説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明

翻訳者 | Li Rui

レビュー担当者 | Chonglou

最近、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のモデルはますます複雑になっており、これらのモデルはの出力はブラックボックスであり、関係者に説明できません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題に対処するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。

説明可能な AI が重要である理由のいくつか

• 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります。
• 規制遵守: 欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) などの法律では、個人に影響を及ぼす自動化された決定についての説明が求められています。
• モデルのデバッグと改善: モデルの決定に関する洞察を得ることで、開発者がバイアスや不正確さを特定して修正するのに役立ちます。

解釈可能性 人工知能のコアテクノロジー

インテリジェントワーカーの解釈可能性は、モデルに依存しない方法とモデル固有の方法に分けることができる技術モデルを指し、それぞれの方法は異なる用途に適していますスマート ワーカー モデルとアプリケーションの種類。

モデルに依存しない手法

(1) ローカルに解釈可能なモデルに依存しない説明 (LIME)

ローカルに解釈可能なモデルに依存しない説明 (LIME) は、予測を行うために設計された革新的なテクノロジーです。の人間が理解できる複雑な機械学習モデル。基本的に、LIME の利点は、そのシンプルさと、複雑さに関係なく、分類子やリグレッサーの動作を説明できることにあります。 LIME は、入力データの近傍でサンプリングし、単純なモデル (線形回帰モデルなど) を使用して元の複雑なモデルの予測を近似することによって機能します。単純なモデルは、複雑なモデルの意思決定プロセスを理解できるように、特定の入力に対する複雑なモデルの予測を解釈する方法を学習します。このようにして、複雑なモデルがブラックボックスであっても、解釈可能なモデルを使用して局所的に近似することで、単純なモデル

LIME の解釈を通じて、任意の分類子や回帰子の予測を明らかにすることができます。重要なアイデアは、入力データに摂動を加え、予測がどのように変化するかを観察することです。これは、予測に大きな影響を与える特徴を特定するのに役立ちます。

数学的には、特定のインスタンス (x) とモデル (f) に対して、LIME は新しいサンプル データセットを生成し、それらに (f) のラベルを付けます。次に、局所的に (f) に忠実な (f) に基づく単純なモデル (線形モデルなど) を学習し、次の目的を最小限に抑えます:

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

ここで、(L) は、(x の周りで (f) を近似するときの (g) の忠実度の尺度です。 )、( pi_x) は、(x) の周囲の局所近傍を定義する近接度の尺度であり、(Omega) は (g) の複雑さにペナルティを与えます。

(2) Shapley additivityexplanation (SHAP) ) を指定することで、予測された各特徴には、機械学習モデルの出力を理解するのに役立つ重要な値が割り当てられます。人々が家の広さ、築年数、場所などの特徴に基づいて家の価格を予測しようとしていると想像してください。特定の機能は予想価格を引き上げる可能性がありますが、他の機能は予想価格を下げる可能性があります。 SHAP 値は、ベースライン予測 (データセットの平均予測) と比較して、最終予測に対する各特徴の寄与を正確に定量化するのに役立ちます。

特徴 (i) の SHAP 値は次のように定義されます:

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

ここで、F) はすべての特徴の集合、S) は( i の特徴のサブセット)、(f_x(S)) は特徴セット S の予測です) を除き、その合計がすべての可能な特徴サブセットになります。この式により、各特徴の寄与が、予測への影響に基づいて公平に分散されることが保証されます。

モデル固有の手法

(1) ニューラルネットワークのアテンションメカニズム

ニューラルネットワークのアテンションメカニズムは、予測を行うのに最も関連する入力データの部分を強調します。 。シーケンス間モデルのシナリオでは、ターゲット タイム ステップ (t) とソース タイム ステップ (j) のアテンション ウェイト (alpha_{tj}) は次のように計算されます。 frac {exp(e_{tj})}{sum_{k=1}^{T_s} exp(e_{tk})} ]

ここで、(e_{tj}) は位置 (j) の入力と位置 (t) の出力の間のアラインメントを評価するスコアリング関数であり、(T_s) は入力シーケンスの長さです。このメカニズムにより、モデルは入力データの関連部分に焦点を当てることができるため、解釈可能性が向上します。

(2) デシジョン ツリーの視覚化

デシジョン ツリーは、入力特徴から導出された一連のルールとして決定を表すことによって、固有の解釈可能性を提供します。デシジョン ツリーの構造により、ノードが特徴ベースの決定を表し、リーフが結果を表す視覚化が可能になります。この視覚的表現により、入力特徴がどのように特定の予測につながるかを直接追跡できます。

(3) 実際の実装と倫理的考慮事項

説明可能な AI を実装するには、モデルの種類、アプリケーション要件、説明の対象者を慎重に検討する必要があります。モデルのパフォーマンスと解釈可能性の間でトレードオフを行うことも重要です。倫理的には、AI システムの公平性、説明責任、透明性を確保することが重要です。説明可能な AI の将来の方向性としては、説明フレームワークの標準化と、より効率的な説明方法の研究の継続が挙げられます。

結論

Explainable AI は、複雑な AI/ML モデルを解釈し、アプリケーションにおける信頼を提供し、説明責任を確保するために不可欠です。 LIME、SHAP、アテンション メカニズム、デシジョン ツリー視覚化などのテクノロジーを利用します。この分野が進化するにつれて、ソフトウェア開発と規制遵守の進化するニーズに対応するには、より洗練され標準化された解釈可能な AI 手法の開発が重要になります。

原題: Explainable AI: Interpreting Complex AI/ML Model 著者: Rajiv Avacharmal

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