Как устроен объяснимый ИИ и какие проблемы он решает

РБКHi-Tech

Интеллект, понятный каждому

Как устроен объяснимый ИИ и какие проблемы он решает

Автор: Мария Решетникова

Современные разработки в сфере искусственного интеллекта упираются в проблему «черного ящика», которая ставит под сомнение объективность и точность моделей. Решением может стать прозрачный и объяснимый ИИ.

Объяснимый искусственный интеллект представляет собой следующий шаг в развитии ИИ, который сделает технологию более понятной и прозрачной. Внедрение объяснимого ИИ позволит расширить сферу его применения на отрасли, которые работают с потенциально чувствительными данными,— медицину, финансы, судопроизводство и другие.

Что такое объяснимый ИИ

Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI)—это направление исследований в области искусственного интеллекта. Оно стремится создать системы и модели, способные объяснять свои действия и принимать решения понятным для людей образом, чтобы повысить доверие к ИИ. Объяснимый ИИ используется для описания алгоритмов, а также ожидаемых последствий их работы и возможных отклонений. Для этого используются методы визуализации, более простые алгоритмы, а также интерактивные интерфейсы с подсказками.

Благодаря XAI, а также объяснимым процессам машинного обучения организации могут получить доступ к процессам принятия решений, лежащим в основе технологии, и вносить в них коррективы. Он также позволяет улучшить взаимодействие с пользователями, повышая доверие с их стороны.

Характеристики XAI

Объяснимый ИИ должен включать в себя три основных элемента.

Точность прогноза. Запустив моделирование и сравнив выходные данные XAI с результатами в наборе обучающих данных, можно определить точность работы модели. Самый популярный метод, используемый для этого,—это локальные интерпретируемые модельно-агностические объяснения (LIME), которые позволяют объяснить каждый прогноз нейросети. Они анализируют входные данные после того, как те проходят через алгоритм, и сравнивают полученный результат с прогнозируемым. Для этого LIME используют собственный специально обученный на этих данных алгоритм. Сравнение позволяет понять ход рассуждения исходной нейросети.

Прослеживаемость. Она достигается в том числе за счет ограничения способов принятия решений и установления более узкой области применения правил и функций машинного обучения. Примером метода отслеживания XAI является DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures—важные функции глубокого обучения), который сравнивает работу каждой точки («нейрона») нейросети с эталонным показателем и показывает зависимости между ними.

Объясняемость и интерпретируемость. Это показатели, которые отображают, насколько наблюдатель может понять причину принятия решения, а также предсказать вероятность успеха работы модели. Существуют специальные технологии, которые обеспечивают визуализацию этих показателей. Например, What-if—инструменты для визуального исследования поведения обученных моделей, тестирования их производительности в гипотетических ситуациях и анализа важности различных функций данных.

Преимущества XAI

Внедрение объяснимого ИИ дает ряд положительных эффектов как в коммерческом, так и в государственном секторах:

  • повышение производительности, более быстрое выявление ошибок в модели;
  • укрепление доверия со стороны клиентов и пользователей;
  • снижение регуляторных и других рисков.

В некоторых странах внедрение объяснимого ИИ станет обязательным требованием для компаний со стороны государств. Европарламент уже принял закон под названием AI Act, который устанавливает правила и требования для разработчиков моделей ИИ. Они должны обеспечить прозрачность работы таких систем.

Технологии XAI

Для создания объяснимого ИИ применяются следующие основные техники машинного обучения:

  • деревья решений выдают четкое визуальное представление процесса принятия решений ИИ;
  • системы на основе правил выводят алгоритмические правила работы в понятном для человека формате;
  • байесовские сети, или модели вероятностей, которые показывают причинно-следственные связи в работе алгоритма и объясняют неопределенности;
  • линейные модели демонстрируют, как каждый входной параметр влияет на решение нейросети.

