شنومك | شنومك | 06

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) - فهم الأساس المنطقي وراء نتائج ML

فهم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

يطور الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا متزايدًا من حياتنا اليومية. ظهرت أنظمة التعرف على الصور والوجه في تطبيقات مختلفة لتعلم الآلة (ML). التحليلات التنبؤية المدعومة ، وتطبيقات المحادثة ، والأجهزة المستقلة ، والأنظمة شديدة التخصيص ؛ لقد وجدنا أنهم بحاجة إلى الوثوق بهذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي مع كل طرق صنع القرار والتنبؤات التي لها أهمية قصوى.
يجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى صناعات مختلفة مثل التعليم والبناء والرعاية الصحية والتصنيع وإنفاذ القانون والتمويل. نتيجة لذلك ، أصبحت أنواع القرارات والتنبؤات التي تتخذها الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي أكثر من ذلك بكثير حادوفي كثير من الحالات ، حرج في الحياة والموت والعافية الشخصية. على سبيل المثال ، هذه التوقعات دقيقة بشكل استثنائي لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الرعاية الصحية.

كبشر ، يجب أن نفهم تمامًا كيفية اتخاذ القرارات حتى نتمكن من الوثوق بقرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعيق قابلية الشرح والثقة المحدودة قدرتنا على الوثوق بأنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

إضفاء الشفافية على الذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

وبالتالي ، يتوقع معظم المالكين والمشغلين والمستخدمين XAI إجابة بعض الأسئلة الساخنة مثل:
لماذا اتخذ نظام الذكاء الاصطناعي تنبؤًا أو قرارًا محددًا؟
لماذا لم يفعل نظام الذكاء الاصطناعي شيئًا آخر؟
متى نجح نظام الذكاء الاصطناعي ومتى فشل؟
متى تعطي أنظمة الذكاء الاصطناعي تأكيدًا كافيًا في القرار يمكنك الوثوق به؟
كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تصحيح الأخطاء التي تظهر؟

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) هو مجموعة من التقنيات والأساليب التي يسمح الإنسان مشغلي فهم و الثقة النتائج والمخرجات التي تم إنشاؤها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي. يستخدم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتحديد نمط الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل والتحيزات المحتملة. تساعد التمييز بين دقة النموذج والإنصاف والشفافية والنتائج في القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي صناعة. تعد XAI ضرورية للمؤسسة في بناء الثقة عند وضع نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج

 

 

لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مهمًا؟

يمكن تفسير الذكاء الاصطناعي تُستخدم لاتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي مفهومة وقابلة للتفسير من قبل البشر. هذا يتركهم عرضة لخطر كبير ؛ دون أن يدخل الإنسان في عملية التنمية. يمكن أن تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي إلى نتائج متحيزة قد تؤدي إلى مشكلات الامتثال الأخلاقية والتنظيمية في وقت لاحق.

كيف تحصل على ذكاء اصطناعي قابل للتفسير؟

لتحقيق ذكاء اصطناعي قابل للتفسير ، يجب أن يراقبوا البيانات المستخدمة في النماذج ، تحقيق التوازن بين الدقة وإمكانية الشرح ، والتركيز على المستخدم النهائي وتطوير مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لتقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي.

ما هو مثال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟

تشمل الأمثلة الترجمة الآلية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة وتصنيف الصور باستخدام شبكة عصبية تلافيفية. بالإضافة إلى ذلك ، أثار البحث الذي نشرته Google DeepMind الاهتمام بالتعلم المعزز.

ما هي الحالة التي ستستفيد من مبادئ الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير؟

وبالتالي، الرعاية الصحية يعد مكانًا ممتازًا للبدء ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنه أيضًا مجال قد يكون فيه الذكاء الاصطناعي مفيدًا جدًا. على سبيل المثال ، قد توفر الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير الكثير من الوقت للمهنيين الطبيين ، مما يسمح لهم بالتركيز على المهام التفسيرية للطب بدلاً من الواجب المتكرر.

