Explainable AI (XAI) is een opkomend concept waarvan de vraag onder bedrijven toeneemt, omdat het hen helpt kunstmatige intelligentie en machine learning-modellen te interpreteren en uit te leggen.
In de moderne wereld is alles datagestuurd en dient AI als centraal aandachtspunt.
Verschillende soorten AI-oplossingen worden gebruikt in een groot aantal operaties voor verschillende industrieën om hun groei te stimuleren en hun werking te vergemakkelijken.
Dit helpt u ook te begrijpen hoe de AI-modellen werken en output produceren.
Als je je nog steeds afvraagt waarom je om XAI zou moeten geven, dan is dit artikel iets voor jou.
Laten we beginnen!
Wat is verklaarbare AI?
Explainable AI (XAI) is een reeks methoden en processen die erop gericht is gebruikers te helpen de output en resultaten van AI-modellen te begrijpen en te vertrouwen. Kortom, XAI stelt gebruikers in staat om inzicht te krijgen in hoe een complex algoritme voor machine learning werkt en wat de logica is die de besluitvorming van die modellen aandrijft.
XAI helpt ontwikkelaars en organisaties door middel van zijn raamwerk en set tools een transparantielaag in een bepaald AI-model te brengen, zodat de gebruikers de logica achter de voorspelling kunnen begrijpen. Het is voordelig in het ecosysteem van een organisatie waar AI op verschillende manieren wordt geïmplementeerd, omdat het de nauwkeurigheid, resultaten en transparantie van de AI verbetert.
Bovendien helpt XAI om te laten zien welke vooroordelen en problemen complexe ML-algoritmen met zich mee kunnen brengen bij het werken aan een specifiek resultaat. Het black box-model dat wordt gemaakt als resultaat van een complex ML-algoritme is bijna onmogelijk te begrijpen, zelfs voor datawetenschappers die het algoritme maken.
De transparantie die XAI met zich meebrengt, is dus gunstig voor een organisatie om erachter te komen hoe de kracht van AI op de juiste manier kan worden gebruikt en de juiste beslissing kan worden genomen. De uitlegbaarheid die XAI naar voren brengt zit hem vooral in de vorm van teksten of visuals, die inzicht bieden in de interne werking van de AI-modellen.
Om de extra metadata-informatie van het AI-model uit te leggen, gebruikt XAI ook veel andere verklaringsmechanismen: functierelevantie, vereenvoudigde uitleg en uitleg door middel van voorbeelden.
De vraag naar XAI neemt snel toe naarmate meer en meer organisaties deze in hun ecosystemen implementeren. Naarmate het evolueert, verbeteren ook de technieken en het proces van verklaarbaarheid door middel van schrijven.
Waarom is XAI belangrijk?
Tegenwoordig gebruiken de meeste organisaties AI-modellen in hun bedrijfsvoering en beslissen ze hun toekomstige stappen op basis van de voorspelling van AI. Het is echter slechts gedeeltelijk nauwkeurig en er zijn veel vooroordelen, wat een overheersend probleem is in de meeste AI-modellen.
De vooroordelen zijn gebaseerd op verschillende factoren en beïnvloeden de beslissing van AI-modellen. Het is veelbetekenend dat de beslissingen van de AI-modus vaak verslechteren wanneer het AI-model wordt gevoed met productiegegevens die verschillen van trainingsgegevens.
Bovendien kunnen ML-modellen en neurale netwerken ontmoedigend zijn om uit te leggen, en is het voor datawetenschappers vaak onmogelijk om ze te interpreteren. Als u volledig vertrouwt op elke beslissing van AI-modellen voor de groei van uw bedrijf, kan dit onvoorziene problemen veroorzaken en de algehele groei belemmeren.
Daarom wordt het van vitaal belang voor een organisatie om een volledig begrip te hebben van het AI-besluitvormingsproces en de logica achter elk resultaat dat deze AI-modellen naar voren brengen. Hier komt XAI als een handige tool die organisaties helpt om een volledige uitleg te krijgen van het besluitvormingsproces van een bepaald AI-model, samen met de logica die het gebruikt.
