Түсіндірілетін AI - кешкі ас кезінде ұқыпты болып көрінетін және алгоритм медициналық диагнозды анықтаған, несиені мақұлдаған немесе жөнелтілімді белгілеген сәтте өте маңызды болатын сөз тіркестерінің бірі. Егер сіз бұрыннан ойлаған болсаңыз, жарайды, бірақ модель неліктен Идеяны қарапайым тілде ашайық - сиқырсыз, жай әдістер, келіссөздер және бірнеше қиын шындық.
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 AI бейімділігі дегеніміз не?
AI бейімділігін, оның көздерін, әсерлерін және азайту стратегияларын түсініңіз.
🔗 Болжалды AI дегеніміз не?
Болжалды AI, жалпы пайдалану, артықшылықтар және практикалық шектеулерді зерттеңіз.
🔗 Гуманоид робот AI дегеніміз не?
AI гуманоид роботтарды, мүмкіндіктерді, мысалдарды және қиындықтарды қалай қуаттайтынын біліңіз.
🔗 AI жаттықтырушы дегеніміз не?
Жасанды интеллект жаттықтырушыларының не істейтінін, қажетті дағдыларды және мансап жолдарын анықтаңыз.
Түсіндірілетін AI шын мәнінде нені білдіреді
Түсіндірілетін AI - бұл AI жүйелерін жобалау және пайдалану тәжірибесі, осылайша олардың нәтижелерін адамдар түсінуі мүмкін - тек математика шеберлері емес, шешімдерге әсер ететін немесе жауапты адамдар. NIST мұны төрт принципке бөледі: түсіндірме беру , оны аудитория үшін мағыналы түсіндірудің дәлдігін (үлгіге сәйкес) және білім шектеулерін (жүйе білетінін асыра көрсетпеу) [1].
Қысқаша тарихи жағы: қауіпсіздікке қатысты маңызды домендер бұған ертерек кірісті, олар дәл болып қалатын, бірақ «циклге» сену үшін жеткілікті түрде түсіндірілетін үлгілерді көздейді. Солтүстік жұлдыз өзгерген жоқ-қолданылатын түсініктемелер өнімділіксіз .
Неліктен түсіндірілетін AI сіз ойлағаннан да маңызды 💡
-
Сенім және асырап алу - Адамдар сұрай алатын, сұрақ қоя алатын және түзете алатын жүйелерді қабылдайды.
-
Тәуекел және қауіпсіздік - масштабта сізді таң қалдырмас бұрын ақаулық режимдерін түсіндіреді.
-
Реттеуші күтулер - ЕО-да AI заңы айқын мөлдірлік міндеттерін белгілейді, мысалы, адамдарға белгілі бір контексттерде AI-мен өзара әрекеттесетінін айту және AI жасаған немесе басқарылатын мазмұнды тиісті түрде белгілеу [2].
Шынын айтайық - тамаша бақылау тақталары түсініктеме емес. Жақсы түсіндіру адамға әрі қарай не істеу керектігін шешуге көмектеседі.
Түсіндірілетін AI не үшін пайдалы ✅
Кез келген XAI әдісін бағалағанда, сұраңыз:
-
Адалдық - Түсіндіру модельдің мінез-құлқын көрсете ме, әлде жай ғана жұбаныш беретін оқиғаны айта ма?
-
Аудитория үшін пайдалылық - Деректер ғалымдары градиенттерді қалайды; клиницистер қарсы фактілерді немесе ережелерді қалайды; тұтынушылар қарапайым тілдегі себептерді және келесі қадамдарды қалайды.
-
Тұрақтылық - Кішкентай енгізу өзгерістері оқиғаны А-дан Я-ға ауыстырмауы керек.
-
Әрекеттілік - егер нәтиже қалаусыз болса, не өзгеруі мүмкін?
-
Белгісіздікке қатысты адалдық - Түсіндіру шектеулерді ашып көрсетуі керек, оларды бояуға болмайды.