مبادئ الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير - مقدمة موجزة

  • النماذج قابلة للتفسير بطبيعتها - بسيطة وشفافة وسهلة الفهم.
  • النماذج التي هي عبارة عن صندوق أسود بطبيعتها وتتطلب شرحًا من خلال نماذج منفصلة مكررة تحاكي سلوك النموذج الأصلي. اشرح سببها المنطقي وراء القرارات أو التنبؤات.

 

الذكاء الاصطناعي (AI) - 10 أسئلة؟

غالبًا ما تُعتبر نماذج التعلم الآلي المعقدة بمثابة صناديق سوداء ، مما يعني أنه لا أحد ، حتى منشئ النموذج ، يعرف سبب قيام النموذج بتقديم توصية أو تنبؤ معين. نتيجة لذلك ، لا يمكن تفسير ذلك. يحاول AI القابل للتفسير أو XAI تصحيح مشكلة الصندوق الأسود باستخدام نماذج التعلم الآلي. الهدف العام لـ XAI هو إنتاج نموذج يمكنه شرح الأساس المنطقي وراء اتخاذ قرارات أو تنبؤات معينة واستدعاء نقاط القوة والضعف فيه.
تساعد XAI مستخدمي النموذج في معرفة ما يمكن توقعه وكيفية أداء النموذج. على سبيل المثال ، فهم سبب اختيار نموذج ما مسارًا على آخر والأخطاء النموذجية التي يرتكبها النموذج هو تقدم هائل في التعلم الآلي.
يساعد هذا المستوى من الشفافية وقابلية التفسير على بناء الثقة في التنبؤات أو النتائج التي ينتجها النموذج.

 

كيف يمكن لمنظمة ما أن تبدأ في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ | v500 أنظمة

اتصل بنا للحصول على مزيد من المعلومات ونشر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وكيف يمكن لأدواتنا أن تجعل بياناتك أكثر دقة. يمكننا الإجابة على جميع أسئلتك.
جدولة اجتماع | الذكاء الاصطناعي | قهوة افتراضية

يرجى إلقاء نظرة على دراسات الحالة الخاصة بنا والمنشورات الأخرى لمعرفة المزيد:

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

بيانات دقيقة بفضل الذكاء الاصطناعي

AI ROI حاسبة

الذكاء الاصطناعي (AI) - 10 أسئلة؟

ذات المواد

شنومك | شنومك | 08

كيفية جعل مراجعة المستندات القانونية أقل تكلفة

غالبًا ما تقوم شركات المحاماة والفرق القانونية للشركات بالاستعانة بمصادر خارجية لمقدمي الخدمات الخارجيين لاستخراج بيانات العقود من محافظ عقودهم للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ
شنومك | شنومك | 04

الأتمتة في Cloud Platform

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على زيادة كفاءة صناعاتنا بشكل كبير مع تعزيز الوظيفة التي يمكن للبشر إنجازها. عندما يتولى الذكاء الاصطناعي مهام عادية أو خطيرة ، فإنه يحرر العامل البشري ليكون مبدعًا
شنومك | شنومك | 15

تجلس شركات المحاماة على أطنان من البيانات غير المهيكلة ، غير مدركة لمنجم الذهب الذي تمتلكه!

تتوقع أبحاث Gartner أن حجم البيانات في العالم سينمو بنسبة 800٪ خلال السنوات الخمس المقبلة ، وأن ما يصل إلى 80٪ من تلك البيانات ستكون غير منظمة تمامًا. الآن هناك طريقة أكثر ذكاءً لأداء هذه المهمة - القراءة والفهم.
شنومك | شنومك | 15

أتمتة ذكية للقطاع المالي والقانوني

نحن نعلم أنه من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي داخل مؤسستك ، يمكنك تقليل قدر هائل من الوقت وتوفير المال في نفس الوقت.