Memahami AI yang Dapat Dijelaskan: Bangkitnya Mesin Transparan

Apa itu AI yang Dapat Dijelaskan?

Kecerdasan Buatan telah mengambil alih sebagian besar bisnis. Mengandalkan AI secara membabi buta untuk mengambil keputusan penting masih diragukan karena tidak adanya transparansi dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi masalah ini, manusia telah mengembangkan AI yang dapat dijelaskan yang menjaga transparansi atas tindakannya dan membantu manusia mendapatkan hasil penjelasan dari algoritma AI.

Juga dikenal sebagai XAI, ketika dimasukkan ke dalam sistem Pembelajaran Mesin, AI akan mampu menjelaskan logika di balik pengambilan keputusan, menunjukkan mekanisme kerja dan menunjukkan kekuatan dan kelemahannya, yang selanjutnya membantu dalam menentukan keandalannya. Hal ini diharapkan melalui antarmuka penjelasan ditambah dengan style yang dapat dijelaskan dalam sistem yang akan datang.

Kuasai Alat AI yang Tepat untuk Pekerjaan yang Tepat!

Program Pascasarjana Caltech di AI & MLJelajahi Program

Mengapa AI yang Dapat Dijelaskan Penting?

Fashion AI yang tersedia secara umum tidak menjelaskan atau memahami jalur yang diikuti untuk mencapai suatu kesimpulan. Hal ini menyebabkan mereka disebut sebagai 'kotak hitam'. Menawarkan pencerahan, AI yang dapat dijelaskan memberikan solusi untuk hal ini dan menjadi penting karena alasan berikut:

• Hal ini berkontribusi terhadap akurasi, transparansi, dan keadilan serta mencirikan hasil dalam pengambilan keputusan.
• Membantu mengadopsi pendekatan yang bertanggung jawab dengan adaptasi budaya untuk organisasi
• Memudahkan kemungkinan identifikasi kesalahan, perilaku tidak etis, dan bias yang melayani tujuan pendidikan dan membantu memecahkan masalah teknis
• Meningkatkan tingkat kolaborasi dan adopsi AI untuk tugas-tugas seperti kecerdasan emosional dan pemikiran kreatif
• AI dapat menawarkan jalan penemuan baru dengan menghasilkan hipotesis dan prediksi.
• Identifikasi yang mudah dan karenanya mitigasi risiko sangat penting dalam keputusan etis

Teknik AI yang Dapat Dijelaskan

Manusia dapat menyusun AI yang dapat dijelaskan melalui berbagai metode. Banyak dari mereka tercantum di bawah ini:

BENTUK

SHapley Additive exPlanations, atau SHAP, adalah kerangka kerja yang memberikan nilai atau menyediakan cara untuk mendistribusikan 'kontribusi' setiap fitur secara adil. Ini membantu membedakan antara style dan prediksi dasar. Misalnya, dapat digunakan untuk memahami alasan penolakan atau penerimaan pinjaman.

JERUK NIPIS

Penjelasan Agnostik Fashion Interpretasi Lokal, atau LIME, membuat style yang lebih sederhana dan dapat ditafsirkan untuk mendapatkan perkiraan informasi tentang perilaku style kompleks pada contoh tertentu. Hal ini berguna untuk memperkirakan alasan prediksi tertentu dan style kotak hitam. Misalnya, sesuaikan style linier untuk menjelaskan keputusan jaringan neural dalam untuk klasifikasi gambar tertentu.

Karier AI/ML Anda Segera Tiba!

Program Pascasarjana Caltech di AI & MLJelajahi Program

Analisis Pentingnya Fitur

Teknik ini digunakan untuk menganalisis peran setiap fitur dalam prediksi berdasarkan style. Ini memandu faktor-faktor yang dipertimbangkan oleh AI untuk mengambil keputusan. Misalnya, memanfaatkan permutasi untuk memahami dampak pengacakan fitur terhadap akurasi prediksi

Pohon Keputusan dan Fashion Berbasis Aturan

Mereka menunjukkan logika di balik setiap cabang keputusan dan karenanya banyak digunakan untuk menawarkan transparansi. Mereka memberikan wawasan bertahap mengenai interpretasi melalui pemrosesan style.

Mekanisme Perhatian dalam Pembelajaran Mendalam

Hal ini membantu untuk memahami masukan penting untuk keputusan AI. Misalnya, mengevaluasi mengapa bagian tertentu dari suatu gambar memengaruhi klasifikasi yang dilakukan oleh Convolutional Neural Community atau klasifikasi CNN.

Distilasi style

Teknik ini bertujuan untuk melatih style yang lebih sederhana dan lebih dapat diinterpretasikan untuk meniru perilaku style yang kompleks. Ini memberikan style yang disederhanakan yang mendekati keputusan style asli.