-
Ауқымның анықтығы - бұл бір болжамның жергілікті үлгі мінез-құлқының жаһандық
Егер сіз тек бір нәрсені есте сақтасаңыз: пайдалы түсініктеме біреудің көңіл-күйін емес, шешімін өзгертеді.
Сіз көп еститін негізгі ұғымдар 🧩
-
Түсіндіргіштікке қарсы түсіндіргіштік - Түсіндіру мүмкіндігі: модель оқуға жеткілікті қарапайым (мысалы, кішкентай ағаш). Түсіндіру: күрделі үлгіні түсінікті ету үшін үстіне әдісті қосыңыз.
-
Жергілікті және жаһандық - Жергілікті бір шешімді түсіндіреді; жаһандық жалпы мінез-құлықты қорытындылайды.
-
Post-hoc vs intrinsic - Post-hoc үйретілген қара жәшікті түсіндіреді; ішкі түсіндірілетін үлгілерді пайдаланады.
Иә, бұл сызықтар бұлдырады. Бәрі жақсы; тіл дамиды; тәуекелдер тізілімінде жоқ.
Танымал түсіндірілетін AI әдістері - тур 🎡
Мұражайдағы аудио гидтің дірілі бар, бірақ қысқарақ құйын экскурсиясы.
1) Қосымша функция атрибуты
-
SHAP - ойын-теориялық идеялар арқылы әрбір мүмкіндікті белгілі бір болжамға үлес қосады. Ашық қосымша түсініктемелері және модельдер бойынша біріктіретін көрініс ұнады [3].
2) Жергілікті суррогат үлгілері
-
LIME - түсіндірілетін дананың айналасындағы қарапайым, жергілікті үлгіні үйретеді. Маңайдағы маңызды мүмкіндіктер туралы жылдам, адам оқи алатын қорытындылар. Демонстрациялар үшін тамаша, тәжірибеде пайдалы - қарау тұрақтылығы [4].
3) Терең желілер үшін градиент негізіндегі әдістер
-
Біріктірілген градиенттер - градиенттерді негізгі сызықтан кіріске біріктіру арқылы маңыздылықты атрибуттар; жиі көру және мәтін үшін қолданылады. Ақылға қонымды аксиомалар; негізгі сызықтар мен шуылға күтім жасау қажет [1].
4) Мысалға негізделген түсіндірмелер
-
Қарсы фактілер - «Қандай ең аз өзгеріс нәтижені өзгерткен болар еді?» Шешім қабылдау үшін өте қолайлы, себебі ол табиғи түрде әрекет етуге қабілетті - Y алу үшін X жасаңыз [1].
5) Прототиптер, ережелер және ішінара тәуелділік
-
Прототиптер репрезентативті мысалдарды көрсетеді; , егер кіріс > X және тарих = таза болса, мақұлдаңыз сияқты үлгілерді түсіреді ; ішінара тәуелділік диапазондағы мүмкіндіктің орташа әсерін көрсетеді. Қарапайым идеялар, көбінесе төмен бағаланады.
6) Тілдік үлгілер үшін
-
Токен/атрибуттарды, алынған үлгілерді және құрылымдық негіздемелерді қамтиды. Пайдалы, кәдімгі ескертумен: ұқыпты жылу карталары себепті дәлелдерге кепілдік бермейді [5].
Даладағы жылдам (композиттік) жағдай 🧪
Орташа несие беруші несие шешімдері үшін градиентті күшейтілген үлгіні жеткізеді. Жергілікті SHAP агенттерге қолайсыз нәтижені түсіндіруге көмектеседі («Кіріске қарыз және соңғы несиені пайдалану негізгі драйверлер болды.») [3]. Қарама -қарсы деңгей мүмкін болатын ресурсты ұсынады («Шешімді өзгерту үшін айналымды пайдалануды ~10%-ға азайтыңыз немесе расталған депозиттерге £1500 қосыңыз.») [1]. Ішінде команда маңызды сәттердің бетпердедегі жиек детекторлары ғана емес екеніне көз жеткізу үшін QA-да қолданатын көрнекіліктер стиліндегі рандомизация сынақтарын Бір үлгі, әртүрлі аудиториялар үшін әртүрлі түсініктемелер - тұтынушылар, операциялар және аудиторлар.
