ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ولماذا يجب أن تهتم

يُعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مفهومًا ناشئًا يتزايد الطلب عليه بين الشركات لأنه يساعدهم في تفسير وشرح نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

في العالم الحديث ، كل شيء يعتمد على البيانات ، ويعمل الذكاء الاصطناعي كنقطة اهتمام مركزية.

تُستخدم أنواع مختلفة من حلول الذكاء الاصطناعي في عدد كبير من العمليات لمختلف الصناعات لتعزيز نموها وتسهيل عملها.

يساعدك هذا أيضًا على فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي وإنتاج المخرجات.

إذا كنت لا تزال تتساءل لماذا يجب أن تهتم بـ XAI ، فهذه المقالة مناسبة لك.

لنبدأ!

ما هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير؟

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ، عبارة عن مجموعة من الأساليب والعمليات التي تركز على مساعدة المستخدمين على فهم المخرجات والنتائج التي تقدمها نماذج الذكاء الاصطناعي والثقة فيها. بشكل أساسي ، يسمح XAI للمستخدمين بالحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية عمل خوارزمية التعلم الآلي المعقدة وما هي المنطق الذي يدفع عملية صنع القرار في هذه النماذج.

تساعد XAI ، من خلال إطارها ومجموعة أدواتها ، المطورين والمؤسسات على جلب طبقة شفافية في نموذج معين للذكاء الاصطناعي حتى يتمكن المستخدمون من فهم المنطق الكامن وراء التنبؤ. إنه مفيد في النظام البيئي للمؤسسة حيث يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة لأنه يعزز دقة الذكاء الاصطناعي ونتائجه وشفافيته.

علاوة على ذلك ، تساعد XAI في عرض التحيزات والمشكلات التي قد تجلبها خوارزميات ML المعقدة أثناء العمل على نتيجة محددة. يكاد يكون من المستحيل فهم نموذج الصندوق الأسود الذي تم إنشاؤه نتيجة لخوارزمية ML المعقدة ، حتى بالنسبة لعلماء البيانات الذين قاموا بإنشاء الخوارزمية.

لذا ، فإن الشفافية التي تجلبها XAI مفيدة للمؤسسة لمعرفة كيفية الاستفادة بشكل صحيح من قوة الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرار الصحيح. القابلية للتفسير التي تطرحها XAI هي بشكل أساسي في شكل نصوص أو صور مرئية ، تقدم رؤى حول الأداء الداخلي لنماذج الذكاء الاصطناعي.

لشرح معلومات البيانات الوصفية الإضافية لنموذج الذكاء الاصطناعي ، تستخدم XAI أيضًا العديد من آليات التفسير الأخرى – ملاءمة الميزة ، والشرح المبسط ، والشرح من خلال الأمثلة.

يتزايد الطلب على XAI بسرعة حيث يقوم المزيد والمزيد من المنظمات بتنفيذها في أنظمتها البيئية. مع تطورها ، تتحسن أيضًا تقنيات وعملية التفسير من خلال الكتابة.

لماذا تعتبر XAI مهمة؟

في الوقت الحاضر ، تستخدم معظم المؤسسات نماذج الذكاء الاصطناعي في عملياتها التجارية وتقرر تحركاتها المستقبلية وفقًا لتوقعات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فهو دقيق جزئيًا فقط ، وهناك العديد من التحيزات التي تمثل مشكلة سائدة في معظم نماذج الذكاء الاصطناعي.

تستند التحيزات إلى عوامل مختلفة ، وهي تؤثر على قرار نماذج الذكاء الاصطناعي. بشكل ملحوظ ، غالبًا ما تتدهور قرارات وضع الذكاء الاصطناعي عندما يتم تغذية نموذج الذكاء الاصطناعي ببيانات الإنتاج التي تختلف عن بيانات التدريب.

علاوة على ذلك ، قد تكون نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية أمرًا شاقًا للشرح ، وغالبًا ما يكون من المستحيل على علماء البيانات تفسيرها. إذا كنت تثق تمامًا في كل قرار تتخذه نماذج الذكاء الاصطناعي لنمو شركتك ، فقد يتسبب ذلك في حدوث مشكلات غير متوقعة ويعيق النمو الإجمالي.

لذلك ، يصبح من الأهمية بمكان أن يكون لدى المنظمة فهم كامل لعملية قرار الذكاء الاصطناعي والمنطق الذي يسير وراء كل نتيجة تطرحها نماذج الذكاء الاصطناعي هذه. هذا هو المكان الذي تأتي فيه XAI كأداة يدوية تساعد المؤسسات في الحصول على شرح كامل لعملية صنع القرار في نموذج الذكاء الاصطناعي ، إلى جانب المنطق الذي تستخدمه.