Penjelasan Berbasis Prototipe

Ini menggunakan prototipe untuk setiap kelas untuk memahami alasan di balik keputusan tersebut. Misalnya, mengidentifikasi prototipe berbagai jenis hewan untuk menjelaskan klasifikasi gambar style.

Penjelasan Bahasa Alami

Ini berfungsi untuk menghasilkan penjelasan yang dapat dibaca manusia yang menjelaskan keputusan style. Ini membantu orang-orang dari latar belakang non-teknis dalam menggunakan style dengan mudah dipahami. Misalnya, seseorang dapat menggunakannya untuk memahami alasan rekomendasi produk oleh chatbot.

Penjelasan Jangkar

Teknik ini mendefinisikan kondisi sederhana yang mengarah pada prediksi tertentu. Ia menggunakan aturan yang jelas dan spesifik untuk mengambil keputusan. Misalnya menyetujui pinjaman jika nilai kreditnya di atas 650.

Gradien Terintegrasi

Dimulai dengan memahami peran fitur dari masukan dasar hingga masukan sebenarnya. Misalnya, teknik ini berguna dalam prognosis medis AI untuk mengidentifikasi secara terpisah kontribusi kombinasi gejala terhadap penyakit tertentu.

Visualisasi Fitur

Ini menghasilkan gambar yang memaksimalkan aktivasi neuron tertentu. Ini membantu dalam memahami aspek knowledge masukan yang menjadi fokus style. Misalnya, visualisasi fitur menghasilkan gambar maksimal dari neuron tertentu yang mengenali anjing dalam gambar.

Penjelasan Kontrasif

Hal ini membandingkan dua contoh serupa dengan hasil yang berbeda untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap hasil yang berbeda-beda. Misalnya, seseorang dapat membandingkan dua transaksi di mana satu transaksi diberi label sebagai penipuan sementara transaksi lainnya sah untuk memahami fungsi di balik prediksi tersebut.

Penjelasan Teori Permainan

Ini menggunakan konsep teori permainan kooperatif untuk mendistribusikan poin yang relevan di antara fitur-fiturnya. Ini membantu dalam memahami pentingnya fitur. Misalnya saja pentingnya fitur seperti fasilitas, ukuran dan lokasi dalam prediksi harga rumah.

Manfaat AI yang Dapat Dijelaskan

AI yang dapat dijelaskan menawarkan beberapa manfaat, antara lain

• Mengurangi biaya kesalahan, yang sangat tinggi dalam bidang-bidang yang sensitif terhadap keputusan seperti kedokteran, hukum, keuangan, bisnis dan lain-lain.
• Meminimalkan bias dan kesalahan serta dampaknya terhadap organisasi
• Inferensi cenderung meningkatkan kepercayaan sistem dan berguna dalam sistem yang kritis terhadap pengguna
• Performa style yang efisien melalui pemahaman kelemahan
• Pengambilan keputusan yang terinformasi memungkinkan penggunaan otak manusia untuk hasil yang lebih optimum

Kuasai Alat AI yang Tepat untuk Pekerjaan yang Tepat!

Program Pascasarjana Caltech di AI & MLJelajahi Program

Tantangan dalam Mencapai Penjelasan dalam AI

Meskipun banyak teknik yang mampu mengembangkan AI yang Dapat Dijelaskan, manusia masih perlu mengatasi berbagai tantangan, seperti:

• Kurangnya wawasan tentang bias knowledge pelatihan yang mempunyai kemungkinan mempengaruhi keputusannya
• Menilai keadilan suatu keputusan bergantung pada perspektif, dan hal ini dapat berbeda-beda antara individu dan manusia
• Penyederhanaan kompleksitas dikaitkan dengan penurunan akurasi. XAI bertujuan untuk menyederhanakan kesimpulan dan mekanisme, yang mungkin menjadi tidak akurat
• Menafsirkan beberapa lapisan Pembelajaran Mendalam tetap menjadi tantangan karena kompleksitasnya yang lebih tinggi
• Berbagai macam knowledge mungkin memerlukan teknik khusus untuk penjelasannya, yang sulit dilakukan

Penerapan AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) di Dunia Nyata

AI yang dapat dijelaskan memiliki potensi untuk diterapkan secara luas dengan keluaran yang efisien di berbagai sektor. Beberapa contoh AI yang Dapat Dijelaskan yang paling menonjol meliputi:

Pertanggungan

XAI dapat memprediksi pergantian pelanggan secara spesifik, membuat perubahan harga lebih transparan bagi pelanggan, dan memberikan pengalaman pelanggan yang lancar. Kategori khusus yang memerlukan penerapan adalah pengecualian pembayaran, penjualan silang, penetapan harga yang disesuaikan, deteksi penipuan, dan peningkatan interaksi pelanggan.