Ыңғайсыз жағы: түсіндірулер адастыруы мүмкін 🙃
Кейбір маңыздылық әдістері, олар оқытылған үлгіге немесе деректерге байланысты болмаса да, сенімді болып көрінеді. Санитарлық тексерулер белгілі бір әдістердің негізгі сынақтардан өтпейтінін көрсетті, бұл жалған түсінік сезімін береді. Аударма: әдемі суреттер таза театр болуы мүмкін. Түсіндіру әдістеріңіз үшін валидация сынақтарын жасаңыз [5].
Сондай-ақ, сирек ≠ адал. Бір сөйлемнен тұратын себеп үлкен өзара әрекеттесуді жасыруы мүмкін. Түсіндірмедегі шамалы қарама-қайшылықтар нақты модельдің белгісіздігін немесе жай шудың белгісі болуы мүмкін. Сіздің міндетіңіз қайсысы екенін айту.
Басқару, саясат және мөлдірлік үшін жоғары деңгей 🏛️
Саясаткерлер контекстке сәйкес ашықтықты күтеді. ЕО-да AI актісі адамдарға белгілі жағдайларда AI-мен әрекеттескенде хабарлау және ерекше жағдайларды ескере отырып (мысалы, заңды пайдалану немесе қорғалған өрнек) AI жасаған немесе басқарылатын мазмұнды тиісті ескертулермен және техникалық құралдармен таңбалау сияқты міндеттемелерді сипаттайды [2]. Инженерлік жағынан, NIST командаларға адамдар нақты пайдалана алатын түсініктемелерді жобалауға көмектесу үшін принциптерге бағытталған нұсқауларды ұсынады [1].
Түсіндірілетін AI әдісін қалай таңдауға болады - жылдам карта 🗺️
-
Шешімнен бастаңыз - Түсіндіру кімге және қандай әрекетке қажет?
-
Әдісті үлгіге және ортаға сәйкестендіріңіз
-
Көрудегі терең торларға арналған градиенттік әдістер немесе NLP [1].
-
Функция атрибуттары қажет болғанда кестелік үлгілер үшін SHAP немесе LIME [3][4].
-
Тұтынушыға қатысты түзету және апелляцияға қарсы фактілер [1].
-
-
Сапа қақпаларын орнатыңыз - адалдықты тексеру, тұрақтылық сынақтары және адам туралы шолулар [5].
-
Масштаб жоспары - Түсіндірмелер журналға жазылатын, тексерілетін және тексерілетін болуы керек.
-
Құжат шектеулері - Ешбір әдіс мінсіз емес; белгілі ақаулық режимдерін жазыңыз.
Кішкентай болса да, үлгілерді сынайтындай түсініктемелерді сынай алмасаңыз, сізде түсініктемелер болмауы мүмкін, тек діріл.
Салыстыру кестесі - жалпы түсіндірілетін AI опциялары 🧮
Әдейі аздап қызық; шынайы өмір сұмдық.