من فهم خوارزميات التعلم الآلي لتقييم الشبكات العصبية وشبكات التعلم العميق ، تساعدك XAI على مراقبة كل شيء والحصول على تفسيرات دقيقة لكل قرار. عندما تقوم بتطبيق XAI ، يصبح من السهل عليك تقييم دقة ومساءلة كل قرار من قرارات الذكاء الاصطناعي ثم تحديد ما إذا كان مناسبًا لمؤسستك.

علاوة على ذلك ، تعمل XAI كمكون أساسي لأنها مسؤولة عن تنفيذ والحفاظ على نموذج ذكاء اصطناعي مسؤول في النظام البيئي لعملك والذي سينتج عنه قرارات عادلة ودقيقة. تساعد XAI أيضًا في حجب الثقة بين المستخدمين النهائيين مع كبح أي مخاطر أمنية وامتثال.

كيف يعمل XAI؟

توفر تقنية الذكاء الاصطناعي الحديثة التي يتم تنفيذها في الشركات نتائجها أو قرارها باستخدام نماذج مختلفة. لكن تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه لا تحدد كيف حققت النتيجة أو المنطق وراء قرارها.

مصدر الصورة: Darpa

لسد هذه الفجوة ، تقوم الشركات الآن بتنفيذ XAI ، والذي يستخدم نموذجًا قابلًا للتفسير وجميع معلومات البيانات الوصفية مع واجهة شرح للمساعدة في فهم كيفية عمل نموذج الذكاء الاصطناعي.

عندما يتم دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في نظام بيئي للأعمال ، يتم تقديم أساليب الذكاء الاصطناعي على مستويات مختلفة. أساليب الذكاء الاصطناعي هذه هي التعلم الآلي (ML) ، والتفكير الآلي (MR) ، والتكامل بين MR و ML.

لكي تكون دقيقًا ، فإن المكونات التي يقدمها XAI في نموذج AI الحالي هي التفسير وإمكانية شرح البيانات وإمكانية شرح MR وإمكانية شرح ML. بالإضافة إلى ذلك ، يقدم XAI أيضًا القابلية للتفسير وإمكانية التفسير بين MR و ML.

يتم تصنيف عمل XAI إلى ثلاثة أنواع:

• البيانات القابلة للتفسير: تسلط الضوء على نوع البيانات والمحتويات التي يتم استخدامها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يعرض السبب وراء الاختيارات وعملية الاختيار وتقارير الجهود اللازمة لإزالة التحيز.
• تنبؤات قابلة للتفسير: هنا ، تقدم XAI جميع الميزات التي استخدمها نموذج AI للحصول على الإخراج.
• خوارزميات قابلة للتفسير: تكشف هذه الخوارزميات جميع الطبقات في نموذج الذكاء الاصطناعي وتشرح كيف تساعد كل طبقة في إنتاج المخرجات النهائية.

ومع ذلك ، لا تزال الخوارزميات والتنبؤات القابلة للتفسير في مرحلة التطوير ، ويمكن استخدام البيانات القابلة للتفسير فقط لشرح الشبكات العصبية.

لشرح عملية اتخاذ القرار ، تستخدم XAI نهجين:

• نمذجة الوكيل: في هذا النهج ، يتم استخدام نموذج تقريبي يختلف عن النموذج الأصلي. يؤدي إلى نتيجة تقريبية يمكن أن توفر نتيجة مختلفة عن النتيجة الفعلية.
• تصميم من أجل التفسير: إنه نهج شائع حيث تقوم XAI بتطوير نموذج يسهل فهمه من قبل المستخدمين البشريين. ومع ذلك ، تفتقر هذه النماذج إلى الدقة أو قوة الإنتاج عند مقارنتها بنماذج الذكاء الاصطناعي الفعلية.

فوائد XAI

للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أو XAI تأثير كبير على ازدهار الذكاء الاصطناعي لأنه يساعد البشر على فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي. يقدم العديد من الفوائد مثل:

يحسن الشفافية والثقة

يمكن للشركات التي تطبق نماذج الذكاء الاصطناعي في أنظمتها فهم كيفية عمل نموذج الذكاء الاصطناعي المعقد ولماذا ينتجون مخرجات محددة في ظل ظروف مختلفة.

يعد XAI مفيدًا جدًا للشركات لفهم السبب وراء نتيجة نماذج الصندوق الأسود. وبالتالي ، فإنه يحسن الشفافية والثقة بين مستخدمي الآلة والبشر.

اعتماد محسن لنماذج الذكاء الاصطناعي

مع بدء المنظمات في فهم العملية العملية والمنطقية وراء نموذج الذكاء الاصطناعي والاعتراف بفوائده ، يزداد معدل اعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي. سيكونون أيضًا قادرين على الوثوق بقرارهم أكثر بسبب التفسيرات المناسبة.

