Поскольку искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным явлением, необходимость прозрачности, подотчетности и доверия к системам ИИ приобретает первостепенное значение. Объяснимый ИИ (XAI) — это подполе ИИ, целью которого является сделать модели машинного обучения более интерпретируемыми, понятными и объяснимыми для людей. В этой статье мы представляем обзор XAI, его мотивации, приложений и проблем. Мы обсудим различные методы и подходы, используемые в XAI, такие как важность признаков, методы на основе моделей и извлечение правил. Мы также изучаем преимущества и ограничения XAI, его этические последствия и будущие направления.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) беспрецедентным образом меняет наш мир: от беспилотных автомобилей до персонализированной медицины. Однако по мере того, как системы ИИ становятся все более сложными и распространенными, их отсутствие прозрачности, подотчетности и надежности может создавать значительные риски и проблемы. Представьте себе алгоритм здравоохранения, который рекомендует рискованное лечение без объяснения причин, или систему оценки кредитоспособности, несправедливо дискриминирующую определенные группы. Эти сценарии подчеркивают важность объяснимости в ИИ.

Объяснимый ИИ (XAI) — это новая область, которая стремится устранить непрозрачность систем ИИ, предоставляя понятные человеку объяснения их решений и действий. XAI руководствуется необходимостью прозрачности, подотчетности и доверия к ИИ, а также юридическими, этическими и нормативными требованиями. XAI стремится преодолеть разрыв между «черным ящиком» моделей машинного обучения и человеческим стремлением к объяснениям и обоснованиям.

Методы и подходы

XAI включает в себя широкий спектр методов и подходов, направленных на то, чтобы сделать модели машинного обучения более интерпретируемыми, понятными и объяснимыми для людей. Эти методы включают в себя:

Важность функции. Этот подход направлен на выявление наиболее важных функций или переменных, влияющих на выходные данные модели. Важность функции можно измерить с помощью различных показателей, таких как важность перестановки, аддитивные объяснения Шепли (SHAP) или графики частичной зависимости (PDP). Ниже показан пример применения метода аддитивных объяснений Шэпли (SHAP) на python с использованием набора данных о раке молочной железы.

import pandas as pd
import numpy as np
import shap
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier, XGBRegressor

# Load breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()
X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
y = pd.Series(data.target)

# Split data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Fit xgboost classifier
xgb_model = XGBClassifier()
xgb_model.fit(X_train, y_train)

# Initialize SHAP explainer
explainer = shap.Explainer(xgb_model)

# Calculate SHAP values for test set
shap_values_classification = explainer(X_test)

# Plot SHAP summary plot
shap.summary_plot(shap_values_classification , X_test,)

Сводная диаграмма SHAP — это тип точечной диаграммы, которая визуализирует влияние каждой функции на прогнозы модели. Ось x представляет значение SHAP, которое является мерой влияния функции на конкретный прогноз. Ось Y представляет имя функции, причем наиболее важные функции перечислены вверху.

В наборе данных рака молочной железы есть 30 признаков, описывающих различные характеристики опухолей. Вот интерпретация сводного графика SHAP в контексте этого набора данных:

  • Функция с самым сильным положительным влиянием на прогнозы модели — это «наихудшие вогнутые точки», за которыми следуют «средние вогнутые точки». Эти две особенности предполагают, что опухоли с более средними вогнутыми частями и более вогнутыми частями с большей вероятностью будут классифицироваться моделью как злокачественные.
  • С другой стороны, особенностью, оказывающей наиболее сильное негативное влияние на прогнозы модели, является «средняя гладкость», которая измеряет гладкость клеток в опухоли. Это говорит о том, что опухоли с более гладкими клетками, скорее всего, будут доброкачественными.
  • Другие особенности с отрицательным влиянием включают «среднюю текстуру», которая измеряет дисперсию значений шкалы серого в изображении, и «среднюю компактность», которая измеряет компактность клеток в опухоли. Эти особенности предполагают, что опухоли с большей изменчивостью текстуры и менее компактными клетками с большей вероятностью будут доброкачественными.
  • Конечно, это всего лишь краткая интерпретация, основанная на сводном графике SHAP, и могут быть и другие факторы. Тем не менее, график обеспечивает полезную отправную точку для понимания поведения модели и потенциального определения областей для дальнейшего исследования.

В целом, сводная диаграмма обеспечивает интуитивно понятный способ визуализации важности функций и направленности прогнозов модели. Мы можем увидеть, какие функции оказывают наиболее сильное положительное или отрицательное влияние на прогнозы модели, и понять, какой вклад каждая функция вносит в общий прогноз. Это может быть полезно для понимания поведения модели, выявления потенциальных проблем, таких как предвзятость или переобучение, и объяснения прогнозов модели заинтересованным сторонам.

Методы на основе моделей. Этот подход включает создание упрощенных или суррогатных моделей, которые приближаются к поведению исходной модели, но при этом более интерпретируемы. Примеры методов на основе моделей включают деревья решений, модели на основе правил или линейную регрессию.

Извлечение правил. Этот подход направлен на извлечение удобочитаемых правил или наборов решений из внутренних представлений модели. Извлечение правил может быть выполнено с использованием различных методов, таких как список решений, RIPPER или списки байесовских правил.

Преимущества и ограничения

XAI имеет несколько потенциальных преимуществ, таких как повышение прозрачности, подотчетности и доверия к системам ИИ, расширение сотрудничества между человеком и ИИ, облегчение поиска знаний и повышение производительности модели. Однако у XAI также есть несколько ограничений и проблем, таких как компромисс между интерпретируемостью и точностью, сложностью и неоднородностью реальных данных и задач, субъективностью и изменчивостью человеческого восприятия, необходимостью предметно-ориентированного и контекстно-зависимого анализа. зависимые объяснения.

Этические последствия

XAI также поднимает несколько этических последствий, таких как риск усиления предвзятости и дискриминации, проблема сохранения конфиденциальности и конфиденциальности, ответственность за обеспечение точности и справедливости объяснений, потенциальное влияние на социальные нормы и ожидания. XAI должен разрабатываться и внедряться ответственным и этичным образом с учетом социального и культурного контекста, интересов заинтересованных сторон, ценностей и потенциальных последствий объяснений.

Заключение

XAI — важная область, которая играет жизненно важную роль в создании ответственных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта. Специалистам по данным важно понимать мотивы, методы и проблемы XAI, чтобы эффективно использовать их. Принимая во внимание преимущества и ограничения XAI и рассматривая его этические последствия, специалисты по данным могут создавать более интерпретируемые и прозрачные системы искусственного интеллекта, которые приносят пользу обществу в целом.