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

Гид в уверенное будущее Гид в уверенное будущее

Какие специалисты помогают выстроить образовательную и карьерную траектории

РБК
Русско-американские отношения в XIX веке. Часть 2 Русско-американские отношения в XIX веке. Часть 2

Какими были отношения США и России накануне войны между Севером и Югом

Наука и техника
Вместе с семьёй Вместе с семьёй

Этот дом можно назвать воплощением мечты любого горожанина

Идеи Вашего Дома
Звезды манящие Звезды манящие

Ослепительная вспышка, которой уже некого слепить, миг неуловимый

Знание – сила
Биология на рубеже веков, или Сто лет тому вперед Биология на рубеже веков, или Сто лет тому вперед

Биология в 1900-х годах по темпам своего развития ничуть не отставала от физики

Знание – сила
В тени новой биологии, или Вверх по лестнице, ведущей вниз В тени новой биологии, или Вверх по лестнице, ведущей вниз

Сравнительная анатомия – старая наука, интеллектуальный опыт которой очень богат

Знание – сила
Новости науки Новости науки

Обнаруженная в ранней Вселенной грандиозная галактика и другие новости науки

Знание – сила
Водяные козлы – аристократы саванн Водяные козлы – аристократы саванн

«Водяных козлов я часто встречал в восточноафриканской саванне»

Знание – сила
Керосиновая история Керосиновая история

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

Знание – сила
Революция со счастливым концом Революция со счастливым концом

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

Знание – сила
Возвращение гребного колеса Возвращение гребного колеса

Первые упоминания о гребном колесе относятся еще к древнейшим временам...

Наука и техника
Гладкая мускулатура самолета – электродвигатели Гладкая мускулатура самолета – электродвигатели

Как выглядят авиационные электродвигатели, где установлены и как управляются?

Наука и техника
Космический буксир: мирный атом или ненаучная фантастика? Космический буксир: мирный атом или ненаучная фантастика?

Чем интересна перспектива использования ядерного двигателя в космосе?

Наука и техника
Неуместные следы и водоплавающий единорог: злоключения Карла Бау Неуместные следы и водоплавающий единорог: злоключения Карла Бау

«Научный» креационизм. Мифы и предубеждения

Наука и техника
Перовскитные солнечные элементы как перспективное направление зеленой энергетики Перовскитные солнечные элементы как перспективное направление зеленой энергетики

Как перовскитные солнечные элементы сделают энергетическую систему экологичнее?

Наука и техника
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
Система Юпитера: Ганимед и Каллисто Система Юпитера: Ганимед и Каллисто

Что делает Ганимед и Каллисто очень интересными космическими телами?

Наука и техника
Недоросли, скотинины, бригадиры и Стародум Недоросли, скотинины, бригадиры и Стародум

И спустя 200 лет пьесы Дениса Фонвизина остаются интересны и востребованы

Знание – сила
Физика в поисках ответа на разгадку бытия: от Эйнштейна до Хокинга и Лоуренса Краусса Физика в поисках ответа на разгадку бытия: от Эйнштейна до Хокинга и Лоуренса Краусса

Почему существует Вселенная? Почему существует мир, почему в нем есть мы?

Знание – сила
Беззубый театр. Беседа на спорные темы Беззубый театр. Беседа на спорные темы

Продолжение статьи худрука Марка Розовского о современном театре

Знание – сила
Авианосцы ВМС Индии XXI века Авианосцы ВМС Индии XXI века

История постройки авианосца «Викрант»

Наука и техника
Вновь о темной материи Вновь о темной материи

Проблема темной материи всерьез привлекает ученых

Знание – сила
«Галилея археологов» «Галилея археологов»

Археологи давно борются с искушением перекопать поглубже всю Святую Землю

Знание – сила
Когда медицинские практики прошлого у нас в крови… Когда медицинские практики прошлого у нас в крови…

На протяжении почти 2000 лет для лечения болезней использовалось кровопускание

Знание – сила
Сарацинка, воительница, христианка Сарацинка, воительница, христианка

В эпоху джахилийи у разных племен бедуинов положение женщин различалось

Знание – сила
Монеты в восточной пыли Монеты в восточной пыли

Важным источником наших знаний об античной истории являются монеты

Знание – сила
Большой вояж Большой вояж

Сравнение Astondoa 377 Coupe и ее модификации с подвесными моторами

Y Magazine
Есть контакт! От клеточной адгезии к нетоксичной терапии рака Есть контакт! От клеточной адгезии к нетоксичной терапии рака

Есть ли вещества, которые могут содействовать здоровой адгезии при лечении рака?

Наука и жизнь
Годовые кольца: 1610 Годовые кольца: 1610

Открытие Гудзонова залива и революция в астрономии: что случилось в 1610 году

Вокруг света
Школа. Яхты. Жизнь Школа. Яхты. Жизнь

С чего и когда в жизни человека начинается море?

Y Magazine
Открыть в приложении