06 | 10 | 2021

Erklärbare KI (XAI) – verstehen Sie die Gründe für die Ergebnisse von ML

Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) verstehen

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt einen immer größeren Teil unseres täglichen Lebens. Die Bild- und Gesichtserkennungssysteme tauchen in verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens (ML) auf. Powered Predictive Analytics, Conversational Applications, autonome Geräte und hyperpersonalisierte Systeme; Wir stellen fest, dass sie diesen KI-basierten Systemen bei allen Arten der Entscheidungsfindung vertrauen müssen, und Vorhersagen sind von größter Bedeutung.
KI hält Einzug in verschiedene Branchen wie zum Beispiel Bildung, Bau, Gesundheitswesen, Fertigung, Strafverfolgung und Finanzen. Infolgedessen werden die Arten von Entscheidungen und Vorhersagen, die von KI-fähigen Systemen getroffen werden, viel mehr akuten, und in vielen Fällen kritischem auf Leben, Tod und persönliches Wohlbefinden. Diese Vorhersagen sind beispielsweise für KI-Systeme, die im Gesundheitswesen verwendet werden, außergewöhnlich genau.

Als Menschen müssen wir vollständig verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, damit wir den Entscheidungen von KI-Systemen vertrauen können. Die begrenzte Erklärbarkeit und das Vertrauen behindern unsere Fähigkeit, KI-Systemen vollständig zu vertrauen.

KI transparent machen mit Explainable AI (XAI)

Daher wird von den meisten Eigentümern, Betreibern und Benutzern erwartet, dass XAI beantworten ein paar heiße fragen wie:
Warum hat das KI-System eine bestimmte Vorhersage oder Entscheidung getroffen?
Warum hat das KI-System nichts anderes gemacht?
Wann war das KI-System erfolgreich, wann scheiterte es?
Wann geben KI-Systeme genügend Sicherheit bei der Entscheidung, dass Sie ihr vertrauen können?
Wie können die KI-Systeme auftretende Fehler korrigieren?

Die Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) ist eine Reihe von Techniken und Methoden, die erlaubt dem Menschen Betreiber zu begreifen und vertrauen die von Machine Learning-Algorithmen erstellten Ergebnisse und Ausgaben. Erklärbare KI wird verwendet, um ein KI-Muster, seine wahrscheinlichen Auswirkungen und mögliche Verzerrungen zu definieren. Es hilft unterscheiden Modellgenauigkeit, Fairness, Transparenz und Ergebnisse bei KI-gestützten Entscheidungen Herstellung. XAI ist für ein Unternehmen entscheidend, um Vertrauen aufzubauen, wenn KI-Modelle in die Produktion eingeführt werden

 

 

Warum ist Explainable AI (XAI) wichtig?

Erklärbare KI ist verwendet, um KI-Entscheidungen für Menschen verständlich und interpretierbar zu machen. Dadurch sind sie einem erheblichen Risiko ausgesetzt; ohne dass ein Mensch in den Entwicklungsprozess eingeschleift wird. KI-Modelle können verzerrte Ergebnisse erzeugen, die später zu ethischen und regulatorischen Compliance-Problemen führen können.

Wie erreicht man erklärbare KI?

Um eine erklärbare KI zu erreichen, sollten sie die in Modellen verwendeten Daten im Auge behalten. ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Erklärbarkeit finden, den Endbenutzer in den Mittelpunkt stellen und Entwicklung von Key Performance Indicators (KPIs) zur Bewertung des KI-Risikos.

Was ist ein erklärbares KI-Beispiel?

Beispiele umfassen maschinelle Übersetzung unter Verwendung rekurrenter neuronaler Netze und Bildklassifizierung unter Verwendung eines konvolutionellen neuronalen Netzes. Darüber hinaus hat eine von Google DeepMind veröffentlichte Forschung das Interesse am Reinforcement Learning geweckt.

Welcher Fall würde von Explainable AI-Prinzipien profitieren?

Als Folge, Gesundheitswesen ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt, zum Teil, weil es auch ein Bereich ist, in dem KI durchaus von Vorteil sein könnte. Beispielsweise könnten erklärbare KI-betriebene Maschinen Medizinern viel Zeit sparen, da sie sich auf die interpretativen Aufgaben der Medizin statt auf eine sich wiederholende Aufgabe konzentrieren können.

Erklärbare KI-Prinzipien – eine kurze Einführung

  • Modelle sind von Natur aus erklärbar – einfach, transparent und leicht verständlich.
  • Modelle, die von Natur aus Blackbox-Modelle sind und eine Erklärung durch separate, replizierende Modelle erfordern, die das Verhalten des ursprünglichen Modells nachahmen. Erläutern Sie die Gründe für Entscheidungen oder Vorhersagen.

 

Künstliche Intelligenz (KI) – 10 Fragen?

Komplizierte Machine-Learning-Modelle werden oft als Black Boxes betrachtet, was bedeutet, dass niemand, selbst der Urheber des Modells, weiß, warum das Modell eine bestimmte Empfehlung oder Vorhersage gemacht hat. Als Ergebnis kann es einfach nicht erklärt werden. Explainable AI (XAI) versucht, das Black-Box-Problem mit Machine-Learning-Modellen zu beheben. Das übergeordnete Ziel von XAI besteht darin, ein Modell zu erstellen, das seine Gründe für bestimmte Entscheidungen oder Vorhersagen erklären und seine Stärken und Schwächen aufzeigen kann.
XAI unterstützt die Benutzer des Modells dabei zu wissen, was sie erwartet und wie das Modell funktionieren könnte. Zum Beispiel zu verstehen, warum ein Modell einen Pfad einem anderen vorzieht und welche typischen Fehler ein Modell macht, ist ein gewaltiger Fortschritt im maschinellen Lernen.
Dieses Maß an Transparenz und Erklärbarkeit trägt dazu bei, Vertrauen in die Vorhersagen oder Ergebnisse eines Modells aufzubauen.

 

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