Pemasaran

AI dapat mengembangkan strategi pemasaran dengan pemahaman yang lebih baik tentang adaptasi budaya, mengidentifikasi titik lemah dalam style AI saat ini, dan memitigasi kelemahan tersebut serta risiko terkait lainnya untuk mendapatkan hasil yang lebih dapat dipercaya.

Kesehatan

Perancangan obat adalah proses penting yang memerlukan investasi waktu dan uang. Lebih jauh lagi, pemahaman tentang fungsi manusia masih tersembunyi terlepas dari kemajuan penelitian. AI dapat menghasilkan style dan simulasi matematika yang mampu memberikan petunjuk potensial beserta penjelasannya. Hal ini juga dapat memprediksi terjadinya kondisi kesehatan dengan peningkatan rasionalitas dan akuntabilitas, sehingga memungkinkan keputusan manusia untuk bergantung pada AI.

Pilih Program yang Tepat

Buka potensi AI dan ML dengan program komprehensif Simplilearn. Pilih program AI/ML yang tepat untuk menguasai teknologi mutakhir dan memajukan karier Anda.

Nama program	Insinyur AI	Program Pascasarjana Dalam Kecerdasan Buatan	Program Pascasarjana Dalam Kecerdasan Buatan
Program Tersedia Di	Semua Geo	Semua Geo	DI/Baris
Universitas	Pelajari secara sederhana	Purdue	Caltech
Durasi Kursus	11 bulan	11 bulan	11 bulan
Diperlukan Pengalaman Pengkodean	Dasar	Dasar	TIDAK
Keterampilan yang Akan Anda Pelajari	10+ keterampilan termasuk struktur knowledge, manipulasi knowledge, NumPy, Scikit-Be informed, Tableau, dan banyak lagi.	16+ keterampilan termasuk chatbots, NLP, Python, Keras dan banyak lagi.	8+ keterampilan termasuk Pembelajaran yang Diawasi & Tanpa Pengawasan Pembelajaran Mendalam Visualisasi Information, dan banyak lagi.
Keuntungan tambahan	Dapatkan akses ke sesi Hackathon, Masterclass, dan Ask-Me-Anything else eksklusif dari IBM Pembelajaran terapan melalui 3 Proyek Capstone dan 12 Proyek yang relevan dengan Industri	Keanggotaan Asosiasi Alumni Purdue Free of charge IIMJobs Professional-Keanggotaan 6 bulan Bantuan Pembangunan Resume	Hingga 14 Kredit CEU Keanggotaan Caltech CTME Circle
Biaya	$$	$$$$	$$$$
	Jelajahi Program	Jelajahi Program	Jelajahi Program

Kesimpulan

Intervensi teknik AI yang dapat dijelaskan membantu mengungkap kesalahan dengan lebih cepat atau menyoroti house yang perlu diperbaiki. Dengan demikian, tim operasi pembelajaran mesin (MLOps) yang mengawasi sistem AI akan lebih mudah memantau dan memeliharanya secara efisien.

Kuasai lebih banyak teknik tersebut dengan mendaftar di Pelatihan Kecerdasan Buatan On-line oleh Simplilearn bekerja sama dengan IBM. Biarkan sertifikat penyelesaian PGP AI dan ML dari Caltech CTME memvalidasi keterampilan Anda di hadapan calon pemberi kerja!

Selami masa depan dengan kursus Gen AI free of charge kami – pintu gerbang Anda untuk menguasai Kecerdasan Buatan secara free of charge. Daftar sekarang!

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Apa perbedaan AI yang dapat dijelaskan dengan pembelajaran mesin tradisional?

AI yang dapat dijelaskan membuat keputusan yang tepat dan prediksi yang akurat. Pembelajaran mesin tradisional hanya berfokus pada akurasi namun kurang transparan dalam pengambilan keputusan.

2. Teknik apa saja yang digunakan untuk mencapai kemampuan menjelaskan?

Beberapa teknik umum yang berkontribusi untuk mencapai kemampuan menjelaskan dalam AI adalah SHAP, LIME, mekanisme perhatian, penjelasan kontrafaktual, dan lain-lain.

3. Apa saja empat prinsip AI yang dapat dijelaskan?

Empat prinsip AI yang dapat dijelaskan adalah akuntabilitas, transparansi, keadilan, dan interpretabilitas.

4. Di industri manakah XAI sangat penting?

XAI penting dalam industri seperti perawatan kesehatan, keuangan, ritel, hukum, dan manufaktur.

5. Bagaimana pengaruh XAI terhadap kolaborasi manusia-AI?

XAI berdampak pada kolaborasi manusia-AI dengan meningkatkan kepercayaan, membantu pengambilan keputusan yang efektif, mengurangi bias, dan meningkatkan pembelajaran dari AI.