Що таке чорна скринька в штучному інтелекті та як вона працює?

Основні тези

• Системи штучного інтелекту типу “чорна скринька” приймають рішення на основі складних алгоритмів, але внутрішні процеси їхньої роботи є непрозорими. Це означає, що користувачі бачать результати, але не розуміють, як приймаються рішення.
• Відсутність або мінімальна прозорість у чорній скриньці створює питання довіри та перевірки рішень штучного інтелекту, викликаючи занепокоєння щодо відповідальності та етичного використання технологій.
• Проте навіть без такої прозорості системи чорної скриньки є високоточними, ефективними у виконанні складних завдань і масштабованими, що робить їх корисними у сферах, таких як охорона здоров’я та фінанси.
• Інші проблеми, повʼязані з нерозумінням процесів прийняття рішень, включають потенційні упередження та питання конфіденційності даних, що ускладнює зусилля з забезпечення справедливості та відповідальності.
• Здійснюються зусилля для підвищення прозорості за допомогою інструментів та регулювання, з акцентом на пояснюваний штучний інтелект (XAI) і гібридні моделі, що поєднують складність із зрозумілістю.

У сучасному світі штучний інтелект трансформує все — від фінансів до охорони здоров’я. Але, можливо, ви чули, що більшість систем штучного інтелекту працюють як чорна скринька. Що ж таке чорна скринька в ШІ?

Уявіть собі чарівну скриньку, що завжди обирає для вас фільм, але ніколи не пояснює, чому. Це схоже на принцип роботи чорної скриньки в ШІ — вона не розкриває внутрішні процеси, але видає правильні відповіді. Розуміння цих загадкових систем є важливим для забезпечення відповідальності, прозорості та довіри до штучного інтелекту.

У цій статті ми пояснимо, що таке чорна скринька в ШІ, як вона працює, її переваги та виклики.

Що таке чорна скринька в ШІ?

Існують два основні типи систем: чорна скринька ШІ та біла скринька ШІ. Чорна скринька ШІ приймає рішення на основі складних алгоритмів, однак користувачі не можуть зрозуміти або побачити процес, за яким ці рішення приймаються. Для багатьох людей це викликає побоювання, і вони обережно ставляться до результатів, коли не знають, як вони були отримані.

На противагу цьому системи білої скриньки ШІ розроблені так, щоб бути пояснюваними, дозволяючи користувачам розуміти, як алгоритми ШІ прийшли до своїх рішень. Це забезпечує вищий рівень відповідальності ШІ та етичне використання технологій.

Щоб зрозуміти різницю між ШІ у вигляді чорної та білої скриньок, уявіть, що ви готуєте страву.

• Чорна скринька ШІ: це схоже на використання таємничої суміші спецій. Ви навіть не знаєте, що в ній або як вона змішана, але додавання її до страви робить її смак чудовим. Ви отримуєте відмінну страву, але не розумієте, чому вона така смачна. Процес роботи суміші спецій прихований від вас.
• Біла скринька ШІ: це схоже на слідування детальному рецепту. Ви знаєте кожен інгредієнт, точну кількість і кроки, які необхідно виконати. Якщо дотримуватись інструкцій, ви легко можете зрозуміти, як кожен інгредієнт і крок сприяє кінцевому результату.

У обох випадках ви отримуєте готову страву, але з ШІ на основі чорної скриньки ви отримуєте результат, не розуміючи, як він був досягнутий. У випадку з білою скринькою ШІ ви розумієте кожний етап процесу.

Чи знали ви? Термін “чорна скринька” вперше з’явився у 1940-х роках у галузі авіації і описував реєстратори даних, що використовувалися в літаках. Її застосування до ШІ з’явилося пізніше, з розвитком технологій, зокрема складних моделей машинного навчання.

Переваги чорної скриньки ШІ

Чорна скринька ШІ, незважаючи на відсутність прозорості алгоритмів і роз’яснюваності ШІ, забезпечує високу точність у прийнятті рішень, що робить її дуже корисною для складних завдань, де пояснюваний ШІ може бути неможливим. 

Ось кілька ключових переваг:

• Висока точність: Чорна скринька ШІ може досягати вражаючої точності у прогнозах і рішеннях. Вона перевершує у виявленні патернів, які люди не можуть помітити. Наприклад, допомога у діагностуванні захворювань чи прогнозуванні криптовалютних тенденцій.
• Складні завдання: Вона може ефективно управляти складними завданнями та аналізувати великі об’єми даних, що робить її цінною для додатків, які вимагають глибокого аналізу та опрацювання.
• Масштабованість: Такі системи здатні масштабуватися для роботи з дедалі більшими об’ємами даних. Завдяки своїй гнучкості вони можуть ефективно адаптуватися до зростаючих потреб.

Як працює чорна скринька ШІ?

Продовжуючи приклад із використанням таємничої суміші спецій, ось як працює чорна скринька ШІ:

Виклики та ризики

Чорна скринька машинного навчання спричиняє значні виклики, зокрема труднощі у досягненні прозорості ШІ та інтерпретації моделі. 

