Açıklanabilir Yapay Zekanın (XAI) sağlık, güvenlik, otonom sürüş ve daha birçok alanda yapay zeka tahminlerini şeffaf ve güvenilir hale getirerek nasıl güven oluşturduğunu keşfedin.
Hiç ChatGPT gibi bir yapay zeka (AI) aracından gelen bir yanıt gördünüz ve bu sonuca nasıl vardığını merak ettiniz mi? O zaman yapay zekanın "kara kutu" endişesiyle tanışmışsınız demektir. Bu terim, YZ modellerinin verileri nasıl işlediği ve analiz ettiği konusunda netlik eksikliğini ifade eder. Son teknoloji YZ algoritmalarıyla düzenli olarak çalışan YZ mühendisleri ve bilim insanları bile bu algoritmaların iç işleyişini tam olarak anlamakta zorlanabiliyor. Aslında, BT uzmanlarının yalnızca %22 'si YZ araçlarının yeteneklerini gerçekten anlıyor.
YZ modellerinin nasıl karar verdiğini çevreleyen belirsizlik, özellikle sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme ve finans alanında YZ gibi kritik alanlarda riskli olabilir. Ancak, bu zorlukların üstesinden gelmek ve şeffaflığı artırmak için önemli ilerlemeler kaydedilmektedir.
Özellikle, açıklanabilir yapay zeka (XAI) yalnızca bu endişeyi çözmeye odaklanmaktadır. Basitçe ifade etmek gerekirse, insan kullanıcıların karmaşık makine öğrenimi algoritmaları tarafından verilen sonuçları veya çıktıları anlamalarına ve bunlara güvenmelerine yardımcı olan bir dizi süreç ve yöntemdir.
XAI, geliştiricilerin YZ sistemlerinin beklendiği gibi çalıştığından emin olmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca YZ şirketlerinin düzenleyici standartları karşılamasına da yardımcı olabilir. Bu makalede, açıklanabilir YZ'yi ve geniş kullanım alanlarını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!
Yapay zeka ile çalışırken açıklanabilirlik kilit öneme sahiptir. Bu durum, özellikle sağlık hizmetleri gibi sektörlerdeki uygulamalarda yaygın olarak kullanılan yapay zekanın alt alanı olan bilgisayarla görme söz konusu olduğunda geçerlidir. Görme model lerini bu tür hassas sektörlerde kullanırken, modelin işleyişinin herkes için şeffaf ve yorumlanabilir olması önemlidir.
Bilgisayarla görme modellerinde yorumlanabilirlik, kullanıcıların bir tahminin nasıl yapıldığını ve arkasındaki mantığı daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Şeffaflık, modelin sınırlamalarını net bir şekilde ortaya koyarak ve verilerin etik bir şekilde kullanılmasını sağlayarak modelin işleyişini herkes için açık hale getirerek buna katkıda bulunur. Örneğin, bilgisayarla görme radyologların röntgen görüntülerindeki sağlık komplikasyonlarını etkili bir şekilde tespit etmelerine yardımcı olabilir.
Ancak, sadece doğru bir görüş sistemi yeterli değildir. Sistemin kararlarını açıklayabilmesi de gerekir. Diyelim ki sistem, görüntünün hangi kısımlarının sonuçlara yol açtığını gösterebiliyor - o zaman tüm çıktılar daha net olacaktır. Böyle bir şeffaflık düzeyi, tıp uzmanlarının bulgularını iki kez kontrol etmelerine ve hasta bakımının tıbbi standartlara uygun olduğundan emin olmalarına yardımcı olacaktır.
Açıklanabilirliğin önemli olmasının bir başka nedeni de YZ şirketlerini hesap verebilir hale getirmesi ve kullanıcılarda güven oluşturmasıdır. Güvenilir YZ, kullanıcıların YZ inovasyonlarının güvenilir bir şekilde çalıştığından, adil kararlar verdiğinden ve verileri sorumlu bir şekilde ele aldığından emin olmalarını sağlar.
Bilgisayarla görmede açıklanabilirliğin neden önemli olduğunu tartıştığımıza göre, şimdi Görme Yapay Zekasında kullanılan temel XAI tekniklerine bir göz atalım.
Sinir ağları, birbirine bağlı düğüm katmanları (nöronlar) aracılığıyla verileri işleyerek desenleri tanımak ve kararlar almak için tasarlanmış, insan beyninden esinlenen modellerdir. Karmaşık bilgisayarla görme problemlerini yüksek doğrulukla çözmek için kullanılabilirler. Bu doğrulukla bile, tasarımları gereği hala kara kutulardır.
Saliency haritaları, sinir ağlarının görüntüleri analiz ederken gördüklerini anlamlandırmaya yardımcı olmak için kullanılabilen bir XAI tekniğidir. Beklendiği gibi performans göstermemeleri durumunda modellerde sorun gidermek için de kullanılabilir.