Van het begrijpen van machine learning-algoritmen tot het evalueren van neurale netwerken en deep learning-netwerken, XAI helpt u alles te monitoren en nauwkeurige uitleg te krijgen voor elke beslissing. Wanneer u XAI implementeert, wordt het eenvoudiger voor u om de nauwkeurigheid en verantwoordelijkheid van elke AI-beslissing te beoordelen en vervolgens te beslissen of deze geschikt is voor uw organisatie.
Bovendien dient XAI als een essentieel onderdeel omdat het verantwoordelijk is voor het implementeren en onderhouden van een verantwoord AI-model in uw bedrijfsecosysteem dat eerlijke en nauwkeurige beslissingen zal opleveren. XAI helpt ook het vertrouwen van eindgebruikers te behouden en eventuele beveiligings- en compliancerisico’s te beperken.
Hoe werkt XAI?
Moderne AI-technologie die in bedrijven wordt geïmplementeerd, geeft hun uitkomst of beslissing door verschillende modellen te gebruiken. Maar deze AI-technologieën definiëren niet hoe ze het resultaat of de logica achter hun beslissing hebben bereikt.
Afbeeldingsbron: Darpa
Om deze leemte op te vullen, implementeren bedrijven nu XAI, dat een verklaarbaar model en alle metadata-informatie met een uitleg-interface gebruikt om te helpen begrijpen hoe het AI-model werkt.
Wanneer AI-technologie wordt geïntegreerd in een bedrijfsecosysteem, worden AI-methoden op verschillende niveaus geïntroduceerd. Deze AI-methoden zijn machine learning (ML), machine redeneren (MR) en integratie tussen MR en ML.
Om precies te zijn, de componenten die XAI introduceert in een bestaand AI-model zijn uitleg, uitlegbaarheid van data, MR-uitlegbaarheid en ML-uitlegbaarheid. Bovendien introduceert XAI ook interpreteerbaarheid en verklaarbaarheid tussen MR en ML.
De werking van XAI is onderverdeeld in drie typen:
- Verklaarbare gegevens: het benadrukt het gegevenstype en de inhoud die worden gebruikt om het AI-model te trainen. Bovendien toont het de reden achter de keuzes, het keuzeproces en rapporten over de inspanningen die nodig zijn om vooroordelen weg te nemen.
- Verklaarbare voorspellingen: hier brengt XAI alle functies naar voren die het AI-model heeft gebruikt om de uitvoer te verkrijgen.
- Verklaarbare algoritmen: deze onthullen alle lagen in een AI-model en leggen uit hoe elke laag helpt bij het produceren van de ultieme output.
Verklaarbare voorspelling en algoritmen bevinden zich echter nog in de ontwikkelingsfase en alleen verklaarbare gegevens kunnen worden gebruikt om neurale netwerken te verklaren.
Om het besluitvormingsproces uit te leggen, gebruikt XAI twee benaderingen:
- Proxymodellering: bij deze benadering wordt een benaderd model gebruikt dat verschilt van het origineel. Het leidt tot een geschat resultaat dat een ander resultaat kan opleveren dan het werkelijke resultaat.
- Ontwerp voor interpretatie: het is een populaire benadering waarbij XAI een model ontwikkelt dat gemakkelijk te begrijpen is voor menselijke gebruikers. Deze modellen missen echter nauwkeurigheid of productiekracht in vergelijking met echte AI-modellen.
Voordelen van XAI
Explainable AI of XAI heeft een aanzienlijke impact op de opkomst van AI omdat het mensen helpt te begrijpen hoe een AI werkt. Het biedt vele voordelen, zoals:
Verbetert transparantie en vertrouwen
Bedrijven die AI-modellen in hun systemen implementeren, kunnen begrijpen hoe een complex AI-model werkt en waarom ze onder verschillende omstandigheden specifieke output produceren.
XAI is ook zeer nuttig voor bedrijven om de reden achter de uitkomst van black box-modellen te begrijpen. Het verbetert dus de transparantie en het vertrouwen tussen machine- en menselijke gebruikers.
Verbeterde acceptatie van AI-modellen
Naarmate organisaties het werkende en logische proces achter een AI-model beginnen te begrijpen en de voordelen ervan erkennen, neemt de acceptatiegraad van AI-modellen toe. Ze zullen ook meer op hun beslissing kunnen vertrouwen dankzij de juiste uitleg.