Основні виклики включають:

• Відсутність прозорості: Як уже згадувалося, спосіб, яким чорна скринька ШІ приймає рішення, часто залишається незрозумілим. 
• Упередження та етика: Існує ризик вбудованих у модель упереджень, які можуть вплинути на результати та викликати етичні питання. Якщо ми не знаємо, як ШІ прийшов до висновку, це може означати, що він використав упереджену інформацію.
• Проблеми довіри: Користувачам може бути важко довіряти результатам, коли вони не бачать основного процесу. Це може підривати впевненість у результатах системи.
• Конфіденційність даних: Чорна скринька ШІ може стати проблемою при роботі з конфіденційними даними. Захист конфіденційності та безпека даних залишаються критично важливими питаннями.

Ці виклики викликають питання етичних практик у штучному інтелекті та ускладнюють покращення і розуміння чорної скриньки ШІ, яка стикається із труднощами прозорості.

Чи знали ви? “Чорна скринька” в ШІ викликає питання відповідальності та прозорості, що привело до появи таких галузей, як пояснюваний штучний інтелект (XAI), що прагнуть зробити процеси прийняття рішень зрозумілішими для людей.

Рішення для чорної скриньки ШІ

Говорячи про прийняття рішень штучним інтелектом, варто запитати: чи є ці процеси настільки прозорими, як повинні бути? Якщо відповідь “ні”, необхідно розглянути рішення для вирішення питань прозорості алгоритмів ШІ.

Пояснюваний ШІ (XAI)

Пояснюваний ШІ або XAI зосереджується на тому, щоб зробити процес прийняття рішень алгоритмами ШІ зрозумілими для людей. Це забезпечує інтерпретацію моделей, дозволяючи побачити, як алгоритми ШІ дійшли своїх висновків або рекомендацій.

Наприклад, якщо система оцінки кредитоспроможності відмовляє у видачі кредиту, пояснюваний ШІ може надати зрозумілу причину, наприклад: “Ваш кредитний рейтинг нижче нашого порогу”, замість простого “Заявку відхилено” без будь-яких пояснень.

Пояснюваний ШІ досягає цього, розбиваючи процес прийняття рішень на зрозумілі етапи, такі як зазначення факторів, які він розглянув, і вплив цих факторів на результат. Таким чином, ви можете побачити, які кроки були зроблені для прийняття рішення. 

Але ви можете запитати: “Чи є XAI і біла скринька ШІ одним і тим самим?” Відповідь у тому, що вони пов’язані, але не повністю ідентичні. XAI – це спеціалізована галузь білої скриньки ШІ, яка забезпечує зрозумілість рішень для людини. У той час як біла скринька ШІ загалом включає поняття прозорих систем ШІ. 

Таким чином, хоча всі XAI є білою скринькою ШІ, не всі системи білої скриньки настільки орієнтовані на зручність і простоту розуміння, як XAI.

Чи знали ви? Книга Крістофа Мольнара “Інтерпретоване машинне навчання” широко вважається ключовим ресурсом у галузі інтерпретації моделей. Вона надає огляд методів і засобів для надання зрозумілості моделям чорної скриньки.

Інструменти прозорості ШІ

Це програмні засоби або техніки, створені для надання уявлення про те, як працюють моделі штучного інтелекту, допомагаючи користувачам зрозуміти, як ШІ опрацьовує дані та приймає рішення.

Наприклад, інструмент може допомогти зрозуміти найважливіші фактори — такі як рівень доходу та історія кредитів — при ухваленні рішення щодо видачі кредиту. Це допоможе краще зрозуміти, як ШІ робить прогнози.

Етичні практики ШІ

Етичні практики ШІ гарантують, что системи ШІ створені та функціонують прозоро, справедливо та без упереджень. 

Наприклад, впровадження регулярних аудиторських перевірок для перевірки рішень, прийнятих алгоритмами під час підбору персоналу, може гарантувати, що ШІ не несправедливо віддає перевагу або дискримінує якусь із груп кандидатів.

Дослідження чорної скриньки ШІ

Це передбачає фінансування дослідників для розробки нових алгоритмів, які пропонують зрозуміліші пояснення того, як глибокі нейронні мережі доходять до своїх висновків, допомагаючи зменшити розрив між чорними скриньками ШІ і людським розумінням.

Чи знали ви? Закон Європейського Союзу про штучний інтелект, запропонований у квітні 2021 року, включає положення, які безпосередньо стосуються проблеми чорної скриньки, вимагаючи прозорості та пояснюваності для високоризикових систем ШІ. Це відображає зростаючу регуляторну увагу до забезпечення відповідальності ШІ.

Майбутнє чорної скриньки ШІ

Системи чорної скриньки ШІ є складними: ми бачимо вхідні та вихідні дані, але не знаємо, як відбувається прийняття рішень у фоновому режимі. У майбутньому ми, ймовірно, побачимо більше зусиль для того, щоб зробити такі системи зрозумілішими.

Дослідники розробляють способи спостерігати за процесами всередині чорної скриньки та краще розуміти її рішення. Очікуйте на появу кращих інструментів для розуміння моделей ШІ та регуляцій, що вимагатимуть прозорості, особливо в таких чутливих сферах, як охорона здоров’я. 

Гібридні моделі можуть поєднувати складні та прості підходи, щоб залишатися як потужними, так і зрозумілими. Наприклад, уявіть медичну систему ШІ, яка діагностує хвороби; нові інструменти пояснюватимуть, як ШІ доходить до висновків, а регуляції забезпечуватимуть прозорість і надійність. 

Зі зростанням прозорості ці системи стануть легшими для розуміння і довіри. Мета — знайти баланс, коли ШІ є як потужним, так і прозорим у своїх рішеннях.

Автор: Онкар Сінгх