Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle

Übersetzer |. Li Rui

Rezensent |. Chonglou

Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und diese Modelle generieren The Die Ausgabe von ist eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen.

Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist

• Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden.
• Einhaltung von Vorschriften: Gesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union erfordern Erklärungen für automatisierte Entscheidungen, die Einzelpersonen betreffen.
• Modell-Debugging und -Verbesserung: Einblicke in Modellentscheidungen können Entwicklern dabei helfen, Vorurteile oder Ungenauigkeiten zu erkennen und zu korrigieren.

Interpretierbarkeit Die Kerntechnologie der künstlichen Intelligenz

Interpretierbarkeit intelligenter Arbeiter bezieht sich auf ihr technisches Modell, das in modellagnostische Methoden und modellspezifische Methoden unterteilt werden kann. Jede Methode ist für unterschiedliche geeignet Arten von Smart-Worker-Modellen und -Anwendungen. (1) Locally Interpretable Model Agnostic Explanation (LIME) Machen Sie die Vorhersagen von komplexe Modelle des maschinellen Lernens, die für den Menschen verständlich sind. Der Vorteil von LIME liegt im Wesentlichen in seiner Einfachheit und Fähigkeit, das Verhalten jedes Klassifikators oder Regressors unabhängig von seiner Komplexität zu erklären. LIME funktioniert durch Abtasten in der Nähe der Eingabedaten und anschließendes Verwenden eines einfachen Modells (z. B. eines linearen Regressionsmodells), um die Vorhersagen des ursprünglichen komplexen Modells anzunähern. Einfache Modelle lernen, die Vorhersagen komplexer Modelle anhand bestimmter Eingaben zu interpretieren, sodass der Entscheidungsprozess des komplexen Modells verstanden werden kann. Selbst wenn es sich bei komplexen Modellen um Black Boxes handelt, können wir auf diese Weise die Vorhersagen jedes Klassifikators oder Regressors durch die Interpretation einfacher Modelle beleuchten. Die Schlüsselidee besteht darin, die Eingabedaten zu stören und zu beobachten, wie sich die Vorhersage ändert. Dies hilft dabei, Merkmale zu identifizieren, die die Vorhersage erheblich beeinflussen.

Mathematisch gesehen generiert LIME für eine gegebene Instanz (x) und ein gegebenes Modell (f) einen neuen Beispieldatensatz und beschriftet sie mit (f). Dann lernt es ein einfaches Modell (z. B. ein lineares Modell) basierend auf (f), das lokal zu (f) treu ist und das folgende Ziel minimiert:

[ xi(x) = underset{g in G }{text {argmin}} ; L(f, g, pi_x) + Omega(g) ]

wobei (L) ein Maß dafür ist, wie untreu (g) ​​ist, wenn (f) um (x) angenähert wird ), ( pi_x) ist ein Näherungsmaß, das die lokale Nachbarschaft um (x) definiert, und (Omega) bestraft die Komplexität von (g).

(2) Sh

apley additivity

explanation (SHAP) ) durch Angabe Jedem vorhergesagten Merkmal wird ein wichtiger Wert zugewiesen, um den Menschen zu helfen, die Ausgabe des maschinellen Lernmodells zu verstehen. Stellen Sie sich vor, dass Menschen versuchen, den Preis eines Hauses anhand von Merkmalen wie Größe, Alter und Lage vorherzusagen. Bestimmte Funktionen können den erwarteten Preis erhöhen, während andere Funktionen den erwarteten Preis senken können. SHAP-Werte helfen dabei, den Beitrag jedes Merkmals zur endgültigen Vorhersage im Verhältnis zur Basisvorhersage (der durchschnittlichen Vorhersage des Datensatzes) genau zu quantifizieren.

Der SHAP-Wert von Merkmal (i) ist definiert als:

[ phi_i = sum_{S subseteq F setminus {i}} frac{|S|!(|F| - |S |. - 1)!}{|F|!} [f_x(S cup {i}) - f_x(S)] ]

wobei F) die Menge aller Merkmale ist, S) ist Ausschließlich ( Die Teilmenge der Merkmale von i), (f_x(S)) ist die Vorhersage des Merkmalssatzes S) und die Summe besteht aus allen möglichen Merkmalsteilmengen. Diese Formel stellt sicher, dass der Beitrag jedes Features basierend auf seinem Einfluss auf die Vorhersage gerecht verteilt wird. Modellspezifische Methoden

(1) Aufmerksamkeitsmechanismus im neuronalen Netzwerk Der Aufmerksamkeitsmechanismus im neuronalen Netzwerk betont die Teile der Eingabedaten, die für die Erstellung von Vorhersagen am relevantesten sind . Im Sequenz-zu-Sequenz-Modellszenario wird das Aufmerksamkeitsgewicht (alpha_{tj}) für den Zielzeitschritt (t) und den Quellzeitschritt (j) wie folgt berechnet:

[ alpha_{tj} = frac {exp(e_{tj})}{sum_{k=1}^{T_s} exp(e_{tk})} ]

wobei (e_{tj}) eine Bewertungsfunktion ist, die die Ausrichtung zwischen der Eingabe an Position (j) und der Ausgabe an Position (t) bewertet, und (T_s) die Länge der Eingabesequenz ist. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Modell, sich auf relevante Teile der Eingabedaten zu konzentrieren und dadurch die Interpretierbarkeit zu verbessern.

(2) Visualisierung von Entscheidungsbäumen

Entscheidungsbäume bieten inhärente Interpretierbarkeit, indem sie Entscheidungen als eine Reihe von Regeln darstellen, die aus Eingabemerkmalen abgeleitet werden. Die Struktur des Entscheidungsbaums ermöglicht eine Visualisierung, wobei Knoten merkmalsbasierte Entscheidungen und Blätter Ergebnisse darstellen. Diese visuelle Darstellung ermöglicht die direkte Verfolgung, wie Eingabemerkmale zu bestimmten Vorhersagen führen.

(3) Praktische Umsetzung und ethische Überlegungen

Die Implementierung erklärbarer KI erfordert eine sorgfältige Abwägung des Modelltyps, der Anwendungsanforderungen und der Zielgruppe für die Erklärung. Es ist auch wichtig, einen Kompromiss zwischen Modellleistung und Interpretierbarkeit zu schließen. Aus ethischer Sicht ist es von entscheidender Bedeutung, Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz in KI-Systemen sicherzustellen. Zukünftige Richtungen für erklärbare KI umfassen die Standardisierung von Erklärungsrahmen und die Fortsetzung der Forschung nach effizienteren Erklärungsmethoden.

Fazit

Erklärbare KI ist für die Interpretation komplexer KI-/ML-Modelle von entscheidender Bedeutung, da sie Vertrauen schafft und die Verantwortlichkeit in ihren Anwendungen gewährleistet. Es nutzt Technologien wie LIME, SHAP, Aufmerksamkeitsmechanismus und Entscheidungsbaumvisualisierung. Im Zuge der Weiterentwicklung des Fachgebiets wird die Entwicklung ausgefeilterer und standardisierter interpretierbarer KI-Methoden von entscheidender Bedeutung sein, um den sich wandelnden Anforderungen der Softwareentwicklung und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gerecht zu werden.

Originaltitel: Explainable AI: Interpreting Complex AI/ML Model Autor: Rajiv Avacharmal

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