Boost in productiviteit
Met de acceptatie van XAI in de AI-modus kunnen ML-operatieteams gemakkelijk fouten vinden en ook gebieden die verbetering behoeven in het bestaande systeem. Het helpt ook ML-operatieteams om de soepele en efficiënte werking van AI-processen te behouden.
Er zal dus een aanzienlijke productiviteitsstijging zijn omdat het MLOps-team de logica kan begrijpen die ertoe leidt dat het AI-model een bepaalde output produceert.
Minder risico en kosten
XAI heeft een belangrijke rol gespeeld bij het verlagen van de kosten van AI-modelbeheer. Omdat het alle uitkomsten en risicogebieden uitlegt, minimaliseert het de noodzaak van handmatige inspectie en de kans op kostbare fouten die de relatie met eindgebruikers belemmeren.
Ontdek nieuwe kansen
Wanneer uw technische en zakelijke team de kans krijgt om inzicht te krijgen in AI-besluitvormingsprocessen, krijgen ze de kans om nieuwe kansen te ontdekken. Wanneer ze dieper ingaan op specifieke resultaten, kunnen ze nieuwe dingen ontdekken die in eerste instantie niet zichtbaar waren.
Uitdagingen van XAI
Enkele veelvoorkomende uitdagingen van XAI zijn:
- Moeilijk te interpreteren: er zijn veel ML-systemen die moeilijk te interpreteren zijn. De uitleg die XAI geeft, is dus moeilijk te begrijpen voor gebruikers. Wanneer een black box-strategie onverklaarbaar is, kan dit leiden tot ernstige operationele en ethische problemen.
- Eerlijkheid: het is voor XAI behoorlijk uitdagend om te bepalen of een bepaalde beslissing van een AI eerlijk is of niet. Eerlijkheid is volledig subjectief en hangt af van de gegevens waarop het AI-model is getraind.
- Beveiliging: een van de grote problemen met XAI is dat klanten acties kunnen uitvoeren om het besluitvormingsproces van het ML-model te veranderen en de output in hun eigen voordeel te beïnvloeden. Alle technische medewerkers kunnen alleen de dataset herstellen die door het algoritme wordt gebruikt voor training.
Verschil tussen XAI en AI
Hoewel zowel XAI als AI gecorreleerd zijn, zijn er enkele fundamentele verschillen tussen beide.
Verklaarbare AIAI Verklaarbare AI biedt een verklaring of logica van het besluitvormingsproces van een complex ML-model. Kunstmatige intelligentie geeft alleen het oordeel of de uitvoer van de beslissing die door een ML-model is genomen. Aangezien XAI een goede uitleg geeft, helpt het gebruikers om meer vertrouwen in een bepaald AI-model. Met AI krijg je alleen het oordeel en de gebruikers staan perplex bij de gedachte hoe de AI tot een conclusie is gekomen. De beslissingen zouden dus meer vertrouwen nodig hebben. Het vermindert vooroordelen die met veel AI-modellen worden geassocieerd. Het neemt vaak beslissingen op basis van vooroordelen in de wereld. Het vermindert de kosten van fouten die door de AI-modus worden gemaakt. AI-modellen zijn niet 100% nauwkeurig en ze kunnen verkeerde voorspellingen doen. Als een AI-model een verkeerde voorspelling doet, kan dit leiden tot verlies in een bedrijf.
XAI moet nog volledig evolueren omdat er nog steeds beperkingen zijn, vooral als het gaat om het uitleggen van complexe zwarte dozen. AI als geheel is enorm geëvolueerd en het kan snel veel problemen oplossen zonder veel gedoe. Aangezien XAI elke logica en Tijdens het besluitvormingsproces van een AI-model kan iedereen het proces gemakkelijk met slechte middelen beïnvloeden. AI-modellen bieden niet de belangrijkste reden of logica achter hun uiteindelijke voorspelling, dus er is nauwelijks een kans voor iemand om de beslissing te beïnvloeden.
Impact van XAI op verschillende sectoren
De komst van XAI heeft een grote impact gehad in verschillende sectoren waar AI een cruciale rol speelt in de besluitvorming. Laten we ze eens bekijken.
#1. Financiën
AI-aangedreven oplossingen zijn overheersend in financiën en de meeste bedrijven gebruiken ze voor verschillende taken. De financiële sector is echter sterk gereguleerd en vereist veel audits voordat een financiële beslissing wordt genomen.
XAI kan daarbij helpen en een rechtvaardiging aandragen voor een financiële beslissing. Het is essentieel om het vertrouwen van eindgebruikers te behouden, omdat zij de reden achter een financiële beslissing die een organisatie neemt, zullen begrijpen.
#2. Gezondheidszorg
De opname van XAI heeft de gezondheidszorg op verschillende manieren ten goede gekomen. Het kan helpen bij het opsporen en diagnosticeren van vele ziekten en het wegnemen van de oorzaak. Dit kan artsen helpen om de juiste behandeling te geven.
#3. Productie
Tegenwoordig worden AI-modellen veel geïmplementeerd in productiesectoren voor toepassingen zoals beheer, reparatie, logistiek, enz. Maar deze AI-modellen zijn niet altijd consistent en leiden tot vertrouwensproblemen.
Hiertoe heeft XAI veel van dergelijke problemen opgelost, aangezien het de best mogelijke manier kan bieden voor veel productietoepassingen, samen met een uitleg. Het zal de logica en reden achter een bepaalde beslissing voor werknemers laten zien, wat hen uiteindelijk zal helpen vertrouwen op te bouwen.
#4. Auto
De integratie van XAI in zelfrijdende auto’s was absoluut noodzakelijk, omdat het een voertuig in staat heeft gesteld een reden te geven voor elke beslissing die het neemt tijdens ongevallen. Door te leren van verschillende situaties en ongevallen, helpt XAI autonome auto’s om beslissingen te nemen en de algehele veiligheid van passagiers en voetgangers te verbeteren.
leermiddelen
Afgezien van de bovenstaande informatie, zijn hier een paar boeken en cursussen die u kunt overwegen als u meer wilt weten over XAI.
#1. Uitlegbare AI met Python
Explainable AI met Python-programma van Udemy is ontworpen door Parteek Bhatia. Het helpt u verschillende aspecten van XAI te leren, inclusief de applicaties, verschillende XAI-technieken en What-if-tools van Google. Ook vind je de indeling van XAI in verschillende aspecten terug.
#2. Pijplijnen voor machine learning-modellering
Als je Explainable AI wilt leren en de kennis wilt opdoen van het implementeren van tools en technieken voor het beheren van modelleringsbronnen, dan is de Machine Learning Modeling Pipeline van Coursera geschikt voor jou.
Het is een van de topcursussen met honderden goede recensies en wordt gegeven door een bekende instructeur, Robert Crowe. Je krijgt ook urenlange lessen voor modelanalyse en interpreteerbaarheid.
#3. Verklaarbare kunstmatige intelligentie
Explainable AI, gezamenlijk geschreven door Uday Kamath en John Liu, is een uitstekend boek voor het leren van interpreteerbaarheid in machine learning.
U zult veel casestudy’s en bijbehorend materiaal vinden om XAI te leren. De auteurs van dit boek hebben veel praktische voorbeelden gegeven die van pas komen bij het begrijpen van XAI.
#4. Hands-on Explainable AI (XAI) met Python
Hand-on Explainable AI (XAI) met Python is een bekend boek geschreven door Denis Rothman.
Het biedt een gedetailleerde studie van XAI-tools en -technieken voor het begrijpen van AI-resultaten, die nodig zijn voor moderne bedrijven. Je leert ook omgaan met verschillende problemen die verband houden met vooroordelen in AI en deze vermijden.
Conclusie
Explainable AI is een effectief concept dat het voor bedrijfseigenaren, data-analisten en ingenieurs gemakkelijk maakt om het besluitvormingsproces van AI-modellen te begrijpen. XAI kan complexe ML-modellen interpreteren die voor datawetenschappers zelfs onmogelijk te decoderen zijn.
Hoewel het met de tijd vooruitgang boekt, zijn er nog steeds gebieden waarop het moet worden verbeterd. Ik hoop dat dit artikel u meer duidelijkheid geeft over XAI, hoe het werkt, de voordelen en uitdagingen ervan, en toepassingen in verschillende sectoren. U kunt ook de bovengenoemde cursussen en boeken raadplegen om meer ideeën over XAI op te doen.
U kunt ook Artificial Narrow Intelligence (ANI) lezen.