Перспективы внедрения XAI

Несмотря на все плюсы XAI, внедрение такого ИИ сталкивается с рядом препятствий, таких как:

отсутствие консенсуса по определениям нескольких ключевых понятий—некоторые исследователи используют термины «объяснимость» и «интерпретируемость» как синонимы, а другие четко разделяют их;

недостаток практических рекомендаций по поводу того, как выбирать, внедрять и тестировать XAI;

отсутствие понимания, должен ли объяснимый ИИ быть понятным для обычных пользователей.

Отдельные исследователи предложили идею «белого ящика», или моделей, которые будут объяснимыми и прозрачными. Так, систему ИИ можно разбивать на модули, каждый из которых может быть интерпретирован, либо изначально строить модели с соблюдением правил прозрачности, чтобы разработчик не терял контроль над ситуацией.

Однако другие эксперты считают, что и «белый ящик» не решит проблему доверия к ИИ со стороны людей, у которых нет технического образования. По их мнению, XAI и объяснимый ИИ — это лишь часть более широких усилий для создания искусственного интеллекта, работа которого будет понятна любому человеку.

Тайны «черного ящика»

XAI использует специальные методы, позволяющие отслеживать и объяснять каждое решение, принятое в процессе машинного обучения. ИИ же обучается с помощью алгоритма, архитектура которого не до конца понятна. Эту проблему принято называть «черным ящиком»: даже если система дает точные ответы, зачастую сложно выяснить, как именно она пришла к такому решению.

Аналогичным образом сложно понять, когда именно система начала ошибаться в ответах и чем это было вызвано. Профессор компьютерных наук Университета Луисвилля Роман Ямпольский в своей работе «Необъяснимость и непостижимость искусственного интеллекта» отмечал: «Если все, что у нас есть,—это «черный ящик», то невозможно понять причины сбоев и повысить безопасность системы. Кроме того, если мы привыкнем принимать ответы ИИ без объяснения причин, мы не сможем определить, не начал ли он давать неправильные или манипулятивные ответы. Это чрезвычайно опасная дорога, на которую мы ступаем».

Преимущества «черного ящика» заключаются в том, что такое обучение происходит быстрее и стоит дешевле, а также позволяет давать системе для обучения сразу большой массив данных. Современные модели, такие как GPT и Alpha Zero, обучаются именно по модели «черного ящика». Так, OpenAI —разработчик ChatGPT, DALL-E и других ИИ-систем—не стала раскрывать набор данных, использованных для обучения модели GPT-4.

Участники сообщества раскритиковали действия компании, отметив, что они затрудняют разработку средств защиты от угроз, исходящих от систем ИИ. Вице-президент по информационному дизайну Бен Шмидт, который работает в стартапе моделей ИИ с открытым исходным кодом Nomic AI, считает, что выход GPT-4 «может положить конец «открытому» ИИ».

Такой подход имеет и другие негативные стороны—в «черном ящике» сложнее выявить предвзятость алгоритма и оценить качество входных данных. На эту проблему указали исследователи из Пало-Альто, центра Кремниевой долины. Они отмечали, что при обучении больших языковых моделей используются массивы данных из интернета, которые не отражают интересы всех групп населения, поскольку у некоторых из них просто нет доступа к Cети.

O'qishni davom ettirish uchun tizimga kiring. Bu tez va bepul.

Roʻyxatdan oʻtish orqali men foydalanish shartlari 

Tavsiya etilgan maqolalar

Неспешно пили предки наши Неспешно пили предки наши

Медиевист Олег Воскобойников — о путешествии вина по истории мировой культуры

РБК
Десять цветов Десять цветов

Самые древние и почитаемые традиционные ремесла – часть культурного кода Мьянмы

Вокруг света
«Двойка» за хорошее поведение «Двойка» за хорошее поведение

BMW M2 Gran Coupe: баварское купе, которое на самом деле седан

Автопилот
Сошедший с орбиты Сошедший с орбиты

Как австралийцы изобрели «орбитальный» двигатель внутреннего сгорания

Наука и жизнь
Гладкая мускулатура самолета – электродвигатели Гладкая мускулатура самолета – электродвигатели

Как выглядят авиационные электродвигатели, где установлены и как управляются?

