в том, что системы ИИ работают так, как ожидается. Также он может помочь компаниям, занимающимся ИИ, соответствовать нормативным стандартам. В этой статье мы изучим объяснимый ИИ и широкий спектр его использования. Давай приступим!
Объясняемость - ключевой момент при работе с ИИ. Это особенно верно, когда речь идет о такой подотрасли ИИ, как компьютерное зрение, которое широко используется в приложениях в таких отраслях, как здравоохранение. При использовании моделей зрения в таких чувствительных отраслях важно, чтобы работа модели была прозрачной и понятной для всех.
Интерпретируемость в моделях компьютерного зрения помогает пользователям лучше понять, как было сделано предсказание и какая логика за ним стоит. Прозрачность добавляет к этому прозрачности, делая работу модели понятной для всех, четко описывая ограничения модели и обеспечивая этичность использования данных. Например, компьютерное зрение может помочь рентгенологам эффективно выявлять осложнения со здоровьем на рентгеновских снимках.
Однако системы технического зрения, которая просто точна, недостаточно. Система также должна уметь объяснять свои решения. Допустим, система могла бы показать, какие части изображения привели ее к выводам, - тогда любые выводы стали бы понятнее. Такой уровень прозрачности помог бы медикам перепроверить свои выводы и убедиться, что уход за пациентом соответствует медицинским стандартам.
Еще одна причина, по которой объясняемость важна, заключается в том, что она делает ИИ-компании ответственными и укрепляет доверие пользователей. Доверительный ИИ приводит к тому, что пользователи чувствуют уверенность в том, что инновации ИИ работают надежно, принимают справедливые решения и ответственно обращаются с данными.
Теперь, когда мы обсудили, почему объясняемость имеет значение в компьютерном зрении, давай рассмотрим ключевые техники XAI, используемые в Vision AI.
Нейронные сети - это модели, вдохновленные человеческим мозгом, предназначенные для распознавания паттернов и принятия решений путем обработки данных через взаимосвязанные слои узлов (нейронов). С их помощью можно решать сложные задачи компьютерного зрения с высокой точностью. Но даже при такой точности они все равно остаются черными ящиками по своей конструкции.
Карты солености - это техника XAI, которая может быть использована для того, чтобы помочь понять, что видят нейронные сети, когда анализируют изображения. Их также можно использовать для диагностики моделей, если они работают не так, как ожидалось.
Карты салиентности работают, фокусируясь на том, какие части изображения (пиксели) определяют предсказания модели. Этот процесс очень похож на обратное распространение, когда модель прослеживает путь от предсказаний к входу. Но вместо того, чтобы обновлять веса модели на основе ошибок, мы просто смотрим, насколько каждый пиксель "важен" для предсказания. Карты солености очень полезны для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений.
Например, если модель классификации изображений предсказывает, что на картинке изображена собака, мы можем посмотреть на ее карту солености, чтобы понять, почему модель считает, что это собака. Это поможет нам определить, какие пиксели больше всего влияют на результат. На карте солености будут выделены все пиксели, которые внесли свой вклад в окончательное предсказание того, что изображение - это собака.
Class Activation Mapping - еще одна техника XAI, используемая для того, чтобы понять, на какие части изображения обращает внимание нейронная сеть при составлении прогнозов классификации изображений. Она работает так же, как и карта солености, но фокусируется на выявлении важных особенностей изображения, а не конкретных пикселей. Особенности - это паттерны или детали, такие как формы или текстуры, которые модель обнаруживает на изображении.
Такие методы, как Gradient Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) и Grad-CAM++, строятся на той же идее, с некоторыми улучшениями.
Вот как работает CAM:
Grad-CAM улучшает этот метод, используя градиенты, которые подобны сигналам, показывающим, насколько сильно каждая карта признаков влияет на итоговое предсказание. Этот метод избавляет от необходимости использовать GAP и позволяет увидеть, на что ориентируется модель, без переобучения. Grad-CAM++ делает еще один шаг вперед, фокусируясь только на положительном влиянии, что делает результаты еще более наглядными.
Контрфактические объяснения - важный элемент объяснимого ИИ. Контрфактическое объяснение подразумевает описание ситуации или результата путем рассмотрения альтернативных сценариев или событий, которые не произошли, но могли бы произойти. Оно может продемонстрировать, как изменения конкретных входных переменных приводят к различным исходам, например: "Если бы X не произошло, то не произошло бы и Y".
Когда речь идет об искусственном интеллекте и компьютерном зрении, контрфактическое объяснение определяет наименьшее изменение, которое необходимо внести в исходные данные (например, изображение или данные), чтобы модель искусственного интеллекта выдала другой, конкретный результат. Например, изменение цвета объекта на изображении может изменить предсказание модели классификации изображений с "кошки" на "собаку".
Еще один хороший пример - изменение ракурса или освещения в системе распознавания лиц. Это может привести к тому, что модель опознает другого человека, показывая, как небольшие изменения в исходных данных могут повлиять на предсказания модели.
Самый простой способ создания таких объяснений - метод проб и ошибок: ты можешь случайным образом менять части входных данных (например, особенности изображения или данных) до тех пор, пока модель ИИ не выдаст тебе желаемый результат. Другие методы включают в себя подходы, не зависящие от модели, которые используют оптимизацию и поисковые техники для поиска изменений, и специфические для модели подходы, которые полагаются на внутренние настройки или расчеты для определения необходимых изменений.
Теперь, когда мы изучили, что такое XAI и его основные техники, мы можем пройтись по тому, как он используется в реальной жизни. XAI находит разнообразное применение во многих областях. Давай погрузимся в некоторые сценарии использования, которые подчеркивают его потенциал:
Explainable AI облегчает понимание того, как работают системы ИИ и почему они принимают те или иные решения. Прозрачность моделей ИИ укрепляет доверие и подотчетность. Знания - это сила, и они помогают использовать инновации ИИ более ответственно. В таких критически важных областях, как здравоохранение, безопасность, автономное вождение и правовые системы, XAI можно использовать, чтобы помочь разработчикам и пользователям понять прогнозы ИИ, выявить ошибки и обеспечить честное и этичное использование. Делая ИИ более прозрачным, XAI преодолевает разрыв между технологиями и человеческим доверием, делая его более безопасным и надежным для применения в реальном мире.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в самодвижущихся автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
