هوش مصنوعی قابل تفسیر در مقابل توضیح پذیر: تفاوت چیست؟

با افزایش نفوذ هوش مصنوعی، نیاز به شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری آن نیز افزایش می یابد. زیر کاپوت چگونه کار می کند؟ از آنجایی که همه به دنبال استفاده از هوش مصنوعی هستند، درک برخی از مکانیک ها بسیار مهم است. تفسیرپذیری و توضیح پذیری دو مؤلفه کلیدی از آنچه در انتهای پاسخ پرس و جوی هوش مصنوعی می بینید هستند. در این پست به بررسی این مفاهیم می پردازیم.

تمایز اساسی بین هوش مصنوعی قابل تفسیر و قابل توضیح در رویکرد آنها به شفافیت نهفته است:

هوش مصنوعی قابل تفسیر

مدل‌های هوش مصنوعی قابل تفسیر کار خود را نشان می‌دهند و روشن می‌کنند که چگونه از ورودی به خروجی می‌پرند. این شفافیت به چند دلیل مهم است:

انواع متداول هوش مصنوعی قابل تفسیر شامل درخت تصمیم، مدل‌های مبتنی بر قانون و رگرسیون خطی است.

کاربردهای واقعی هوش مصنوعی قابل تفسیر شامل فرآیندهای تایید وام بانکی و کشف تقلب در شرکت های کارت اعتباری است.

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به عنوان مترجمی برای سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده عمل می‌کند و انتخاب‌های آن‌ها را به اصطلاحات انسان پسند تقسیم می‌کند. این برای:

مرتبط:چگونه هوش مصنوعی عملی موج بعدی تصمیم گیری مستقل را هدایت می کند

XAI از تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی، LIME (توضیحات مدل قابل تفسیر محلی-آگنوستیک) و SHAP (توضیحات افزودنی Shapley) استفاده می کند.

نمونه‌های واقعی XAI شامل کمک تشخیص پزشکی و توضیح تصمیم در خودروهای خودران است.

مقایسه تفسیرپذیری و توضیح پذیری در هوش مصنوعی

مورد استفاده: امتیازدهی اعتبار هوش مصنوعی

تصور کنید یک بانک بزرگ، EagleBank، یک سیستم امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ارزیابی درخواست‌های وام پیاده‌سازی می‌کند. این سیستم عوامل مختلفی مانند درآمد، سابقه اعتباری، وضعیت اشتغال و نسبت بدهی به درآمد را برای تعیین میزان اعتبار متقاضی تجزیه و تحلیل می کند.

مدل هوش مصنوعی EagleBank از ترکیبی از درخت‌های تصمیم و رگرسیون خطی استفاده می‌کند که آن را ذاتا قابل تفسیر می‌کند. این به افسران وام اجازه می دهد تا عوامل کلیدی مؤثر بر امتیاز اعتباری را درک کنند:

این قابلیت تفسیر به EagleBank کمک می کند تا از انصاف در شیوه های وام دهی اطمینان حاصل کند و با الزامات نظارتی مطابقت داشته باشد.

در حالی که این مدل قابل تفسیر است، EagleBank همچنین تکنیک های هوش مصنوعی قابل توضیح را برای ارائه توجیهات واضح برای تصمیمات فردی پیاده سازی می کند. هنگامی که یک درخواست رد می شود، سیستم XAI توضیحی مانند زیر ایجاد می کند:

مرتبط:چرا هوش مصنوعی شما بدون دسترسی بهتر به داده ها هرگز از بین نمی رود؟

درخواست وام شما در درجه اول به دلیل نسبت بدهی به درآمد بالا (در حال حاضر 45٪) رد شد، در حالی که آستانه ما 36٪ است و پرداخت های اخیر در کارت اعتباری شما (3 مورد در 6 ماه گذشته). بهبود این عوامل می تواند شانس تایید شما را در آینده افزایش دهد.”

با ترکیب تفسیرپذیری و توضیح پذیری، EagleBank به چندین مزیت کلیدی دست می یابد. می تواند به تنظیم کننده ها نشان دهد که تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی منصفانه و بی طرفانه هستند. متقاضیان بازخورد روشن و عملی دریافت می کنند. بانک همچنین می‌تواند با تجزیه و تحلیل توضیحات در چندین برنامه، سوگیری‌ها و خطاهای احتمالی در مدل را شناسایی کند. در نهایت، افسران وام می توانند تصمیمات را بهتر درک کنند و به مشتریان توضیح دهند و خدمات مشتری را بهبود بخشند.

کاتالوگ داده ها و شفافیت هوش مصنوعی

پلتفرم های کاتالوگ داده می توانند با ارائه مدیریت داده های ساختاریافته و قابل دسترس برای مدل های هوش مصنوعی از شفافیت هوش مصنوعی پشتیبانی کنند. آنها به موارد زیر کمک می کنند:

کاتالوگ های داده از معماری گراف دانش برای بهبود استفاده می کنند دقت مدل هوش مصنوعی 3 برابر. آنها می توانند:

کاتالوگ‌های داده‌های مدرن تضمین می‌کنند که داده‌های با کیفیت بالا به مدل‌های آموزشی بدون سوگیری‌ها یا ناسازگاری‌های بالقوه که می‌تواند نتایج را منحرف کند، تغذیه می‌شود.

در نهایت…

تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری برای به حداکثر رساندن پتانسیل کامل هوش مصنوعی با ارائه دید بیشتر به نحوه عملکرد هوش مصنوعی کلیدی است. در حالی که پلتفرم های کاتالوگ داده نمی توانند مستقیما نحوه عملکرد مدل های هوش مصنوعی را توضیح دهند، اما نقش مهمی در هموار کردن راه برای توضیح هوش مصنوعی دارند.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل و ادغام در جنبه های مختلف زندگی ما ادامه می دهد، نمی توان اهمیت شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری هوش مصنوعی را اغراق کرد. ما می‌توانیم سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتمادتر و مؤثرتری بسازیم، اما باید بدانیم که پاسخ‌های هوش مصنوعی ما از کجا می‌آیند.