| Құрал / Әдіс | Үздік аудитория | Бағасы | Неліктен бұл олар үшін жұмыс істейді |
|---|---|---|---|
| SHAP | Деректер ғалымдары, аудиторлар | Тегін/ашық | Аддитивті атрибуциялар-үйлесімді, салыстырмалы [3]. |
| ӘК | Өнім топтары, талдаушылар | Тегін/ашық | Жылдам жергілікті суррогаттар; ашуға оңай; кейде шулы [4]. |
| Біріктірілген градиенттер | Терең желілердегі ML инженерлері | Тегін/ашық | Ақылға қонымды аксиомалары бар градиент негізіндегі атрибуциялар [1]. |
| Қарсы фактілер | Соңғы пайдаланушылар, сәйкестік, операциялар | Аралас | Нені өзгертуге тура жауап береді; өте әрекет етуші [1]. |
| Ережелер тізімі / Ағаштар | Тәуекел иелері, менеджерлер | Тегін/ашық | Ішкі түсіндіру мүмкіндігі; жаһандық қорытындылар. |
| Ішінара тәуелділік | Үлгі әзірлеушілер, QA | Тегін/ашық | Ауқымдардағы орташа әсерлерді визуализациялайды. |
| Прототиптер мен үлгілер | Дизайнерлер, рецензенттер | Тегін/ашық | Нақты, адамға қолайлы мысалдар; салыстырмалы. |
| Құралдар платформалары | Платформа командалары, басқару | Коммерциялық | Мониторинг + түсіндіру + аудит бір жерде. |
Иә, жасушалар біркелкі емес. Бұл өмір.
Өндірістегі түсіндірілетін AI үшін қарапайым жұмыс процесі 🛠️
1-қадам – сұрақты анықтаңыз.
Кімнің қажеттіліктері маңыздырақ екенін шешіңіз. Деректер ғалымы үшін түсініктеме тұтынушыға арналған апелляциялық хатпен бірдей емес.
2-қадам - контекст бойынша әдісті таңдаңыз.
-
Несиелер үшін кестелік тәуекел моделі - жергілікті және ғаламдық үшін SHAP-тан бастаңыз; жүгіну үшін қарсы фактілерді қосыңыз [3][1].
-
Көру классификаторы - Integrated Gradients немесе ұқсастарды пайдаланыңыз; айқындық қателерін болдырмау үшін ақыл-ойды тексеруді қосыңыз [1][5].
3-қадам – Түсіндірмелерді растау.
Түсіндірме сәйкестік тесттерін жасаңыз; кедергі кірістері; маңызды мүмкіндіктердің домен біліміне сәйкес келетінін тексеріңіз. Үздік мүмкіндіктеріңіз әр қайталау кезінде қатты ауытқып кетсе, кідіртіңіз.
4-қадам - Түсіндірмелерді қолдануға болады.
Диаграммалармен қатар қарапайым тілдегі себептер. Келесі ең жақсы әрекеттерді қосыңыз. Қажет болған жағдайда нәтижелерді талғау үшін сілтемелерді ұсыныңыз – мөлдірлік ережелері дәл осыны қолдауға бағытталған [2].
5-қадам – Мониторинг және журнал.
Уақыт бойынша түсіндірудің тұрақтылығын қадағалаңыз. Жалған түсініктемелер косметикалық қате емес, тәуекел сигналы болып табылады.
1-ші тереңдету: тәжірибедегі жергілікті және жаһандық түсініктемелер 🔍
-
Жергілікті адамға олардың ісінің сезімтал контексттерде шешуші шешім қабылдағанын
-
Global сіздің командаңызға үлгінің үйренген мінез-құлқының саясат пен домен біліміне сәйкестігін қамтамасыз етуге көмектеседі.
Екеуін де жасаңыз. Қызмет операциялары үшін жергілікті бастауға болады, содан кейін дрейф пен әділетті тексеру үшін жаһандық бақылауды қосуға болады.
2-ші тереңдік: жүгіну және шағымдану үшін қарсы фактілер 🔄
Адамдар жақсы нәтиже алу үшін ең аз өзгерісті білгісі келеді. Қарама-қарсы түсініктемелер дәл осылай жасайды - осы нақты факторларды өзгертеді және нәтиже өзгереді [1]. орындылық пен әділдікті құрметтеуге тиіс . Біреуге өзгермейтін атрибутты өзгертуді айту жоспар емес, бұл қызыл жалау.