Наука и техника
Учимся понимать наши растения Учимся понимать наши растения

Легко прочитать, как именно надо ухаживать за цветком, но почему именно так?

Наука и жизнь
Кочевая кузница Кочевая кузница

Путешествие в край шаманов за секретами якутских мастеров

Вокруг света
Авианосцы ВМС Индии XXI века Авианосцы ВМС Индии XXI века

История постройки авианосца «Викрант»

Наука и техника
Беззубый театр. Беседа на спорные темы Беззубый театр. Беседа на спорные темы

Продолжение статьи худрука Марка Розовского о современном театре

Знание – сила
Искоренить фальсификат Искоренить фальсификат

Методики проверки, испытаний, идентификации продукции нужно совершенствовать

Агроинвестор
Ход слоном Ход слоном

Почему та или иная страна становится передовой, а потом вдруг отстающей?

ТехИнсайдер
Верни мой каменный топор Верни мой каменный топор

Вновь изобрести технологии каменного века занимательно, но зачем это нужно?

Вокруг света
Ушедшее в народ Ушедшее в народ

Как сон мастера картонажа прославил духов Мексики?

Вокруг света
Непростая материя Непростая материя

Секреты, которые скрывают узоры ивановских тканей

Вокруг света
Культура сбережений: зачем откладывать на завтра то, что можно потратить сегодня? Культура сбережений: зачем откладывать на завтра то, что можно потратить сегодня?

Зачем каждому гражданину нужно выработать у себя привычку делать сбережения?

Наука и техника
Революция со счастливым концом Революция со счастливым концом

Рубеж XIX и XX веков отмечен бурными событиями в целом ряде наук

Знание – сила
Новости науки Новости науки

Обнаруженная в ранней Вселенной грандиозная галактика и другие новости науки

Знание – сила
Жила-была золотая рыбка Жила-была золотая рыбка

Как золотые рыбки из аквариумов угрожают экологии

Наука и жизнь
Растениеводы в поисках маржи Растениеводы в поисках маржи

На чем смогут заработать аграрии в 2025 году

Агроинвестор
«Галилея археологов» «Галилея археологов»

Археологи давно борются с искушением перекопать поглубже всю Святую Землю

Знание – сила
Техпарад Техпарад

Выстрел «Авророй», космос на 3D-принтере и тактильные виртуальные переживания

ТехИнсайдер
IDеальное преступление IDеальное преступление

Четыре года назад «Популярная механика» опубликовала свой первый кибердетектив

ТехИнсайдер
Монеты в восточной пыли Монеты в восточной пыли

Важным источником наших знаний об античной истории являются монеты

Знание – сила
Фотосинтез — «игра с огнём» для растения Фотосинтез — «игра с огнём» для растения

Каким образом свет «питает» растение и как вызывает химические реакции?

Наука и жизнь
Жизнь в магнитном поле Жизнь в магнитном поле

Как изучают незаметные для органов чувств магнитные эффекты

Наука и жизнь
Там, где свет слушает звук Там, где свет слушает звук

Как и для чего создаются гиперспектрометры и мультиспектральные камеры

Наука и жизнь
Лингвистические фантомы Лингвистические фантомы

Как в русском языке появляются псевдоанглицизмы

Наука и жизнь
Китайское техно Китайское техно

Краткая история технологического идеализма

ТехИнсайдер
Сарацинка, воительница, христианка Сарацинка, воительница, христианка

В эпоху джахилийи у разных племен бедуинов положение женщин различалось

Знание – сила
Керосиновая история Керосиновая история

Жизнь в послевоенном социализме делится на «время керосина» и «время газа»

Знание – сила
Открыть в приложении