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

«Дорожная карта будущего» «Дорожная карта будущего»

Как страны будут разрабатывать устойчивое авиационное топливо

РБК
Переходи на зеленый Переходи на зеленый

Мода на экосексуальность и привычки, полезные для тебя и для природы

Лиза
Узнать за 60 секунд Узнать за 60 секунд

Почему мы стремимся ускорить все процессы и как это влияет на наш мозг

Men Today
В именьи близ столицы В именьи близ столицы

Почему крестьяне из Мурина получили свободу раньше?

Санкт-Петербургский университет
Главное – остаться незамеченным Главное – остаться незамеченным

В чем состоит военная (а возможно, и не только) хитрость стелс-технологии?

Наука и техника
Кладбища кораблей: три самых опасных моря на планете Кладбища кораблей: три самых опасных моря на планете

Штормы и смертельные течения — воды каких морей особенно коварны

ТехИнсайдер
Вопрос психологу: что мешает нам экономить и как изменить свое отношение к деньгам Вопрос психологу: что мешает нам экономить и как изменить свое отношение к деньгам

Почему экономия часто кажется наказанием и как можно изменить это восприятие

Правила жизни
Правила порядка Правила порядка

Как научить детей поддерживать порядок в своей комнате, не тратя на это часы

Новый очаг
Мягкая сила русского стиля Мягкая сила русского стиля

Масштабная площадка, рассказывающая о русской идентичности и новом образе жизни

Монокль
Тропические болота нивелировали успехи арктических в поглощении углерода Тропические болота нивелировали успехи арктических в поглощении углерода

Почему снижается продуктивность болот, поглощающих углерод

N+1
Опасно ли летать на старых самолетах и почему их до сих пор так много Опасно ли летать на старых самолетах и почему их до сих пор так много

Почему авиакомпании используют самолеты, которые можно называть пожилыми?

Maxim
От вил до мема От вил до мема

Краткая история «Американской готики» Гранта Вуда

Weekend
Ударная волна Ударная волна

Что такое падел и почему его называют «новым гольфом»

RR Люкс.Личности.Бизнес.
VOX VOX

VOX — культовое место тихой роскоши, где встречаются знаменитости

Собака.ru
Параллельщики. Carwin — о главных ошибках при поиске машины за рубежом Параллельщики. Carwin — о главных ошибках при поиске машины за рубежом

Как отличить реального поставщика от хорошо замаскированного обманщика

РБК
Художник Татьяна Андреева: «Меня интересует волновая природа всего» Художник Татьяна Андреева: «Меня интересует волновая природа всего»

Татьяна Андреева о том, как поймать неуловимое и о новом большом проекте

РБК
Обман памяти Обман памяти

Как формируются ложные воспоминания?

Санкт-Петербургский университет
Океан гор Океан гор

Где побывать и что попробовать в Адыгее

Лиза
Чистая правда Чистая правда

Хорошо умываться – значит, до «скрипа» кожи? Все с точностью до наоборот

Лиза
Археологи раскопали традиционный женский убор летописной муромы Археологи раскопали традиционный женский убор летописной муромы

Что археологи нашли в могильнике летописной муромы

N+1
Здоровые привычки для сердца имеют огромный эффект для всего тела Здоровые привычки для сердца имеют огромный эффект для всего тела

Как хорошее здоровье сердца поддерживает работу практически всех систем органов

ТехИнсайдер
Опять и опять «Назад в будущее» Опять и опять «Назад в будущее»

Краткая история ленты «Назад в будущее», вырастившей последнее поколение XX века

Weekend
Кнут Гамсун Кнут Гамсун

Кнут Гамсун говорил от имени нации и тем сильно её скомпрометировал

Дилетант
«По-любому ты — брат мне»: почему «Бригада» — великий сериал «По-любому ты — брат мне»: почему «Бригада» — великий сериал

Феномен «Бригады», повлиявшей на индустрию и умы целого поколения

Правила жизни
Банкротство ИП: от долгов к новому старту Банкротство ИП: от долгов к новому старту

Как проходит банкротство ИП: от условий проведения процедуры до списания долгов

Inc.
Строительство на Марсе: как грибы и цианобактерии помогут развитию колоний Строительство на Марсе: как грибы и цианобактерии помогут развитию колоний

Для строительства на Марсе не понадобятся ракеты с рабочими материалами

ТехИнсайдер
От злодея поневоле до иконы супергероики: как Супермен покорил мир кино От злодея поневоле до иконы супергероики: как Супермен покорил мир кино

Путь Супермена: со страниц комиксов на большой экран

Forbes
Антон Мегердичев: Хотите что-то изменить — так меняйте сейчас Антон Мегердичев: Хотите что-то изменить — так меняйте сейчас

Режиссер Антон Мегердичев — как кино может зомбировать зрителя

Ведомости
Почему Тихий океан так называется, если воды его не такие уж и спокойные? Почему Тихий океан так называется, если воды его не такие уж и спокойные?

Почему самый большой океан на планете имеет такое «безобидное» название?

ТехИнсайдер
Жук-лягушка, не знающий вывихов Жук-лягушка, не знающий вывихов

Как работает механизм блокировки вывиха у жуков-лягушек Sagra femorata

Наука и жизнь
Открыть в приложении