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.

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

LG Electronics: Поэтическое путешествие LG Electronics: Поэтическое путешествие

Президент компании LG в России и СНГ — о жизни в стихах

РБК
Свидание с Россией Свидание с Россией

Губернатор Ярославской области — чем заняться и где остановиться в регионе

RR Люкс.Личности.Бизнес.
ВСМ откроет дорогу в Арктику ВСМ откроет дорогу в Арктику

Скоростная магистраль простимулирует арктические перевозки в России

Монокль
Братские портреты Братские портреты

Братские портреты навсегда остались бы неизвестными, если бы не парное сочетание

Дилетант
Как в том меме Как в том меме

Почему ироничные картинки стали видом коммуникации и целым культурным пластом

Grazia
Музыка — не в нотах Музыка — не в нотах

Что мы потеряли в музыке за последние сто лет, педантично следуя нотам?

СНОБ
Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж» Алексей Маслов: «Для Китая Россия — это прежде всего точки продаж»

Как развиваются связи РФ и КНР и чего ждать в будущем

РБК
Ксения Хаирова Ксения Хаирова

О Валентине Талызиной, актрисе поистине уникальной

Караван историй
Физлицом к рынку Физлицом к рынку

Розничные инвесторы нарастили вложения вдвое, предпочитая облигации акциям

Ведомости
Пушки или масло Пушки или масло

Как технологии двойного назначения помогли послевоенной конверсии

Эксперт
Каждый третий сотрудник хочет работать без звонков и чатов хотя бы один день в неделю Каждый третий сотрудник хочет работать без звонков и чатов хотя бы один день в неделю

Каждый четвертый сотрудник в России устраивает себе «дни тишины»

Inc.
ИИ в школе: инструмент или угроза? ИИ в школе: инструмент или угроза?

Внедрение ИИ — неизбежный этап. Какова будущая роль учителя в новой системе?

Монокль
Счастье для всех недаром Счастье для всех недаром

Писатель Шамиль Идиатуллин — о роли Аркадия Стругацкого в его жизни

Weekend
Недетский полет: 5 вопросов о прыжках с парашютом в тандеме для тех, кто хочет попробовать Недетский полет: 5 вопросов о прыжках с парашютом в тандеме для тех, кто хочет попробовать

Кому можно прыгать с парашютом и как это делается

ТехИнсайдер
Поклон Осаке Поклон Осаке

Футуристическая, эксцентричная Осака сохранила дух настоящего нонконформизма

Y Magazine
Гравитационное микролинзирование помогло выявить систему из звезды, коричневого карлика и экзопланеты Гравитационное микролинзирование помогло выявить систему из звезды, коричневого карлика и экзопланеты

Микролинзирование помогло обнаружить пару из красного и коричневого карликов

N+1
Флагман дальнего плавания Флагман дальнего плавания

Bering 165 — это судно с отвесным форштевнем и высоким бортом до миделя

Y Magazine
Красота Красота

Новейшие технологии, научные открытия, драгоценные ингредиенты бьюти-индустрии

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Свежий взгляд Свежий взгляд

Основательница компании Trinity Yachts Анна Гончарук о том, как начался ее путь

Y Magazine
Познайте себя: выберите фигуру, а мы расскажем, какая профессия вам лучше всего подходит Познайте себя: выберите фигуру, а мы расскажем, какая профессия вам лучше всего подходит

Выберите фигуру и узнайте, в какой области вы могли бы преуспеть

ТехИнсайдер
Как продлить жизнь букету цветов: актуальный лайфхак к 1 сентября Как продлить жизнь букету цветов: актуальный лайфхак к 1 сентября

Как продлить жизнь растениям в вазе с научной точки зрения?

ТехИнсайдер
И снова в Канны И снова в Канны

Эту модель верфь выпустила в пару к уже строящейся As8 — более крупной яхте

Y Magazine
Не спешите на свалку: как подарить вторую жизнь вашему старому ноутбуку Не спешите на свалку: как подарить вторую жизнь вашему старому ноутбуку

Как превратить вашего динозавра в шустрого помощника для работы и учебы?

ТехИнсайдер
Догоняющие доходы Догоняющие доходы

Рост доходов субъектов обеспечила в основном положительная динамика НДФЛ

Ведомости
Не время паниковать: почему осенью волосы начинают выпадать сильнее Не время паниковать: почему осенью волосы начинают выпадать сильнее

Рассказываем, почему осенью волос на расческе остается больше обычного

ТехИнсайдер
Вместо дефолта — неукротимая инфляция Вместо дефолта — неукротимая инфляция

Мир продолжает жить в кредит, но менять никто ничего не планирует, да и не может

Монокль
Путь к свободе Путь к свободе

Ferretti Yachts 940 заменила 920 и при всем сходстве заметно от нее отличается

Y Magazine
Простор для творчества Простор для творчества

Верфь Bilgin Yachts продолжает успешную серию 50‑метровых яхт Bilgin 163

Y Magazine
Нефтесервис хочет заказов Нефтесервис хочет заказов

Почему растет выручка нефтесервисных компаний

Ведомости
Почему мир заговорил о белом водороде: новый источник чистой энергии Почему мир заговорил о белом водороде: новый источник чистой энергии

Белый водород — новый уникальный источник энергии?

ТехИнсайдер
Открыть в приложении