Belirginlik haritaları, bir görüntünün hangi kısımlarının (pikseller) bir modelin tahminlerini tanımladığına odaklanarak çalışır. Bu süreç, modelin tahminlerden girdiye doğru iz sürdüğü geri yayılmaya çok benzer. Ancak modelin ağırlıklarını hatalara göre güncellemek yerine, her bir pikselin tahmin için ne kadar "önemli" olduğuna bakıyoruz. Belirginlik haritaları, görüntü sınıflandırma gibi bilgisayarla görme görevleri için çok kullanışlıdır.
Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli bir görüntünün köpek olduğunu tahmin ederse, modelin neden köpek olduğunu düşündüğünü anlamak için belirginlik haritasına bakabiliriz. Bu, çıktıyı en çok hangi piksellerin etkilediğini belirlememize yardımcı olur. Belirginlik haritası, görüntünün köpek olduğuna dair nihai tahmine katkıda bulunan tüm pikselleri vurgulayacaktır.
Sınıf Aktivasyon Haritalaması, bir sinir ağının görüntü sınıflandırma tahminleri yaparken görüntünün hangi kısımlarına odaklandığını anlamak için kullanılan başka bir XAI tekniğidir. Belirginlik haritalarına benzer şekilde çalışır ancak belirli pikseller yerine görüntüdeki önemli özellikleri tanımlamaya odaklanır. Özellikler, modelin görüntüde tespit ettiği şekiller veya dokular gibi desenler veya ayrıntılardır.
Gradyan Ağırlıklı Sınıf Aktivasyon Eşlemesi (Grad-CAM) ve Grad-CAM++ gibi yöntemler, bazı iyileştirmelerle birlikte aynı fikir üzerine inşa edilmiştir.
CAM şu şekilde çalışır:
Grad-CAM, her bir özellik haritasının nihai tahmini ne kadar etkilediğini gösteren sinyaller gibi olan gradyanları kullanarak bunu geliştirir. Bu yöntem GAP ihtiyacını ortadan kaldırır ve modelin yeniden eğitilmeden neye odaklandığını görmeyi kolaylaştırır. Grad-CAM++ bunu bir adım daha ileri götürerek yalnızca olumlu etkilere odaklanır ve bu da sonuçları daha da netleştirir.
Karşı olgusal açıklamalar, açıklanabilir YZ'nin önemli bir unsurudur. Bir karşı olgusal açıklama, gerçekleşmemiş ancak gerçekleşmiş olabilecek alternatif senaryoları veya olayları göz önünde bulundurarak bir durumu veya sonucu tanımlamayı içerir. Belirli girdi değişkenlerindeki değişikliklerin nasıl farklı sonuçlara yol açtığını gösterebilir, örneğin: "Eğer X olmasaydı, Y gerçekleşmezdi."
Yapay zeka ve bilgisayarla görme söz konusu olduğunda, karşı olgusal bir açıklama, bir yapay zeka modelinin farklı, belirli bir sonuç üretmesine neden olmak için bir girdide ( görüntü veya veri gibi) gereken en küçük değişikliği tanımlar. Örneğin, bir görüntüdeki bir nesnenin rengini değiştirmek, bir görüntü sınıflandırma modelinin tahminini "kedi" yerine "köpek" olarak değiştirebilir.
Bir başka iyi örnek de bir yüz tanıma sisteminde açının veya ışığın değiştirilmesi olabilir. Bu, modelin farklı bir bireyi tanımlamasına neden olabilir ve girdideki küçük değişikliklerin modelin tahminlerini nasıl etkileyebileceğini gösterir.
Bu açıklamaları oluşturmanın en basit yolu deneme yanılma yöntemidir: YZ modeli size istediğiniz sonucu verene kadar girdinin bazı kısımlarını (görüntünün veya verilerin özellikleri gibi) rastgele değiştirebilirsiniz. Diğer yöntemler arasında, değişiklikleri bulmak için optimizasyon ve arama tekniklerini kullanan modelden bağımsız yaklaşımlar ve gerekli değişiklikleri belirlemek için dahili ayarlara veya hesaplamalara dayanan modele özgü yaklaşımlar yer alır.
Artık XAI'nin ne olduğunu ve temel tekniklerini keşfettiğimize göre, gerçek hayatta nasıl kullanıldığını inceleyebiliriz. XAI birçok alanda çeşitli uygulamalara sahiptir. Potansiyelini vurgulayan bazı kullanım örneklerine göz atalım:
Açıklanabilir YZ, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığını ve neden belirli kararlar aldıklarını anlamayı kolaylaştırır. YZ modelleri hakkında şeffaflık, güven ve hesap verebilirlik oluşturur. Bilgi güçtür ve YZ inovasyonlarının daha sorumlu bir şekilde kullanılmasına yardımcı olur. Sağlık, güvenlik, otonom sürüş ve yasal sistemler gibi kritik alanlarda XAI, geliştiricilerin ve kullanıcıların YZ tahminlerini anlamalarına, hataları belirlemelerine ve adil ve etik kullanımı sağlamalarına yardımcı olmak için kullanılabilir. XAI, yapay zekayı daha şeffaf hale getirerek teknoloji ve insan güveni arasındaki boşluğu doldurur ve gerçek dünyadaki uygulamalar için daha güvenli ve daha güvenilir hale getirir.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz otomobiller ve tarım alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