زيادة الإنتاجية

من خلال اعتماد XAI في وضع AI ، يمكن لفرق عمليات ML بسهولة العثور على الأخطاء وأيضًا المجالات التي تحتاج إلى تحسين في النظام الحالي. كما أنه يساعد فرق عمليات التعلم الآلي في الحفاظ على التشغيل السلس والفعال لعمليات الذكاء الاصطناعي.

وبالتالي ، سيكون هناك زيادة كبيرة في الإنتاجية لأن فريق MLOps يمكنه فهم المنطق الذي يقود نموذج الذكاء الاصطناعي لإنتاج مخرجات معينة.

تقليل المخاطر والتكلفة

لعبت XAI دورًا فعالًا في تقليل تكلفة حوكمة نموذج الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأنه يشرح جميع النتائج ومجالات المخاطر ، فإنه يقلل من الحاجة إلى الفحص اليدوي وفرصة الأخطاء المكلفة التي ستعيق العلاقات مع المستخدمين النهائيين.

اكتشف فرصًا جديدة

عندما يحظى فريق العمل التقني وفريق العمل لديك بفرصة الحصول على رؤى حول عمليات اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي ، فسوف يمنحهم ذلك فرصة لاكتشاف فرص جديدة. عندما يلقون نظرة أعمق على نتائج محددة ، يمكنهم اكتشاف أشياء جديدة لم تكن مرئية في المقام الأول.

تحديات XAI

بعض التحديات الشائعة لـ XAI هي:

• صعوبة في التفسير: هناك العديد من أنظمة تعلم الآلة التي يصعب تفسيرها. لذلك ، يصعب فهم التفسيرات التي يوفرها XAI للمستخدمين. عندما تكون استراتيجية الصندوق الأسود غير قابلة للتفسير ، فقد تتسبب في مشاكل تشغيلية وأخلاقية خطيرة.
• الإنصاف: من الصعب جدًا على XAI تحديد ما إذا كان قرار معين للذكاء الاصطناعي عادلاً أم لا. الإنصاف شخصي تمامًا ، ويعتمد على البيانات التي تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عليها.
• الأمان: تتمثل إحدى المشكلات المهمة في XAI في أنه يمكن للعملاء تنفيذ إجراءات لتغيير عملية صنع القرار في نموذج ML والتأثير على المخرجات لمصلحتهم الخاصة. يمكن لأي موظف تقني فقط استرداد مجموعة البيانات التي تستخدمها الخوارزمية للتدريب.

الفرق بين XAI و AI

على الرغم من ارتباط كل من XAI و AI ، إلا أن هناك بعض الاختلافات الأساسية بينهما.

يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تفسيرًا أو منطقًا لعملية اتخاذ القرار لنموذج ML المعقد ، ولا يوفر الذكاء الاصطناعي سوى الحكم أو مخرجات القرار الذي اتخذه نموذج ML ، نظرًا لأن XAI تقدم شرحًا مناسبًا ، فهي تساعد المستخدمين على الحصول على المزيد الثقة في نموذج معين للذكاء الاصطناعي ، مع الذكاء الاصطناعي ، لا تحصل إلا على الحكم ، ويترك المستخدمون في حيرة من أمرهم بشأن كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة. لذا ، فإن القرارات ستحتاج إلى مزيد من الثقة ، فهي تقلل من التحيزات المرتبطة بالعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي ، وغالبًا ما تتخذ القرارات بناءً على التحيزات في العالم ، وتقلل من تكلفة الأخطاء التي يتخذها وضع الذكاء الاصطناعي ، ونماذج الذكاء الاصطناعي ليست دقيقة بنسبة 100٪ ، ويمكنهم عمل تنبؤات خاطئة. إذا تم إجراء توقع خاطئ بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي ، فقد يؤدي ذلك إلى خسارة في العمل.
لم يتطور XAI بالكامل حتى الآن حيث لا تزال هناك قيود ، خاصة عندما يتعلق الأمر بشرح الصناديق السوداء المعقدة ، لقد تطورت AI ككل كثيرًا ، ويمكنها حل الكثير من المشكلات بسرعة دون الكثير من المتاعب ، نظرًا لأن XAI تشرح كل منطق و عملية اتخاذ القرار لنموذج الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأي شخص التأثير بسهولة على العملية من أجل الوسائل السيئة. لا تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي السبب الرئيسي أو المنطق وراء توقعهم النهائي ، لذلك لا تكاد تكون هناك فرصة لشخص ما للتأثير على قراره.

تأثير XAI على القطاعات المختلفة

أحدث وصول XAI تأثيرًا كبيرًا في مختلف القطاعات حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في صنع القرار. دعونا نلقي نظرة عليهم.