3-ші тереңдік: ақыл-ойдың саулығын тексеру 🧪
Сәйкестік карталарын немесе градиенттерді пайдалансаңыз, ақыл-ойды тексеруді орындаңыз. Кейбір әдістер үлгі параметрлерін рандомизациялағанда да бірдей дерлік карталарды жасайды, яғни олар үйренілген дәлелдерді емес, жиектер мен текстураларды бөлектеу болуы мүмкін. Керемет жылу карталары, жаңылыс оқиға. CI/CD [5] ішіне автоматтандырылған чектерді құрастырыңыз.
Әр кездесуде жиі қойылатын сұрақтар🤓
С: Түсіндірілетін AI әділдікпен бірдей ме?
Ж: Жоқ. Түсіндірмелер көруге ; сынап, орындауыңыз керек қасиет . Байланысты, ұқсас емес.
С: Қарапайым модельдер әрқашан жақсы ма?
A: Кейде. Бірақ қарапайым және қате әлі де дұрыс емес. Өнімділік пен басқару талаптарына сәйкес келетін ең қарапайым үлгіні таңдаңыз.
С: Түсініктемелер IP ағып кете ме?
A: Олар мүмкін. Аудитория мен тәуекел бойынша егжей-тегжейлерді калибрлеу; нені және не үшін ашатыныңызды құжаттаңыз.
С: Мүмкіндіктердің маңыздылығын көрсетіп, оны орындалды деп атай аламыз ба?
A: Шынымен емес. Мәтінмәні немесе сілтемесі жоқ маңыздылық жолақтары безендіру болып табылады.
Тым ұзақ, оқымадым нұсқасы және қорытынды ескертулер 🌯
Түсіндірілетін AI - бұл модель мінез-құлқын оған сүйенетін адамдар үшін түсінікті және пайдалы ету пәні. Ең жақсы түсіндірмелерде адалдық, тұрақтылық және анық аудитория бар. SHAP, LIME, Integrated Gradients және counterfactuals сияқты әдістердің әрқайсысының күшті жақтары бар – оларды әдейі пайдаланыңыз, қатаң түрде сынаңыз және оларды адамдар әрекет ете алатын тілде көрсетіңіз. Есіңізде болсын, жылтыр бейнелер театр болуы мүмкін; Сіздің түсініктемелеріңіз үлгінің шынайы әрекетін көрсететін дәлелдемелерді талап етіңіз. Үлгіңіздің өмірлік циклінде түсіндірмелілікті жасаңыз - бұл жылтыр қондырма емес, ол жауапкершілікпен жеткізу жолының бір бөлігі.
Шынымды айтсам, бұл сіздің модельіңізге дауыс беру сияқты. Кейде күбірлейді; кейде ол артық түсіндіреді; кейде ол сізге есту керек нәрсені дәл айтады. Сіздің міндетіңіз - оған дұрыс нәрсені, дұрыс адамға, қажетті сәтте айтуға көмектесу. Және бір-екі жақсы белгіні салыңыз. 🎯
Анықтамалар
[1] NIST IR 8312 - Түсіндірілетін жасанды интеллекттің төрт қағидасы . Ұлттық стандарттар және технологиялар институты. толығырақ оқыңыз
[2] Ереже (ЕО) 2024/1689 - Жасанды интеллект туралы заң (Ресми журнал/EUR-Lex) . толығырақ оқыңыз
[3] Лундберг және Ли (2017) - «Үлгі болжамдарын түсіндіруге бірыңғай көзқарас». arXiv. толығырақ оқыңыз
[4] Рибейро, Сингх және Гострин (2016) - «Неге мен саған сенуім керек?» Кез келген классификатордың болжамдарын түсіндіру. arXiv. толығырақ оқыңыз
[5] Адебайо және т.б. (2018 ж.) - «Сауаттылық карталарын тексеру». NeurIPS (қағаз PDF). толығырақ оқыңыз