# 1. تمويل

الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي السائدة في الموارد المالية ، ومعظم الشركات تستخدمها في مهام مختلفة. ومع ذلك ، فإن القطاع المالي منظم بشكل كبير ويتطلب الكثير من التدقيق قبل اتخاذ قرار مالي.

يمكن لـ XAI المساعدة في هذا الجزء وتقديم مبرر لقرار مالي. إنها مفيدة في الحفاظ على ثقة المستخدمين النهائيين لأنهم سيفهمون السبب وراء القرار المالي الذي تتخذه المؤسسة.

# 2. الرعاىة الصحية

استفاد إدراج XAI من أنظمة الرعاية الصحية بعدة طرق. يمكن أن يساعد في اكتشاف وتشخيص العديد من الأمراض وإخفاء السبب الجذري. يمكن أن يساعد هذا الأطباء في توفير العلاج الصحيح.

# 3. تصنيع

في الوقت الحاضر ، يتم تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي بكثافة في قطاعات التصنيع لتطبيقات مثل الإدارة والإصلاح والخدمات اللوجستية وما إلى ذلك. لكن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه ليست متسقة دائمًا ، وهي تؤدي إلى مشكلات تتعلق بالثقة.

لهذا ، حلت XAI الكثير من هذه المشكلات حيث يمكنها توفير أفضل طريقة ممكنة للعديد من تطبيقات التصنيع ، إلى جانب شرح. سيعرض المنطق والسبب وراء قرار معين تم اتخاذه للعمال ، مما سيساعدهم في النهاية على بناء الثقة.

# 4. سيارة

كان دمج XAI في السيارات ذاتية القيادة أمرًا ضروريًا لأنه سمح للمركبة بتقديم سبب منطقي لكل قرار تتخذه أثناء الحوادث. من خلال التعلم من المواقف والحوادث المختلفة ، تساعد XAI السيارات المستقلة على اتخاذ القرارات وتحسين الأمن العام للركاب وكذلك المشاة.

مصادر التعلم

بصرف النظر عن المعلومات المذكورة أعلاه ، إليك بعض الكتب والدورات التي يمكنك التفكير فيها إذا كنت تريد معرفة المزيد عن XAI.

# 1. AI قابل للتفسير مع Python

تم تصميم برنامج AI مع Python القابل للتفسير بواسطة Udemy بواسطة Parteek Bhatia. سيساعدك هذا على تعلم جوانب مختلفة من XAI ، بما في ذلك التطبيقات وتقنيات XAI المختلفة وأدوات What-if من Google. ستجد أيضًا تصنيف XAI في جوانب مختلفة.

# 2. خطوط أنابيب نمذجة تعلم الآلة

إذا كنت ترغب في تعلم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير واكتساب المعرفة بتنفيذ الأدوات والتقنيات لإدارة موارد النمذجة ، فإن خط أنابيب نمذجة التعلم الآلي من Coursera مناسب لك.

إنها واحدة من أفضل الدورات التدريبية التي تحتوي على المئات من المراجعات الجيدة ، ويتم تدريسها من قبل المدرب المعروف روبرت كرو. سوف تحصل أيضًا على تعليم لمدة ساعة طويلة لتحليل النموذج وقابلية تفسيره.

# 3. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

كتبه عدي كاماث وجون ليو بشكل مشترك ، يُعد Explainable AI كتابًا ممتازًا لتعلم التفسير في التعلم الآلي.

سوف تجد العديد من دراسات الحالة والمواد ذات الصلة لتعلم XAI. قدم مؤلفو هذا الكتاب العديد من الأمثلة العملية التي تساعد في فهم XAI.

# 4. التدريب العملي على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) مع Python

Hand-on Explainable AI (XAI) with Python هو كتاب مشهور من تأليف دينيس روثمان.

يقدم دراسة مفصلة لأدوات وتقنيات XAI لفهم نتائج الذكاء الاصطناعي اللازمة للأعمال التجارية الحديثة. سوف تتعلم أيضًا كيفية التعامل مع المشكلات المختلفة المتعلقة بالتحيزات في الذكاء الاصطناعي وتجنبها.

خاتمة

يُعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير مفهومًا فعالًا يسهل على أصحاب الأعمال ومحللي البيانات والمهندسين فهم عملية صنع القرار لنماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن لـ XAI تفسير نماذج ML المعقدة التي يستحيل حتى فك تشفيرها لعلماء البيانات.

على الرغم من أنها تحرز تقدمًا بمرور الوقت ، لا تزال هناك مجالات تحتاج إلى تحسين. آمل أن تمنحك هذه المقالة وضوحًا أفضل حول XAI ، وكيف تعمل ، وفوائدها وتحدياتها ، وتطبيقاتها في مختلف القطاعات. يمكنك أيضًا الرجوع إلى الدورات والكتب المذكورة أعلاه للحصول على مزيد من الأفكار حول XAI.

يمكنك أيضًا قراءة الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI).